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AI導入に“成功指標”が必要か成功指標が不明確なAI導入はなぜ失敗する？定量KPIと定性KPIの違いと役割AIプロジェクトにおける主な定量KPI現場活用を見据えた定性KPIの重要性KPI設計のフレームワーク：短期・中期・長期の視点
目次はじめに：なぜAIモデル設計が成果を左右するのかモデル開発と業務成果のギャップとはビジネス要件とAIモデルのすれ違い事例AIコンサルが担う“価値設計”とは？価値設計に必要な4つの視点モデル精度だけでは成果が出ない理由現場データとモデル設
目次はじめに：なぜAI導入はPoCで止まるのかよくあるPoC失敗の構造と要因成果が出ないPoCの裏にある“設計ミス”とは？コンサルが果たす突破ポイント①：目的とKPIの明確化コンサルが果たす突破ポイント②：PoC設計から業務実装までの連動コンサルが
目次はじめにAIコンサルの役割は業界・規模・フェーズで変わる製造業におけるAI導入の現実とコンサルの介在価値小売・物流業界におけるAI活用の肝とコンサルの貢献サービス業・人材業・教育業におけるAI導入支援中小企業と大企業──規模別のコンサルニーズの
目次はじめに企業間格差を広げる「AIの使い方」の差「人手の限界」をAIで突破する企業が伸びる生き残る企業がやっている“共通の仕組み”とは？AI導入が失敗する企業の3つのパターン明暗を分けるのは「小さく始めて大きく育てる」戦略メビウスボックス
目次はじめに人依存の業務がもたらす5つのリスク担当者が辞めたら業務が止まる会社の末路属人化をなくす企業はなぜ強いのか？業務の“見える化”がAI導入の第一歩AIで「人＋仕組み」のハイブリッド化を実現するには？メビウスボックスのAI業務支援事例
目次はじめになぜ“Excel主義”が意思決定を遅らせるのか？数値集計の手間が、会社の成長を止めている「分かっているのに動けない会社」が陥る罠判断が速い会社は何を変えているのか？AI×業務データで変わる“次の一手”の出し方メビウスボックスのA
目次はじめに「データがある＝活用できている」ではない活用できないデータが生む“ムダな努力”顧客理解の差が、売上の差になる時代「顧客接点データ」をAIでどう活かすか？成果を出している企業は“データの流れ”をつくっているメビウスボックスのAI活
目次はじめに「まだ早い」が企業成長を止める理由競合は“先に始めて、小さく結果を出している”なぜAI導入は“構えすぎる”と失敗するのか？今すぐ始めるべき“小さな導入”の具体例メビウスボックスの段階導入支援とは？よくある質問（Q&A）
目次はじめに中小企業の「現場力」こそAIで武器になる人手不足・多能工化の課題をAIでどう支えるか？「大企業にはできないAI活用」が中小企業にはあるまず取り組むべき“小さな自動化”とは？メビウスボックスの中小企業向けAI導入支援よくある質問（