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
目次営業現場の意思決定は、経験と勘に頼りすぎていないか？営業データの可視化がもたらす意思決定の変化AIが発見する営業活動の“勝ち筋”とは定量と定性をかけあわせる「営業スコアリング」施策のPDCAを高速化：実行から改善へ事例①：SaaS企業の営業成約
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：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
目次需要予測の重要性と従来手法の限界AI需要予測の基本的な仕組みとは？過去の販売データだけでは不十分な理由外部データ（天候・SNS・経済指標）の活用精度向上の鍵を握る「特徴量エンジニアリング」季節変動・セールイベントへの対応法モデル比較：時
目次アプリ開発の外注は本当に必要？メリットと注意点外注先の選択肢：フリーランス、制作会社、開発会社の違い外注前に準備すべきこと：目的、要件、予算の明確化見積もりの取り方と相場感の確認方法契約前に確認すべきチェックリストと契約形態（準委任／請負）コミ
目次アプリ開発とは何か？スマホアプリの基礎知識アプリの種類：ネイティブ、Web、ハイブリッドの違いアプリ開発の主な目的とビジネス活用シーンアプリ開発の全体フロー：企画〜公開までの流れアプリ開発にかかる費用の目安と内訳開発方式の選び方：自社開発・外注