従来データは、生産、オペレーション、販売、マーケティングという事業そのもののプロセスの中で、いろいろな形 (市場調査や在庫管理など) で、計画的に測定され、生み出されてきた。その結果得られたデータは、主として、評価、予測、そして意思決定に使われてきた。DXの時代は、これまでとは反対にデータの反乱に直面している。事業に利用できるデータの大半が、市場調査のような計画されたシステムを通して生み出されたものではなく、SNS上のなにげない会話、相互作用や社内外におけるプロセスから生み出されており、その量たるは今までとは比べ物にならないくらい大きくなっている。こうしたデータは、時間をかけて開発され、展開されるべき戦略的資産になりつつある。また、企業が新たなアイデアを開発し、検証し、市場に投入するプロセスに関しても大きく変化している。デジタル技術を活用することで、素早い実験が可能になり、継続的な学習がやりやすくなっている。アイデア検証がより簡単に、そして短期的になっており、新事業開発の一番最初から、上市するまで、更にはリリース後についても、市場からのフィードバックを得ることが可能になっている。
　本プログラムでは、上記のようなトレンドを踏まえて、DX時代における価値創出のための調査・分析についても検討するものである。

1. 現状分析の視点
   1. マクロ環境分析: DXによって変わる5つの領域
      • 顧客
      • 競争
      • データ
      • 革新
      • 価値
   2. 顧客・市場分析
      • 市場
      • セグメント
      • ネットワークとしての顧客
   3. 競合・業界分析
      • 業界構造
      • 戦略グループ
      • プラットフォームとしての競合
   4. 自社資源分析
      • バリューチェーン
      • コア・コンピタンス
      • AI
2. 伝統的な顧客・市場調査
   1. 調査プロセス
      • 企画段階
      • 実施段階
      • 分析段階
   2. 調査手法
      • 定性調査
        • 2次資料調査
        • FGI
        • インデプス
        • 投影法
        • エスノグラフィック
      • 定量調査 (母集団・標本)
      • サーベイ
      • 非サンプリング誤差
3. DX時代におけるリサーチ
   1. 市場調査 vs. マーケティング・インテリジェンス
   2. 仮説思考の重要性、仮説を調査項目に落とし込む
   3. データに関しての再考、無形資産としてのデータ
   4. 必要なデータをどこで見つけるか
   5. 顧客データを事業価値に変えるテンプレート
4. 仮説のマネジメント
   1. 発散型実験法
   2. 収斂型実験法
   3. イノベーションを拡張する経路
   4. 価値提案計画 (バリュー・プロポジション) ロードマップ
5. 価値提案を時代に適応させていく際の組織的な課題
   1. データに関する組織的課題
   2. イノベーションにおける組織的課題