AI導入はデータ準備で決まる！コンサルが描く成功への設計図
カスタムAI開発
目次はじめになぜ分析結果が“使われない”のか？AI分析で起きがちなUXギャップとは活用される分析結果の共通点業務にフィットするUI/UX設計のポイントユーザー視点で設計を行うプロセス活用前提で設計できるパートナーの条件現場に“浸透”
目次はじめになぜ“使えないデータ”が生まれるのか？AI分析に必要なデータの特徴とは？データ整備でやるべき5つのステップ前処理で発生する課題と解決策現場が抱える「データの壁」とは？データ整備を支援する体制と役割分担自社で整えるべきか、
目次はじめに進化するAI分析技術の最新トレンド注目技術①：AutoML（自動機械学習）注目技術②：LLM（大規模言語モデル）活用分析注目技術③：Explainable AI（説明可能なAI）注目技術④：リアルタイム分析とストリーム処理技術ト
目次はじめにAI分析開発にかかる費用の全体像フェーズ別のコスト内訳（要件定義／PoC／実装／運用）プロジェクト規模別の費用相場と工数感費用に影響する要因とは？（業務複雑性・データ整備・人材単価）費用を抑えながら成果を出す工夫よくあるコストト
目次はじめになぜ“設計不在の分析”が失敗するのかデータ分析設計とは何をするのか？設計フェーズで決めるべき5つの要素成果を最大化するための設計支援とは？委託先に伝えるべき「設計条件」とはよくある設計の失敗例とその回避策設計フェーズを担
目次はじめになぜPoC止まりになるのか？失敗の構造実装に進めるプロジェクトの共通点とはビジネス活用まで設計する“逆算型PoC”の考え方PoCから本番展開に必要なステップよくある移行失敗例とその対策実装まで見据えた開発会社の選び方プロ
目次はじめになぜベンダー選定で失敗が起こるのか？質問①：このベンダーは「業務」を理解しているか？質問②：「成果物の範囲」と「成果の定義」が明確か？質問③：PoCではなく、実装経験があるか？質問④：プロジェクトマネジメント体制はどうか？質問⑤
目次はじめに業界ごとに異なるAI分析の活用ポイントとは？製造業｜不良要因分析・設備保全・需給予測の精度向上小売業｜購買行動予測・レコメンド・在庫最適化不動産業｜成約確度スコアリング・エリア分析・価格推定医療・介護｜診療支援・離脱予測・人員配置の最適
目次はじめにケース①：製造業｜不良要因特定の自動化ケース②：小売業｜店舗別売上予測で在庫ロス削減ケース③：人材業｜スキルマッチングの効率化ケース④：不動産業｜見込み顧客の優先度付けケース⑤：医療業｜診療方針サポートのAI化ビフォーアフターか
目次はじめにBIツールは“答えを探す”もの、AIは“答えを予測する”ものBIの限界とは？──「過去の可視化」から「未来の提案」へAIを重ねることで見える“新しい意思決定支援”活用例①：売上予測と在庫最適化活用例②：顧客離脱予測とフォロー施策の自動提