タイトルが気になり、発売から2週間で電子書籍版が半額になったので購入しました。
最初はありがたいと思いましたが、読みながら「すぐに半額になったのは、売れなかったからでは？」と疑いました。
むしろ半額の1210円どころか、数百円を払う価値もない本です。
被害者を増やさないためにレビューします。
・まえがきの矛盾
まえがきは「ＤＸ（デジタル・トランスフォーメーション）で、３～５年で売上を倍にしなさい」という、会社でありがちな場面から始まります。
その中で本書の目的や役割が説明されますが、「ＤＸ」と「データ分析」が混在しています。
どちらも「Ｄ」ですが、幅広い意味や用途があるＤＸに対して、データ分析は用途や目的も限定されやすく、同列で語るものではありません。
さらに本書のタイトルである「データ話す組織」は組織論や経営の課題となり、技術的な課題もあるＤＸやデータ分析ともズレてきます。
そこへ「ケイパビリティ」という、一般的とは言い難い（グーグル検索で２７万件）カタカナ用語が重要であると提示します。
そもそも不特定多数の方が読む書籍において、意味が通じにくいカタカナ用語を多用するのはどうなのでしょう。
カタカナ用語を使わざるを得ないIT系の内容であることを考慮しても、独りよがりを感じます。
すでに不安になりますが、まえがきの後半でだめ押しです。
「データ話す組織を組織を実現するには５年、１０年、１５年かかる」とのこと。
なめてるのでしょうか？
筆者は会社勤めをしたことありますか？（経歴を見ると有名企業の勤務歴がありました）。
冒頭で「３〜５年で売上を倍にしろ」と、（状況を推測すると上司から部下へ）指示がでています。
それに対して部下が「１０年、１５年かかる」と答えたら、信用は失墜するでしょう。
「組織は簡単に変えられない」「時間も手間もかかる」と弁明していますが、そんな言い訳に上司は納得しません。
それでも時間をかけて社内で転属や出世や社内政治を繰り返しながら、組織全体を変えろと言うのでしょうか。
そもそも著者が転職を繰り返して独立した立場なのに「長い期間同じ会社に勤めて組織を変えましょう」という主張自体、矛盾しています（転職によるキャリアアップや起業を勧める本ならともかく）。
対象読者を中長期的な展望を持つ経営層にしても、もっと早く結果を出さなければいけません。
短期的な成果を求められる上場企業なら尚更ですし、そもそも外部環境が遅すぎる組織変革を許しません。
この方向性がブレブレなまえがきの数ページだけで、本書を読み進めるには暗雲が立ち込めます。
もっともその懸念は、第一章（本編）を読むと現実となりますが。
そもそも第1章（本編）に入るまでのまえがきが異常に長いです。
映画館で本編の前に予告編と映画泥棒とウサギとSPY×FAMILYのマナー講座が流れますが、あの苦痛とは比較にならないほどうっとおしく長いです。
このまえがきだけで本書全体の12%を締めています。
そもそも構成がおかしいですね。
・読みづらいい文章と統一感の無い構成
本編に入ると本書全体の問題点が突きつけられます。
まず文章が冗長です。
エンジニアの文章にありがちな、長々とした言い回しが続きます。
技術的な課題において断定かつ確実な表現ができないので、打ち合わせの場でそのように話すのはわかります（「技術的には可能ですが」の後に理由を述べるなど）。
しかし技術的な内容以外の文章で同じ表現をすると、冗長で読みづらくなります。
これは共著者全員が陥っている問題であり、文章量に対して情報量が薄く少なくなります。
さらにITへの知見が薄い読者に馴染みがないであろう技術用語やカタカナ用語についても、補足やわかりやすい表現に変更することなくそのまま使われます。
本書がエンジニアやデータ分析者だけでなく、他の職種やビジネスパーソン全般を想定した場合、平易な表現を用いる配慮は必要です。
しかし「これぐらいわかるでしょ？」という体で、文章が進んでいきます。
書籍として発刊するに至らない品質ですが、違和感を感じなかったのでしょうか。
個人的には初見で一応意味は理解できましたが、ひたすらに読むのが苦痛です。
そして個別の節において、前後のつながりがない説明が続きます。
共著者が６名いるせいで各節の内容が独立して浮いてしまうという、共著者が多い場合に陥る問題が如実に発生しています。
さらに一度説明した内容が、繰り返し語られます。
同じ話を繰り返しするのは、対象読者を幼稚園児に設定してるのでしょうか？
それとも共著者は全員、自分が書いた節しか読んでないのですか？
