【感想】データ・ドリブン社会の創発と戦略（安宅和人） 第2回目講義 慶應義塾大学
前回に引き続き、第2回の講義もやっていきます。
↓前回の講義。
第2回の講義（分析の本質とデータ利活用の広がり）のリンク
第2回での気づき
■「シン・ニホン」
第2回の講義の序盤は、安宅先生の著書『シン・ニホン』の内容。
（講義の時点では『シン・ニホン』執筆中なので、著者から説明を受けるチャンスがある慶応SFCの学生が羨ましい）
国富を生む方程式が変化した（『シン・ニホン』P53）
＞これまで：「スケール」を取り、大きな付加価値・売上・利益を得れば、企業価値につながる
＞これから：妄想をカタチにする力が富に直結。
「未来を変えている感」が企業価値になり、最終的に付加価値・利益につながるという真逆の流れになった。
■必要な人材像はどう変わるか？
夢を描き、複数の領域をつないでカタチにする人
（課題 × 技術 × デザイン）
■データを扱うことで良いこと
１）自分と違う点を得ることができる（データから示される予想外の結果）
２）話に説得力をもたせることができる（自分の感覚だけだと不十分）
３）生きている実感が激増する
※1,2については納得感あり。3については、まだまだです…。
■IoT
『シン・ニホン』P34の「すべての産業がデータ×AI化する」の箇所の話。
端末からセンサの時代になり、服にもセンシングデバイスが入り、IoT×農業のスタートアップもある。
リアル空間のデジタル化はこれからが本丸。
ここの進展が進むと、よりデータを使って何を生み出すかが、重要になっていく。
データを持つ価値を高めるには、データにまつわる人の広がりを理解する。
■分析の本質
『イシューからはじめよ』に記載されている内容。めちゃくちゃ重要。
分析とはなにか？それは、比較。
「ジャイアント馬場はでかい」だと分析ではなく、
「ジャイアント馬場は、日本人の平均身長より大きい」だと分析になる。
比較によって、イシューに対して答えを出すことができる。
分析をするとは、目的を定め、条件軸と評価軸の掛け合わせを考えること。
定量分析の基本は、比較（量比較）、構成、変化の3種類。
■講義冒頭のwrap up
講義の冒頭に前回（第1回）の講義の内容の振り返りがなされていた。
講義は1週間に1度なので、復習にちょうどよいサマリになっている。
今求められている力は「データの持つ力を解き放つ力」（プログラミング力だけではダメ）。
以上です。第3回目も振り返りやります。
第3回目の講義の感想。
