Preferred Infrastructure (PFI)は「最先端の技術を最短路で実用化する」を目標に掲げ、2006年3月に設立されました。 最先端の技術を最短路の実用化するためには、アカデミックな世界で日々研究されるテクノロジーと、実世界において役に立つサービスとの間に存在する大きなギャップを埋め、テクノロジーが持つポテンシャルを最大限に引き出すことが必要です。そのためには、研究から生み出されたテクノロジーを現実の様々な問題に適用し、検証を繰り返すことが重要だと考えます。 PFIの研究開発は、5年後・10年後に新しいコンピュータサイエンスの分野を担うほどの可能性をもったテーマに集中します。 5年、10年といった期間は、一見長いように思えるかもしれません。しかし、歴史を振り返ってみると、先進的な、世界を大きく変えるような技術でも、その根底たる技術・アイデアは、アカデミックな世界では10

世の中には二種類の人がいる。「パイを増やす人」と「パイを分ける人」だ。 「パイを増やす人」は、限られた資源しかない場合に、その資源全体を増やして一人ひとりの取り分を多くしようと発想する人だ。一方、「パイを分ける人」は今ある資源を前提として、分けることに集中してしまう人のことである。 例えば、孤島に飛行機が不時着し、100人の人が島に閉じ込められてしまったとしよう。しかし、飛行機に積まれていた非常食は100人分に満たない。ここで「パイを増やす人」は、まずどのように食料全体の量を増やそうか、という方向に考えを進める。島中を探して食べられるものが無いか、新たに食べ物を作り出すことは出来ないか、海に出て魚を取ってくることは出来ないかなど、新しいアイディアや外に出て行くことで量を増やし、足りない問題を解決しようと考える。一方、「パイを分ける人」はとりあえず今ある限られた非常食を、どう100人に分配す

昨日、エニグモのCo-CEOである田中氏が辞任を発表しました。 エニグモは2011年7月2012年7月にIPOしてから、まだ6ヶ月と経っていません。 目論見書には以下のような記述があります。 --- http://www.enigmo.co.jp/wp-content/uploads/2012/07/ir_shinki.pdf　（目論見書PDF） (７) 特定人物への依存について （略）代表取締役須田将啓並びに代表取締役田中禎人は、当社事業に関する豊富な経験と知識を有しており、経営方針や事業戦略の決定など、当社の事業活動全般において、きわめて重要な役割を果たしております。当社では過度に両氏に依存しないよう、経営幹部役職員の拡充、育成及び権限委譲による分業体制の構築などにより、経営組織の強化に取り組んでおりますが、何らかの理由により両氏による業務遂行が困難となった場合、当社の事業及び業績に影

ここ半年でIT業界ではビッグデータというバズワードが一気に広がり、データ分析者の需要が急増しています。データサイエンティストは今後10年で最も魅力的な職業になるとも言われており、データ分析に携わる仕事に就きたいと考えている学生も以前よりは増えてきているのではないかと思います。 ビッグデータ、データサイエンティスト、データマイニング、機械学習などのキーワードが散りばめられた記事も連日のように投稿されていますが、新卒の学生がデータ分析の仕事に就くための方法について触れられているものはあまりないようです。IT業界で働いている人たちの間でも、正しい認知が進んでいない状況ですので、データ分析業界の構造を学生さんが理解することは難しいのではないかと思います。 私自身はデータ分析に携わって5年程度で、まだまだ初心者の域を脱していないぺーぺーですが、データマイナーになるためにどんなキャリアを積めばよいかに

第5回　増え続ける情報とどう向き合うか――「代官山 蔦屋書店」が目指す未来の本屋：【連載】ビッグデータアナリティクス時代のデジタルマーケティング（1/2 ページ） 増え続けるデータをコストとはとらえず活用することで、収益につなげる――。ビッグデータでよく語られるストーリーだが、1つ重要な視点が抜けている。「顧客」にとっての価値は何なのかという点である。「ビッグデータ時代は、プライバシーを対価として商品やサービスを安く手に入れられる」。確かにそういった視点もあるとは思うが、それだけでは「顧客」にとっては「不安」の方が大きいように思う。 今回は、情報爆発時代に「顧客は何を解決してもらいたいのか」を突き詰めた「代官山 蔦屋書店」を取材した。そこには「人間」を中心として「増え続ける情報とどう向き合うか」がデザインされた、未来の本屋の姿があった。 ターゲットは「大人を変える大人たち」：「代官山 蔦屋

本稿では、データ分析をビジネスに活用する上で必要なスキルを洗い出し、企業における効果的なデータ活用のあり方を検討します。 「ビッグデータ」がIT分野のキーワードとして大きくクローズアップされ、その分析による活用がビジネス的な効果として注目を集めています。一方で、IT技術、既存の組織や人材スキルでは解けない課題も徐々に浮き彫りになってきています。それは“データを分析してビジネスにつなげるスキル”です。 このコラムでは、データ分析をビジネスに活用するために必要なスキルを洗い出し、どのようなアプローチを取ることで企業における効果的な情報活用を実現できるかを考えます。また、国内外の先進的な事例も紹介します。 3つのスキル では、さっそくビッグデータ時代において企業に求められるスキルを見ていきましょう。 ビジネススキル ここでいうビジネススキルとは、仕事で成果を上げる能力ということよりも、ビジネスの

“起業家”と聞くとなぜがかっこいいイメージを持つ人が多い。 “アントレプレナー” だとなおさらクールである。特にシリコンバレーの起業家と聞くと、自由、イノベーション、大成功を連想する人もいるだろう。 その一方でアメリカでは新規立ち上げビジネスのほぼ9割が5年以内に消滅するという驚くべき事実もある。 多くの人が夢を野望を持ってスタートアップのチャレンジをする中で、成功を収められる起業家は極わずかである。良いアイディアや優秀な頭脳があっても、気質的に起業家に向いていないタイプの人も多い。 スタートアップの成功率を見ても、恐らく世の中のほとんどの人は本質的に起業家に向いていないのかもしれない。 その一方で世の中では”優秀”と評価されていなくても，強いリーダーシップとカリスマ性、行動力で優秀なチームを成功に導く人達もいる。 そんな希有な存在ともいえる成功する起業家には、10つの共通した考え方、性格