総説・解説記事（速報、書評、報告書、記事他） - 河本　薫

1. データ分析とビジネスをつなげる「ビジネストランスレーター」を育成する ，電通デジタルホームページ，2025年01月，河本薫

   ，単著

   

2. データやＡＩは人や組織の変革の鍵 ，マイ健康経営（明治安田生命　会員誌），2024年06月，河本薫

   ，単著

   

3. 組織の暗黙知を形式知化する方法，ハーバードビジネスレビューオンライン，2024年04月，河本薫

   ，単著

   

4. データドリブン思考を身につける，ハーバードビジネスレビューオンライン，2024年04月，河本薫

   ，単著

   

5. ビジネス課題を意思決定プロセスの課題と捉え直そう，ハーバードビジネスレビューオンライン，2024年04月，河本薫

   ，単著

   

6. データ分析は「何を解くか」を明らかにせよ，ハーバードビジネスレビューオンライン，2024年04月，河本薫

   ，単著

   

7. 「問題」と「課題」の違いを理解しているか，ハーバードビジネスレビューオンライン，2024年04月，河本薫

   ，単著

   

8. データ分析をビジネスの成功につなげるためには，ハーバードビジネスレビューオンライン，2024年04月，河本薫

   ，単著

   

9. 「やってる感」に陥りがち…DXに悩む日本企業で変革を阻む壁の「正体」　，現代ビジネス，2024年03月，河本薫

   ，単著

   

10. 自分の人生だからこそ未来の可能性を探索し、努力を積み重ねる価値はある，花王広報誌MiraiAntenna(紙面)，2023年11月，河本薫

    ，単著

11. 現場でのデータ活用で組織のWhy文化を培う，電通デジタルホームページ，2023年11月，河本薫

    ，単著

    

12. 予測や発見を活かすには意思決定プロセスが重要に，月間総務　2023年11月号，2023年10月，河本薫

    ，単著

13. データの時代に生成AIをどう活用するか，電通デジタルホームページ，2023年10月，河本薫

    ，単著

    

14. データドリブン思考を根付かせる企業文化の変革とは，電通デジタルホームページ，2023年09月，河本薫

    ，単著

    

15. データドリブンな意思決定プロセスに向けた変革がDX推進の鍵を握る。，日経コンピュータ（紙面），2023年08月，河本薫

    ，単著

16. データ分析を活かすには「意思決定プロセス」が重要，ソフトバンクニュース，2023年08月，河本薫

    ，単著

    

17. データドリブンな意思決定プロセスに向けた変革がDX推進の鍵を握る。，日経ビジネス（紙面），2023年08月，河本薫

    ，単著

18. データドリブンな意思決定プロセスに向けた変革がDX推進の鍵を握る。，日経ESG（紙面），2023年08月，河本薫

    ，単著

19. データドリブン思考を根付かせる企業文化の変革とは，日経ビジネスオンライン，2023年08月，河本薫

    ，単著

    

20. 分析するだけでなく「意思決定」の力をつける。滋賀大学データサイエンス学部が挑む教育，Sustainable Smart City Partner Program（ウェブ記事），2023年04月，河本薫

    ，単著

    

21. 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

22. 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

23. 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  

24. 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

25. 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

26. 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

27. 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

28. 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

29. 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

30. 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

31. 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

32. 「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

33. 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

34. 「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

35. 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

36. 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

37. 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

38. 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

39. 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

40. 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

41. 役立つデータ分析で新たなビジネス価値を創出する 「ビジネスデータサイエンティスト」の育て方，日本の人事部，2021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

42. データサイエンティストからの指南 CO2削減に向けた利活用，エネルギーフォーラム誌，2021年05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

43. データ分析人材、どう育成？　専門的な能力の基盤整備，JR経営情報誌，2021年04月，河本薫

    記事・総説・解説・論説等（大学・研究所紀要），単著

44. データ時代の国力の礎「数字にモラルのある人づくり」，エネルギーフォーラム，2021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

