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
開発を必要とする企業に向けて、最新の技術情報や業務改善に役立つノウハウを発信しています。
システム開発やDX推進に関する課題解決のヒントを、実践的な視点でわかりやすくお届けします。
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
目次はじめに特性①：AIを“活かす側”への迅速な転換特性②：実験と改善を繰り返す“ラピッド・ループ”体質特性③：テクノロジーと人の共創を仕組み化特性④：“意思決定の質”をAIで強化している特性⑤：データから意味を見出し、差別化につなげている
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