あるいは本文をすべて読んでも違和感に気付かない、独特の文学センスをお持ちでしょうか？
あからさまで見え見えな地雷に気付いて下さい。
６名いればダブルチェックならぬ、セクタプルチェックができたはずです。
全銀システムのような大規模システム開発では、厳重なチェックでも不具合を見落とす可能性もあるでしょう。
しかし数百ページの本で６名が全員見落とす可能性も天文学レベルで発生するかもしれないので、これ以上の言及は避けておきます。
各章における説明について一応の順番を図で示すものの、個別の内容が独立しすぎており、個別の著者が前後の脈絡なく似た説明を繰り返します。
そのため読み進めても、どんな内容を理解して、どんな経過を経て、理想形としてのデータ話す組織をどう作り上げていくかを想起するのは非常に困難です。
私自身はデータ分析やＤＸについてまったくの初心者ではなく、多少の知見は持ち合わせているつもりです。
それでも読みにくい文章と細切れの情報によって、本書が掲げるデータで話す組織をどのように作り上げるかが伝わってきません。
著者の説明が下手すぎるせいで、隙間を自分の知識で埋めながら読んでいく作業（読書体験ではない）は、ジグソーパズルのようです。
しかし出来上がったパズルの完成形が抽象画なので、美的センスのない私には理解できませんでした。
逆に著者にとってはどのような完成形が見えて本を書いたのか、心底問い詰めたくなります。
あまりの不親切な構成に、著者は他人に物事を伝える意思があるのかすら疑わしいです。
結果として本書では組織論や分析手法や技術的な解説が混在しており、ビジネスパーソンには難しく、エンジニアには物足りず、経営者には多忙な時間をかけて読む価値がなく、学生には他の教材を読むべきだと勧めます。
結果として、あらゆる層に不向きな中途半端な文章と図の固まり（本と呼ぶことすらおこがましい）になっています。
それにしても第三者目線を持つべきである編集者は、この読みづらい文章とバラバラの構成に違和感を感じなかったのでしょうか。
内容的にそこまで難しいわけでもなく、技術系の編集者なら対処できるはずです。
読みづらい部分を修正するだけでも、多少（あくまで多少ですが）はマシになった可能性も完全には否定できないような気がしないでもないという言葉に違和感を捉えることは幾分の難易度を擁することが状況によっては発生する点も考慮せざるをえませんが。
その意味でもきちんと仕事をしてほしいです。
・一番の問題点である「古くて薄い情報の羅列」
文章力に続き、本書における大きな問題点があります。
それは読み進めると、既視感のある内容が出てくる点です。
しかも何度もです。
例としてデータサイエンティスト協会における◯を3つ組み合わせたスキル構成や、データ分析の手法などは、他の本や雑誌の記事やセミナーのスライドや研修の資料で何度も見ています。
AIの解説書における「第◯次AIブーム」の紹介的な位置付けです。
親の顔より見ました。
今更これらを紹介したところで、目新しさはまったくありませんし、既知の内容をおさらいすることにページ数を割く必要も感じません。
かろうじて完全な初心者であれば新たな知見になるかもしれませんが、こんな読みづらい文章と雑な構成のオブジェクト（本ではない）を教材にしたらデータ分析全般を嫌うだけなので逆効果です。
さらにコラムでは、データ分析で業績を伸ばしたワークマンを紹介していますが、これも数年前の話題です。
類書の「ワークマンは商品を変えずに売り方を変えただけで なぜ2倍売れたのか」の発売日が20年6月、「ワークマン式「しない経営」は」2020年10月です。
さすがにテレビ番組などでも紹介されすぎており、今や成長に陰りも見え始めています（それでも十分に立派ですが）。
３年前以上前から散々話題になったものを今更紹介する根拠は乏しく、同じ取り組みを今から真似たところで成功する保証もありません。
他のコラムもタクシー配車アプリによる位置情報を使った効率的なルートなど、新鮮味に欠けるものです。
強引に言い訳を考えれば、コロナ禍明けによるタクシー運転手不足や地方の交通手段が不便になっている背景はあるものの、読者に改めて伝えることではありません。
こちらもわざわざ取り上げる内容とは言えないページ数稼ぎとなっており、チェーン系居酒屋におけるふぐ刺し（９８０円）のような薄っぺらさです。
全体として、２０２３年１１月に発売する本で改めて語る内容ではありません。
古くて薄い情報の羅列になっており、幅広い情報を体系的に学べるという書籍の数少ない強みを失っています（既にこの物体は書籍ではないが）。
