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：なぜ小売業で売上予測と在庫最適化が課題になるのか小売業におけるビッグデータ活用とAIの役割とはAIによる売上予測モデルの仕組みと導入の流れ事例①：アパレルチェーンでの気象データ連動型売上予測事例②：コンビニ業界における時間帯別・立地別の需要予
目次はじめに：マーケティングのROIが問われる時代へなぜAIデータ分析がマーケティングの投資対効果に効くのかAIで変わる「広告配信最適化」とその成果戦略①：過去のCVデータを学習したターゲティング広告の自動運用戦略②：Web・アプリ行動ログの分析によるパー
目次EC・小売におけるレコメンドの重要性従来のレコメンド手法の限界とは？AIによるパーソナライズの仕組み顧客データをどう活かすか（閲覧履歴・購買履歴・クリックなど）コンテンツベース vs 協調フィルタリング vs ハイブリッド手法リアルタイムレコメ
目次はじめになぜAIコンサルが求められているのか自社でのAI導入とAIコンサル活用の違いよくある誤解とその落とし穴AIコンサルの支援範囲と期待できる成果コンサル会社の見極め方──成果事例・体制・料金の違い自社に合うAIコンサルの選び方
目次はじめに：なぜ“データ準備”がAI導入の成否を分けるのか多くの企業がつまずく“データ整備”のリアルAI導入におけるデータの3要素：質・量・整形ビジネスゴールと整合したデータ設計の重要性社内にある「使えないデータ」とは？よくあるデータ準備の失敗例
目次はじめに：なぜAIモデルの選定が重要なのかモデル選定に失敗すると何が起こるのかモデルの種類とその特徴：機械学習と深層学習の違い用途別モデルの基本分類（予測／分類／生成／最適化）目的から選ぶ：課題ベースのモデルマッチングデータ特性から見るモデル選
目次はじめに：AI導入が進む中で注目される“ガバナンス”AIガバナンスとは何か？その定義と背景なぜ企業にAIガバナンスが必要なのかよくあるAI導入の失敗とガバナンス不在の関係AI導入におけるガバナンスの3つの柱（倫理・透明性・管理体制）コンサルが重
目次はじめに：なぜ今、AIデータ分析による業務効率化が注目されるのかAIデータ分析とは何か？その仕組みと業務効率化との関係業界別トレンド：どの業種でAIデータ分析が導入されているか事例①：製造業A社 ― 不良品率を50%削減した画像認識AIの活用事例②：小
目次はじめに：なぜ今、製造業で「歩留まり改善」が重要視されているのかAIデータ分析が歩留まり改善にもたらす効果とは製造ラインに眠るデータの活用可能性事例①：電子部品メーカーでの不良品要因分析と改善事例②：自動車部品工場での設備異常検知による予防保全
目次はじめに：営業の成果は“勘”から“データ”で決まる時代へSFA（営業支援システム）とAIデータ分析の関係なぜ従来の営業活動は非効率になりやすいのか事例①：問い合わせ対応履歴の分析によるアプローチ優先度の最適化事例②：失注パターンをAIが分析し、クロージ