45. 製造現場のデータ分析、ヒアリングから問題解決まで、ベイジアンネットワークを活用，NTTデータ数理システムホームページ，2021年03月，河本薫

    記事・総説・解説・論説等（その他），単著

46. 「勘と経験」データ化できるかが生き残りのカギ，東洋経済オンライン，2021年02月，河本薫

    記事・総説・解説・論説等（その他），単著

47. データ分析人材、どう育成？，日経産業新聞，2021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

48. やさしい経済学「データ革命とビジネス」連載10回，日本経済新聞（全国版），2021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

49. データサイエンティスト、ものづくり改革（関西のミカタ），日本経済新聞（夕刊），2021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

50. 実験で学ぶデータサイエンス，朝日新聞（全国版），2020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

51. データサイエンスを活用できるビジネスマン育成への挑戦，IoTNews，2020年10月，河本薫

    記事・総説・解説・論説等（その他），単著

52. 河本薫教授に学ぶ、自分自身の人生と向かい合い 信念を持つ人の強さとは，はたらくことメディア，2020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

53. データ分析で人を動かしビジネスを根幹から改革する，三菱商事グループインターナルマガジン　RYOWA，2019年12月，河本薫

    記事・総説・解説・論説等（その他），単著

54. データサイエンティストの育成と彼らを活躍させる組織の在り方，C Magazine，2019年12月，河本薫

    記事・総説・解説・論説等（その他），単著

55. データサイエンス人材の育成について，日本海事新聞　MariTech，2019年11月，河本薫

    記事・総説・解説・論説等（その他），単著

56. データ分析の力をビジネスに活かすための行動規範，CELM　BELIEF，2019年11月，河本薫

    記事・総説・解説・論説等（その他），単著

57. デジタル時代における企業の盛衰を決めるのは、技術力ではなく経営者の力量である，PwC's View，2019年11月，河本薫

    記事・総説・解説・論説等（その他），単著

58. 社会や企業に新たな価値をもたらすデータ分析の力，日本製鉄社内報「鉄の絆」，2019年10月，河本薫

    記事・総説・解説・論説等（その他），単著

59. 求められる「ビジネス支援型」人材，日経コンピュータ　ITJapan2019，2019年09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

60. 真実を見抜きビジネスを変えるデータ分析，NODE:1，2019年07月，河本薫

    記事・総説・解説・論説等（その他），単著

61. 課題設定力×データサイエンス力を伸ばす教育プログラムへの挑戦，インテージ社ホームページ，2019年03月，河本薫

    その他，単著

62. 普通の企業においてデータとAIの活用を推進するために必要な「人材」と「組織の力」」，EnterpriseZine，2019年02月，河本薫

    その他，単著

63. AIはエクセルのような仕事の必須ツールになる～データサイエンティストの提言～，ダイヤモンドオンライン，2019年01月，河本薫

    その他，単著

64. 続々と生まれるAI活用モデル　次の進化を導く技術、人材とは，NEC，2018年12月，河本薫

    その他，単著

65. データサイエンティストは“料理人”であれ　データ時代に求められる人材の必須条件とは，MarkeZine，2018年12月，河本薫

    その他，単著

66. AIの民主化は現場からのボトムアップで起きる / 課題発見力の重要性」，AINow，2018年11月，河本薫

    その他，単著

67. 自由化はデータで戦う，日経ビジネス，2018年11月，河本薫

    その他，単著

68. 教育ルネサンス：情報教育，読売新聞，2018年10月，河本薫

    その他，単著

69. AI時代におけるデータサイエンスの根付かせ方、生かし方，NewsPicks，2018年09月，河本薫

    その他，単著

70. 人事部門に必要なデータ活用には特有の難しさがある，リクルートマネジメントソリューションズ，2018年08月，河本薫

    その他，単著

71. 大阪ガスが取り組んだ、日本企業でデータ分析専門チームを作り成功させる3つのポイント，インプレス，2018年06月，河本薫

    その他，単著

72. データ分析組織の力を解き放つために必要なこと ――書評『最強のデータ分析組織　なぜ大阪ガスは成功したのか』，ハーバードビジネスレビューオンライン，2018年04月，河本薫

    その他，単著

73. ビジネスと学問の場を行き来する人の強さ，日経クロステック，2018年04月，河本薫

    その他，単著