IT関連は動きが早いため、ChatGPTのように書籍で紹介するには難しいテーマがあるのはわかります。
それでも組織論などは時間経過でも陳腐化しにくいでしょうが、既出も既出で散々擦り倒したデータサイエンティスト協会の図や古典的な分析手法や３年前のワークマンの話を出されても困ります。
かといって、著者自身の稀有な経験や知見が本書で紹介されるわけでもありません。
経歴を見ると６名の著者は様々な企業での勤務経験があり、独立起業された方もいます。
業務上の機密情報なので開示できない事情があるかもしれませんが、ネットや本で見聞きした内容をコピペして羅列するだけなら、本を出す意義がありません。
あるいは「定番の内容は時代を問わず重要である」という考え方なのでしょか。
仮にそうだとしてすれば、既に本書とは比較することすら失礼な良書が多数あるわけで、本書の存在価値はゼロからマイナスに突入します。
最後に「すべて丁寧に説明するスタイルではありません」とあるものの、言い訳にしか聞こえません。
一体この本を読んで、誰が得をするのでしょうか・・・。
・図や挿絵について
図や表やグラフが少ないせいで、延々と抑揚のない文章が続く要因となっています。
味のないガムを延々と噛み続けるような虚無の気分に浸れます。
あと段階的な説明をするために、同じデザインで文面だけ違う表を何度も繰り返し提示するのはわかりづらいです。
表を一つにまとめて、より簡潔に説明すべきでしょう。
表やグラフも、パワーポイントで5秒で作れるような簡素すぎるデザインです。
普段まともな資料を作ったことがないのでしょうか？
少なくともデータ分析の結果を説明する場合に、プログラムや数字や説明文を延々と並べて、申し訳程度にパワポの標準デザインで作った図を入れてプレゼンすれば、以後の打ち合わせは出禁になるはずです。
著者が普段の業務で作っている資料も、本書のようなお粗末っぷりなのでしょうか。
あと、挿絵は一応ありますが、内容を大まかにイメージさせる程度で役立っているとは言い難いです（絵柄自体は悪くないので、指示が問題な気がします）。
・ページ数と価格について
紙の本だと248ページで2420円です。
白黒です。
原材料費の高騰もあるので、致し方ない面もあるでしょう。
そもそも内容が良ければページ数と値段と白黒は些末な問題ですが、この内容では不釣り合いさに腹立たしさすら感じます。
もしも紙の本で買っていたら、悪いレビューが付いて値下がりしないうちに即刻メルカリで売り飛ばします（このレビューを掲載されたら手遅れですが、どうせ売れてなさそうだから影響なさそう）。
ついでに読んだ内容を覚えておく脳のメモリが勿体ないので、後悔の念とともに存在さえも忘れたいです。
このレビューを投稿したら、特級呪物はキンドルから消しておこう。
・参考資料
最後にデータ分析やＤＸを理解する上で、参考となる書籍が紹介されています。
私自身が読んだ本もあったのですが、ここを読んでわかりました。
本書はこれらの書籍の内容を抜き出して、わかりにくい文章に加工して寄せ集めたものです。
元にした書籍点は豪華ですが、出来上がった本書における完成度の低さには涙すら誘います。
１０年以上前に豪華なおせちをクーポンで安く買えるという宣伝に騙されて、冷凍食品とスーパーの惣菜をお重に放り込んだようなスッカスカのおせちが届いた話題を思い出しました。
本書も同じで一見すると豪華な経歴の著者が集まって見栄えは良く、執筆を始める前に目指した志は立派だったのでしょう。
しかし出来上がったものがダメすぎたのです（最初からしょぼい本を作ろうとはしてないはず）。
絶望的に文章力や構成力や経験やセンスが足りなかっただけです。
これ以上批判するのがTSMCのプロセスルールぐらいには申し訳ない気がしたので、一応フォローしておきました。
なお、立ち読みでここに紹介されている本のタイトルを覚えて、後でそちらを買いましょう
大事なお金は、別の良い本のために使ってください。
本書で唯一読む価値があるページでした。
・まとめ
発売から２週間経過しましたが、これが最初のレビューになりました。
よっぽど売れていないか、あるいはレビューする価値も無いのでしょう。
しかしレビューしなければ、知らない人が勘違いして買ってしまう可能性もあります。
実際私は半額キャンペーンで騙されて買いました（金を出した以上は文句を言う権利はある）。
不幸の連鎖を避けるべく、タイトルですぐ分かるように星１レビューをしました。
私は人助けをするような殊勝な心がけを持つ人間ではありませんが、なぜか本書を読み終わってからは怒りを超越した悟りの末に正義感が溢れて、夜中をすぎてもこんな長文レビューを書いた次第です。
