総説・解説記事（速報、書評、報告書、記事他） - 河本 薫
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データサイエンス人材育成のあるべき姿とは，Best Partner(浜銀総合研究所 月刊誌)，2023年04月，河本薫
，単著
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組織と人材の成長を促すデータドリブン経営，リーダーズ，11巻 2023号 ，2023年04月，河本薫
，単著
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勘と経験の意思決定プロセスから脱却「データドリブン思考」でビジネス課題を解決，日経ビジネスオンライン，2023年04月，河本薫
記事・総説・解説・論説等（商業誌、新聞、ウェブメディア），単著
担当区分：筆頭著者, 最終著者, 責任著者
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キーエンス流、データサイエンティストになる方法とは，日経リスキリング，2023年02月，河本薫
記事・総説・解説・論説等（商業誌、新聞、ウェブメディア），単著
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データとAIの社内実装で陥りがちな“初歩的な間違い，EnterpriseZine，2023年01月，河本薫
記事・総説・解説・論説等（商業誌、新聞、ウェブメディア），単著
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ビジネス課題を解決しDX推進の鍵を握る「データドリブン思考」3つの流れとは，JBPress，2022年10月，河本薫
記事・総説・解説・論説等（商業誌、新聞、ウェブメディア），単著
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データに基づいた戦略が企業の未来を変える 組織と人材の成長を促す「データドリブン経営」，日本の人事部，2022年07月，河本薫
記事・総説・解説・論説等（商業誌、新聞、ウェブメディア），単著
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ポートフォリオで組織の人材構成を理解することが重要である，アッテル社ホームページ，2022年06月，河本薫
記事・総説・解説・論説等（商業誌、新聞、ウェブメディア），単著
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データ研修を7割の社員が望むも経営者は「もう十分」、意識ギャップを埋めるには，日経クロステック，2022年06月，河本薫
記事・総説・解説・論説等（商業誌、新聞、ウェブメディア），単著
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データ活用は「意思決定プロセスの形式知化」，日経ビジネスオンライン，2022年06月，河本薫
記事・総説・解説・論説等（商業誌、新聞、ウェブメディア），単著
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見つける力、解く力、使わせる力の3つを兼ね備えた人材の育成が必要，日経ムック『まるわかり！ロケーションテック』，2022年04月，河本薫
記事・総説・解説・論説等（商業誌、新聞、ウェブメディア），単著
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「21世紀の石油」毒にも薬にも，朝日新聞朝刊，2022年04月，河本薫
記事・総説・解説・論説等（商業誌、新聞、ウェブメディア），単著
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実践者が語る、データ分析とAI活用でビジネスと社会に変革をもたらす方法，ハーバードビジネスレビューオンライン，2022年03月，河本薫
記事・総説・解説・論説等（商業誌、新聞、ウェブメディア），単著
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「経営者は破壊と創造を」モデルが陳腐化しては 統計不正から考える，朝日新聞オンライン，2022年03月，河本薫
記事・総説・解説・論説等（商業誌、新聞、ウェブメディア），単著
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AI時代に必要となる算数の重要分野，プレジデントファミリー，2022年03月，渡辺美智子, 河本薫
記事・総説・解説・論説等（商業誌、新聞、ウェブメディア），単著
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正しい数字を作る責任感，『TKC会報』12月号，2021年12月，河本薫
記事・総説・解説・論説等（商業誌、新聞、ウェブメディア），単著
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協力企業のリアル課題と実データでビジネスデータサイエンティストを育成，月刊先端教育，2021年11月，河本薫
記事・総説・解説・論説等（商業誌、新聞、ウェブメディア），単著
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データサイエンティスト3類型。就職時のミスマッチ回避や、習得するスキルの目安に，外資就活，2021年09月，河本薫
，単著
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大学と産業界の双方から考えるデータサイエンティスト育成に必要な実践型教育，NECホームページ，2021年08月，河本薫, 孝忠大輔
記事・総説・解説・論説等（商業誌、新聞、ウェブメディア），単著
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教育こそが日本企業の負の連鎖を反転させる最初の歯車，ForbesJAPAN BrandVoice Stuio，2021年07月，河本薫
記事・総説・解説・論説等（商業誌、新聞、ウェブメディア），単著
