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AIによって“なくなる”とはどういうことか危機に立つ業界の共通点とは？共通点①：情報の流通価値で利益を得ていた業界共通点②：ルールベースで判断できる業務が主な業界共通点③：人件費が競争力の鍵だった業界生き残る企業の条件──“再定
目次はじめに変化の本質を見極める──AIがもたらす“構造的変化”とは？備え①：AIと共存できるスキルを身につける備え②：情報収集と自己更新の習慣を持つ備え③：変化を受け入れられるマインドを鍛える今からできる“具体的な行動”5選逆にやってはい
目次はじめになぜ今、企業が“AIに負ける”のか？兆候①：業務の大半がマニュアル化・ルーチン化されている兆候②：社内にデータが活かされていない兆候③：顧客との接点が画一的で代替可能兆候④：属人性に依存した業務構造兆候⑤：イノベーションに対する
目次はじめに戦略①：AIを前提とした業務構造の再設計戦略②：人材の再教育とスキル転換の仕組み化戦略③：データ資産の整備と活用力の強化戦略④：顧客体験の再定義と人の介在価値の創出戦略⑤：変化を歓迎する組織文化と意思決定の俊敏さ実際の企業事例か
目次はじめにAIが職種に与える影響とは？代替されやすい職種の共通点残りやすい職種の共通点見分ける視点①：思考と感情のバランス見分ける視点②：ルーチン vs ノンルーチン見分ける視点③：価値の提供源の構造まとめ：人間の強みを再定義する
目次はじめに視点①：AIは“目的”ではなく“手段”である視点②：経営アジェンダに紐づけてAIテーマを設定する視点③：現場と一体になって課題を特定する視点④：技術ドリブンでなく“業務インパクト”起点で考える視点⑤：PoCではなく“課題解決の仮説検証”
目次はじめに習慣①：経営者がAIを“経営課題”として認識している習慣②：現場の課題からAI導入の仮説を立てている習慣③：社内に“AIの窓口”をつくり、推進役を明確化習慣④：PoCから始め、学びを次の導入に活かしている習慣⑤：AIを“定着”させるプロ
目次はじめに実践①：AI活用を経営戦略に組み込んでいる実践②：“AIリテラシー層”の育成を継続している実践③：短期成果ではなく中長期視点で取り組む実践④：現場主導の改善サイクルが機能している実践⑤：評価指標を“成果以外”にも設定している実践
目次はじめに要素①：ビジネス課題を“構造化”できているか要素②：ステークホルダーの合意形成を図れているか要素③：初期段階で“必要なデータ”を洗い出しているか要素④：導入後の“運用シナリオ”が設計されているか要素⑤：“現場の温度感”を把握しているか
目次はじめに原則①：PoCを“部分最適”で終わらせない原則②：データ基盤を“将来を見据えて”設計する原則③：ユースケースを“横展開”できるようにする原則④：“部門横断チーム”で共通理解を形成する原則⑤：成功事例を“社内資産”として共有する原