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
目次はじめに多くの企業が「内製化」でつまずく理由AIデータ分析を成功に導く“3つの前提”どこまでを社内で、どこからを外注すべきか？委託判断に役立つチェックリスト委託に向いているパターン・内製に向いているパターン委託する際に気をつけたい落とし