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アメリカのOpenAIが公開した自然な文章を生成する人工知能「ChatGPT」。質問に対する答えの精度の高さ、文章の自然さに注目が集まり、2022年のリリースから爆発的な人気を博しています。

ChatGPTは脅威なのか、ビジネスチャンスになりうるのか？　個人法人問わず、ChatGPTをビジネスに活かせるか否かは人間のインプットの質やセンスに左右されるとクリスは言います。

ChatGPTが登場するよりも前からAIツールを活用し、トレンドとして認識していたというクリス。曽志崎とともに、日米でのChatGPTの活用事例を挙げつつ議論します。

#ChatG...

2020年に上場したおよそ300社のうち、なんとその半数は回収額が20%ほどにしかならなかったのだとか。

焦りを感じるのは投資家だけではなく、上場を目指して死にものぐるいでスタートアップ期を乗り越えた「ユニコーン企業」の経営者も苦しい決断を迫られているようです。

そして、近年多くのユニコーン企業の発展を支えてきた「ハッスルカルチャー」。ワーク・ライフバランスを大切にする働き手からは疑問を持つ声も。働き方も、仕事の概念も多様化する今、ハッスルカルチャーはどう捉えられていくのでしょうか。

グロース志向からプロフィット志向へ回帰しつつある今、生き残る会社...

会社規模を成長の指標とする「グロース神話」の崩壊。これからはプロフィットベースに原点回帰し、パフォーマンスで評価されていくような空気感が、経営者だけでなく投資家たちの間でもすでに漂っているといいます。

また、イーロン・マスク氏とTwitter社関連のニュースの裏で浮き彫りになってきたのは、高い給与をもらいながらあまり生産性のある仕事ができていない「サープラスエリート」の存在。レイオフやリストラによって起こる、業界リセットの鍵になりそうです。

シリコンバレーからじわじわと広がる暗雲は、企業の新陳代謝の促進剤となりうるのでしょうか。また、日本企業はこの流...

Twitter社を6兆円で買収したイーロン・マスク氏。社員の大量レイオフなど一見非情ともとられる改革を進める彼に、メディアやユーザーからは批判が殺到しています。

しかし、これまでのTwitter社の業績、社員数、コストを照らし合わせてみると、イーロン・マスク氏の経営判断にも一定の合理性が見えてきます。

果たして、本当にイーロン・マスク氏は悪者なのでしょうか？　加熱する批判報道の陰に埋もれた彼の覚悟や思惑について、クリスと曽志崎が議論します。

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0:39 各社で異なるレイオフの理由。高騰する大手テック企業の給与も標的...

メディアを賑わせるTwitter社の大量レイオフ。実はFacebook、Amazon、Googleなどもレイオフを始めており、トレンドはアメリカのIT業界全体に広がりつつあります。

IT業界のレイオフトレンドと言えば、2000年台初頭のITバブルの崩壊、2008年のリーマン・ショックなどが思い起こされますが、今回のトレンドはいったい何が背景にあるのでしょうか。

各社のレイオフ情報を集計・可視化したWEBサイト「layoffs.fyi」や、コロナ禍前後での人材の流れなどから読み解きます。

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1:37 Facebook...

本来解析エンジニアとBIエンジニアでは必要なスキルもタスクも大きく違います。

しかし、優秀なITツールの登場によって職域を超えた「ハイブリッドエンジニア」が求められるようになるのではとクリスと曽志崎は予想します。

組織のゴールのためにはポジションに固執せず、畑違いの領域にも飛び込めるフットワークの軽さも重要になりそうです。

「データは新たな石油」と言われる時代。データリテラシーを高めるために求められる、経営陣が持つべきマインドとは。

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0:34 ツールのコモディティ化が生み出すロール越境と職業価値の変化

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技術的なブレークスルーにより、これからは事業モデルとデータスキーマを同時に構想できるスキルが求められていると言います。

以前は表計算ソフトでデータ分析し、その結果をプレゼンテーションツールで見える化するのが一般的でしたが、BIツールによってより少ない労力と時間でそれが可能となった今、データアナリストの「ブレイン」には何が求められているのでしょうか。

また、「BIツールでの可視化」と「データ解析」のスキルセットの違いを理解していないマネジメントにも大きな課題があるとクリスは語ります。

ビジネス課題を解決するために得ておきたい、データ活用をめぐる知見と...

正確なデータをきちんと管理したいIT部門に対し、迅速な意思決定のために「使える」データがすぐに欲しいマーケティング部門。データ活用を巡り、認識の違いから組織内で対立が起こることがあるといいます。

もうすでにコモディティ化しつつあるBIツールの登場により、専門知識がなくてもある程度のデータの見える化ができるようになった今、データ活用をめぐるコミュニケーションはどう変化し、どのような課題が生まれるのでしょうか。

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0:41 管理下に置きたいIT部門、クイックに活用したいマーケティング部門

5:23 ツールのコモディティ化が生み出すコミュニケーシ...

蓄積された膨大なデータを比較的簡単な操作で分析・解析できる「BIツール」。TableauやData Studio（Looker Studio）をはじめとしたさまざまなツールが登場し、導入のハードルは下がりつつあります。

一方で、ツールの多様化にともない新たに生まれた運用プロセスの悩みや課題もあるようです。真の意味で「データ活用が出来ている組織」とは、どのような状態を指すのでしょうか。

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1:30 分析にはTableau、見せるダッシュボードにはDataStudio

2:49 企業組織で異なるデータ蓄積・データ可視化へのリスペクト

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DXを再考するシリーズ完結編の今回は、これまでお話してきたDXレベル4までの課題をふまえ、DX成功への5つのポイントをご紹介します。

頭では理解していても、自分のビジネスに導入するのはなかなか難しいもの。将来への投資として、データ収集の方法から活用までの設計が必要になるのではと曽志崎は語ります。

DX成功の先に目指すべき、新規事業を見据えたマインドセットとビジネスモデルのあり方とは？ 5つのポイントを軸に、ゴールへの道筋を探ります。

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0:31 DXレベル1→4への課題とDX成功へのポイント

1:41 1.お客さんがいるところでサービスを...

前回に引き続き、DXレベル別に事例をご紹介。今回はテスラの事例をもとに、レベル4「バリューチェーンから抜ける」について解説。テスラ社はいかにデータを収集・活用し、「車の製造」を超えた領域へビジネスを展開していったのでしょうか。

さらに、器具メーカーによるエクササイズプラットフォーム事業への参入事例や、ビジネスのスケールを強力に後押しする「ネットワークエフェクト」がもたらすインパクトについてもご紹介します。

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1:03 DXレベル4、給電ステーション出店推奨地を導くテスラ社のCarOS

5:09 エクササイズプラット...

今回と次回にわたって、DXのレベル別に国内外の事例をご紹介。「DXレベル」とは、データが戦略に与える影響や消費者のエンゲージメント範囲の大小によって、ビジネス変革度合いを4つに分類する方法です。今回はレベル1のフォード社、レベル2のキャタピラー社、レベル3のGE社の事例について話します。

デジタルツールを導入するだけで終わらせないために、これらの事例からどのようなことが学べるでしょうか。

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0:44 DXレベル1、品質向上を実現したフォード社の車体塗装ライン

2:30 DXレベル2、顧客データで進化、キャタピラー社...