1. 第2回:分析とはなにか?
  2. 今日のテーマは「分析」
  3. Session1のwrap up
  4. 時代背景2
  5. 時価総額ランキング(Global 2007)
  6. 企業単位では中国おろか韓国にも敗北
  7. 時価総額ランキング(Global 2007)
  8. 企業単位では中国おろか韓国にも敗北
  9. TESLAが米国最大のマーケットキャップを持つ自動車メーカーに
  10. 規模が富につながらない時代に
  11. 国富を生む方程式の変容
  12. 実数軸だけでは戦えない時代に
  13. 妄想しカタチにする力が富に直結
  14. 国富を生む方程式は変わった
  15. 主要先進国は人工調整局面に突入
  16. アジア・アフリカも遠からずそうなる
  17. 人類史の3大死因とインパクト
  18. 必要になる人材像はどう変わるか?
  19. 価値創出の型と生み出す価値
  20. 領域を超えてつなぎデザインする力がこれまで以上に重要に
  21. 戦後仕掛けてきたゲーム・チェンジと同様
  22. 目に見えない特別な価値を生み出せるか(1)
  23. 目に見えない特別な価値を生み出せるか(2)
  24. “Design”の真の広がり
  25. 最悪data generatorとしての価値だけになる
  26. カギになるのは普通の人とは明らかに違う「異人」
  27. データ×AI文脈ではどうか?
  28. これから起きる本当の競争
  29. データ×AIの力を解き放つための3つのスキルセット
  30. 課題解決の段階によっても求められるスキルは変わる
  31. Liberal ArtsとSTEAM
  32. 社会を生き抜くための基礎教養が変化
  33. 専門を問わず数理を必修化するとともに
  34. 境界・応用領域にこそ人材が必要
  35. データの力を解き放った上で見る力、決める力、伝える力が大切になる
  36. 今日のpick up comments/questions(1)
  37. 今日のpick up comments/questions(2)
  38. IoTって知ってますか?
  39. 全てが桁違いにチープに
  40. 端末の時代からセンサーの時代に
  41. 服もセンシング、入力デバイスに
  42. 農業すら激変する
  43. 自動車保険はリアルタイムで査定する時代に
  44. リアル空間のデジタル化はこれからが本丸
  45. 今日のpick up comments/questions(3)
  46. 宿題の振り返り
  47. 課題1-2
  48. みなさんの自己申告によるスキル分布(2019春)
  49. みなさんの自己申告によるスキル分布(2019秋)
  50. 自信のある人が一部混じっている
  51. 課題1-1
  52. Q:分析とは何か?
  53. 比較によるメッセージの抽出
  54. 分析の本質
  55. 分析の設計の本質
  56. 分析の目的
  57. 定量分析の3基本形
  58. 比較の軸が1つの場合のチャート表現の広がり
  59. 比較の軸が2の場合のチャート表現の広がり
  60. ダメな分析にはパターンがある
  61. よい分析の条件
  62. イシューとは何か?
  63. よい分析の条件
  64. あるクルマの広告
  65. 分析フローの全体像
  66. 「違い」の発見
  67. 分析フローの全体像
  68. 分析結果の判断は明快に行う
  69. 平均だけ見ても意味が無いケースは多い
  70. 課題2-1(1)
  71. 課題2-1(2)