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
目次はじめに視点①：AIは“目的”ではなく“手段”である視点②：経営アジェンダに紐づけてAIテーマを設定する視点③：現場と一体になって課題を特定する視点④：技術ドリブンでなく“業務インパクト”起点で考える視点⑤：PoCではなく“課題解決の仮説検証”
目次はじめに習慣①：経営者がAIを“経営課題”として認識している習慣②：現場の課題からAI導入の仮説を立てている習慣③：社内に“AIの窓口”をつくり、推進役を明確化習慣④：PoCから始め、学びを次の導入に活かしている習慣⑤：AIを“定着”させるプロ
目次はじめに実践①：AI活用を経営戦略に組み込んでいる実践②：“AIリテラシー層”の育成を継続している実践③：短期成果ではなく中長期視点で取り組む実践④：現場主導の改善サイクルが機能している実践⑤：評価指標を“成果以外”にも設定している実践
目次はじめに要素①：ビジネス課題を“構造化”できているか要素②：ステークホルダーの合意形成を図れているか要素③：初期段階で“必要なデータ”を洗い出しているか要素④：導入後の“運用シナリオ”が設計されているか要素⑤：“現場の温度感”を把握しているか
目次はじめに原則①：PoCを“部分最適”で終わらせない原則②：データ基盤を“将来を見据えて”設計する原則③：ユースケースを“横展開”できるようにする原則④：“部門横断チーム”で共通理解を形成する原則⑤：成功事例を“社内資産”として共有する原
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