もはや著者にこれ以上印税を振り込ませたくないという意地すらありますが。
本書も熱帯雨林を切り倒してパルプから紙を作り、化学薬品を合成してインクを生み出し、電気を消費して印刷工場が稼働して、取次から配送業者さんの労力やガソリンや二酸化炭素を消費して書店に運び、店員さんが大量の新刊に囲まれながらもせっせと店頭に並べてくれたのでしょう。
そんな苦労や手間をぶち壊すような出来栄えなので、本というより文字と絵が書かれた紙の束です。
紙の束ですがメモには使えません。
もっとも「資源の浪費やＣＯ２排出を止めるＳＤＧＳに真っ向から対立するぜ」という主張がしたかったなら、それはそれで表現の自由として納得します。
本書の活用法として一昔前の炎上系ユーチューバーなら本書を破り捨てて燃やせば話題になるかもしれませんが、再生数はせいぜい３桁前半ぐらいな気がするのでそれすら叶いません。
なぜ本書を書いたのか、なぜ発売したのか、「徒労」「誰得」「無能な働き者」などの言葉がお似合いです。
出版不況を打開するために、会社として発刊点数を増やさざるを得ないかもしれませんね。
とはいえマシな内容、そしてまともな著者に依頼しましょうよ。
本書の著者は社会的地位と年収はそこそこ高そうですが、文章力と説明力と構成力と伝達力とコミュ力と読者への配慮力とイラストへの指示力が平均的な作者よりも低すぎます。
本書では課題発見力、人材力、データ力、施策実行力がケイパビリティ（だからわかりにくいんだよ）が重要と示していますが、他の能力が欠落した作者が講釈を垂れても説得力が皆無です。
もっとも世の中に完璧な人間などいません、たまたま不幸が重なっただけなのです（強引に自分を納得させるために敢えてこう表現してる点は否定できません）。
編集者は執筆を依頼したものの本を書く能力が絶望的に低く、たちが悪いことにムダにやる気があったので、発売しても作者（というか所属している企業や立場）のネームバリューや人脈を駆使しなければ売れないと気付き、会社が発売を決めた以上は止めるわけにもいかず、出来の悪さに頭を抱えてひっそりと話題にならず消えてほしいと星に願ったかもしれません。
それでも定期的に本を買って読む人間として失望したこともあり、このような辛辣かつ長文のレビューとなりました（なんか逆に謝りたくなってきた）。
出版に関わる方々への戒めとしてほしいです、いやほんとーに。
・追記
著者の他の本を調べたところ、「ＡＩ・データ分析プロジェクトのすべて」がありました。
こちらはレビューも多数ありますが、概ね好評です（私も読みましたが普通に良い本でした）。
しかし本書の内容は「ＡＩ・データ〜」と重なる部分も多く、内容がわかりにくくなっただけで、単なる劣化コピーです。
そもそも３年前に出した本と似た内容（しかも自分達で書いてる）を、今さら出す必要がどこにあったのでしょうか。
著者は過去の本で得た経験を、本書のどこで生かしたのでしょう。
賢者は歴史から学び、愚者は経験から学ぶみたいな格言がありましたが、経験から学べないのは何者なんですか？
・追記２
著者の経歴を見るとデータ分析者やＩＴエンジニアや研究者という立場ですが、綺麗なプログラムを書くのと同じくらい、他人が読んで理解できる日本語の文章を書く努力をするべきでしょう。
データ分析者としては優秀なのでしょうが、作家としてはお金を取れるレベルとは思えません。
商業出版である以上、適性や得手不得手は言い訳にできないでしょう。
ｃｈａｔｇｐｔ（しかも無料の方）以下の文章力なら、見栄をはらずにＡＩに書かせたほうがよっぽどマシです。
とはいえ個別の文章がマシになるだけで、全体のチグハグな構成までＡＩが修正してくれるかはわかりません。
それでもＡＩが書いたほうがましなのかな？
もうどうでもいいや、久しぶりに本を買って頭抱えて後悔してるわ。
・追記３
２０２３年以降におけるｃｈａｔｇｐｔ（生成ＡＩ）の隆盛について、ほぼ無視されています（１回だけ単語は出てくる）。
流行にむやみに飛びつくのもダメですが、いまさら５年１０年１５年前から語られているデータ活用を改めて語るなら、過去作の劣化コピーではなくｃｈａｔｇｐｔとか新しい内容ぐらい盛り込んでくださいよ。
ところで本当にこの本は、２０２３年１１月発売に向けて書かれたのですか？
実は２〜３年前に完成して放置されてました？
どのみち役に立たない事実は変わりませんが。
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