イノベーションを横取りする企業、
取り逃す企業、連続して起こす企業、
どこが違うのか？

世の中に存在しなかった画期的な発明やサービスを生み出すことは、企業におけるイ

本国発売時にAmazonでカテゴリー1位のベストセラー!待望の翻訳書。歴史的事件の裏でFBIが何を行い、どう考えていたのか――。

1995年に英語で発表されたKnowledge-Creating Company（邦題『知識創造企業』）は、経営学の分野に知識というコンセプトを持ち込み、日本企業のイノベーションのメカニズム

有史以前からまだ見ぬ近未来まで――
経営戦略の系譜をたどり、実践と理論の叡智を再編する

経営戦略論は何を探究し、科学として、実務として、どのような発展と進化を遂げてきたのか。本書は、有史以前からAI時代まで、戦略論の議論を俯瞰する壮大なストーリーである。

部下のエンゲージメントを引き出し、自主的に動ける人材育成がプロフェッショナルリーダーの役目。すべてのリーダーが知っておきたい1冊。

ようこそ。はじめまして。お待たせしました。スタンフォード・ソーシャルイノベーション・レビュー 日本版（SSIR-J）の創刊号をお届けします。

戦略論とDX（デジタルトランスフォーメーション）が「なんとなく」のつながりしか持たずにいるこの状況を見過ごしてよいのか。この問題意識の下、戦略論とDXを密に結合させるべく、経営理論や

データサイエンティストはどのように考えるのか？

私はこれまで、創業100年を超えた企業、たとえば虎屋、鈴廣、にんべん、龍角散など錚々たる老舗企業の社長たちをたくさん取材し、永続企業になる秘訣を探求してきました。

25年以上前からグローバルな機関投資家の資金を運用し、メルカリやスマートニュースなど複数のユニコーンを支えてきた国内最大級の独立系ＶＣ、、、

マニュアルにない小さな工夫が、成果や評価に大きな差を生む!世界一のコンサルティングファームでの学びを厳選した究極の仕事術バイブル

本書では「広告が売り上げに影響したのか？」「ある政策を行ったことが本当に良い影響をもたらしたのか？」といった、因果関係分析に焦点を当てたデータ分析の入門を展開していきます。

ビッグデータ時代の必須教養
「因果推論」の考えかたがわかる!

モバイルインターネット、コンビニ、キャッシュレス決済･･････日本企業には「立ち上げ」のポテンシャルがある！方針設定～意思決定までの定石と新規事業成功への１８の要諦

本業不振、どのように生き残るのか？価値創造（新規事業）だけではない、利益獲得にもイノベーションを！　かつて日本企業が率先して取り組んできた「価値創造」では利益が出なく

ネクスト・ノーマル（コロナ後の新常態）はすでに始まっている！消費者の行動変容、デジタル化、健康マネジメント、サプライチェーン改革他、いまリーダーは、何を考え、どう行動すべきか？

◎本気で組織を変えたいすべての人へ

「専門家の予測精度はチンパンジーのダーツ投げ並み」―ーこんな調査結果で注目を浴びた著者の研究チームが、大規模な予測力研究プロジェクトを実施した。

5年間で劇的な変貌を遂げたAGC(旧旭硝子)の事例を軸に「両利きの経営」を提唱した世界的な経営学者と日本企業の組織力学を熟知した変革支援者が語る、組織進化の理論と実践。

私たちの背中を押してくれる、10の英知 今、どんなに行き詰まっているように見える状況でも社会をよくする解決策は、世界中でまだまだ生まれている。

この本は理論の本ではないし、経営のトレンドやこれまでのケーススタディを詳細に見ていくものでもない。リーンスタートアップをあなたの組織に取り入れるためのシンプル、実践的、具体的なガイドである。

Get more of the management ideas you want, from the authors you trust. With insights from leading experts, this book will inspire you to identify areas for personal growth; assess your strengths, work preferences, values, and contributions; build your skill set and stay relevant; develop learning agility; map out a plan for where you'd like your career to go - both short and long term; find fulfillment in your work; and prepare for your next opportunity.

なぜ、エリートですらバブルと暴落に踊らされてしまうのか?

第三次人工知能(AI)ブームの中核的役割を果たす深層学習(ディープ・ラーニング)は、その高い信頼性と汎用性ゆえに様々な領域に応用されていく一方で、

Causal Inference provides a brief and nontechnical introduction to randomized experiments, propensity scores, natural experiments, instrumental variables, sensitivity analysis, and quasi-experimental devices. Ideas are illustrated with examples from medicine, epidemiology, economics and business, the social sciences, and public policy.