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
目次はじめに目的が曖昧なままスタートするPoC止まりで終わってしまう担当者だけが頑張る“属人化プロジェクト”ベンダーに丸投げしすぎて現場がついてこないデータ活用の準備不足で精度が出ない失敗を回避するための3つの視点現場定着の鍵は「運
目次はじめに戦略①：経営層を“スポンサー化”する戦略②：現場との“対話の場”を意図的につくる戦略③：“成功イメージ”を共有するストーリーを描く戦略④：“小さな勝ち”を演出して信頼を積み上げる戦略⑤：“反対勢力”と向き合い続ける戦略⑥：“目的
目次はじめに戦略①：初期導入で“成果の見える化”に成功している戦略②：成功事例を社内で共有・発信している戦略③：スケーラブルな仕組み・基盤を整備している戦略④：他部門との連携体制が整っている戦略⑤：評価指標を共通化・標準化している戦略⑥：“
目次はじめにシナリオがなければAIは活きない現場起点のシナリオ設計が必要な理由よくある失敗：技術主導で作られた空回りAI逆転事例①：シナリオ主導で定着した製造業の予知保全逆転事例②：カスタマージャーニーに沿った小売業のAI活用シナリオ設計の
目次はじめにつまずき①：目的が曖昧なまま進めてしまうつまずき②：PoCで成果が出ずに失速するつまずき③：現場との温度差が埋まらないつまずき④：データが揃っていない・使えないつまずき⑤：外部ベンダーに依存しすぎるつまずき⑥：評価指標が曖昧で成
目次はじめに：なぜAI導入に“成功指標”が必要か成功指標が不明確なAI導入はなぜ失敗する？定量KPIと定性KPIの違いと役割AIプロジェクトにおける主な定量KPI現場活用を見据えた定性KPIの重要性KPI設計のフレームワーク：短期・中期・長期の視点
目次はじめに：なぜAIモデル設計が成果を左右するのかモデル開発と業務成果のギャップとはビジネス要件とAIモデルのすれ違い事例AIコンサルが担う“価値設計”とは？価値設計に必要な4つの視点モデル精度だけでは成果が出ない理由現場データとモデル設
目次はじめに：なぜAI導入はPoCで止まるのかよくあるPoC失敗の構造と要因成果が出ないPoCの裏にある“設計ミス”とは？コンサルが果たす突破ポイント①：目的とKPIの明確化コンサルが果たす突破ポイント②：PoC設計から業務実装までの連動コンサルが
目次はじめにAIコンサルの役割は業界・規模・フェーズで変わる製造業におけるAI導入の現実とコンサルの介在価値小売・物流業界におけるAI活用の肝とコンサルの貢献サービス業・人材業・教育業におけるAI導入支援中小企業と大企業──規模別のコンサルニーズの