AI・PMOの進化
TDSP（チームデータサイエンスプロセス）
Team Data Science Process
読み：ちーむでーたさいえんすぷろせす
データを使う案件をチームで進めるため、作業の流れ、役割、成果物をそろえる進め方です。
01初心者向け
まず意味をつかむ
分析担当、システム担当、業務側が別々の場所で作業すると、判断理由が途切れやすくなります。共通の進め方と記録を用意して、成果を引き継げるようにします。
02実務者向け
仕事でどう使うか
PMはデータの取得、試作、評価、展開に関わる担当を決めます。実験結果やデータの条件を共通の場所に残し、業務側が確認できる成果物を節目に置きます。
03専門家向け
判断を一段深める
TDSPは特定の手法であり、その文書構成をすべて採用する必要はありません。案件に合わせて、他の人が判断を再現するために必要な記録と責任を残します。
別名・略語：TDSP
IN PRACTICE
具体例で考える
架空の故障予測案件で、運用担当が再試験できるよう、分析チームがデータの抽出条件、試作構成、判定理由を引き渡します。
理解を助けるための架空の例です。業務目標と担当を共有
実験条件と結果を記録
評価結果を運用へ渡す
成果物を受け取った側が判断をたどれるようにします。
ここは誤解しやすい
テンプレートを埋めることが目的になると、誰が利用可否を決めるかが曖昧になります。
PROXIA INSIGHTS
考え方を、実務へつなぐ
AIを「使う」から、PMの判断に「活かす」へ ↗この知識を、組織の力へ。