60分でわかる!生成AIビジネス活用最前線 [単行本]

60分でわかる!生成AIビジネス活用最前線 [単行本] の 商品概要

• 要旨（「BOOK」データベースより）

  組織のＤＸを推進し、ホワイトカラーのスキルを拡張する「人工知能」の活かし方！新たに生まれたビジネスレイヤーとその関連企業は？生成ＡＩの導入に必要な組織の体制、人材の要件とは？業界別×組織機能別の活用事例についても詳しく解説。法的なリスクや課題もひとつかみ！

• 目次

  Part1
  基本の知識と技術を押さえる
  活用の幅が大きく広がる生成AI
  001 さまざまな領域で活用される生成AI
  002 生成AIと従来のAIの違い
  003 生成AIの主な種類と活用方法
  004 生成AIの発展を支える代表的な技術
  005 生成AIの得意分野とその限界
  006 プロンプトエンジニアリングで生成AIをカスタマイズ
  007 ニーズに合わせた３つのカスタマイズ手法
  008 生成AIがもたらす社会の変革
  Column　人間もハルシネーションを起こしている？
  
  Part2
  活用の状況を知る
  発展著しい生成AIの分野と機能
  009 生成AIがビジネスに与える変革
  010 業界別×組織機能別による生成AIの活用状況
  011 Vertical① ヘルスケア業界での活用
  012 Vertical② 金融業界での活用
  013 Vertical③ メディア業界での活用
  014 Vertical④ 製造業での活用
  015 Vertical⑤ 小売・販売業務での活用
  016 Horizontal① 人事や組織運営の分野での活用
  017 Horizontal② 営業分野での活用
  018 Horizontal③ マーケティング分野での活用
  019 Horizontal④ 研究開発分野での活用
  020 Horizontal⑤ 法務分野での活用
  Column　RAGの限界と情報整理の重要性
  
  Part3
  生成AIビジネスを３つのレイヤーで捉える
  生成AIで先行する国・企業の戦略
  021 生成AIによって形成される３つのビジネスレイヤー
  022 オープンソースとクローズドに分かれる基盤開発
  023 基盤開発企業① 基板開発の最大手OpenAI
  024 基盤開発企業② サービスの統合を進めるGoogle
  025 基盤開発企業③ MetaとAmazonの独自の戦略
  026 基盤開発企業④ SBGとNTTの大規模言語モデル開発
  027 特定の目的や要件に合わせて調整する基盤カスタマイズ
  028 プロンプトとインテグレーションが重要となる基盤活用
  029 生成AIに関する国別の取り組みと動向
  030 ビッグテック企業とスタートアップの連携
  031 各スタートアップによる資金調達と基盤開発
  032 生成AIを導入する大企業の取り組み
  Column　基盤モデルで多くのAIスタートアップが窮地に？
  
  Part4
  組織に与える影響を知る
  生成AIがもたらす組織の変革
  033 組織における生成AI活用の効果
  034 DXにおける生成AIの効果
  035 生成AIの導入に必要な人材要件
  036 生成AIによる事業戦略・事業領域の変化
  037 生成AIによる組織・人材の変革
  038 パートナーシップとエコシステム
  039 生成AIの発展に伴う新興ビジネス
  040 リスクマネジメントとガバナンス
  Column　生成AIがあなたの上司になる？
  
  Part5
  身につけるべきスキルやキャリアを知る
  生成AIがもたらす働き方の変革
  041 生活や仕事に活用される生成AI
  042 生成AIが働き方やスキル開発、キャリア形成を支援
  043 生成AIの普及でホワイトカラーに必要とされるスキルの変化
  044 生成AIが提供するサービスによる生活の質の向上
  045 生成AIの分析や提案による個別化された人材教育の提供
  046 生成AIによるコミュニケーションの変革
  047 生成AIと個人の倫理観・価値観の重要性
  048 生成AIを活用するために必要な従業員の姿勢とスキル
  Column　生成AIを使ってプログラミングを学ぶ
  
  Part6
  イシューやリスクを知る
  AI活用で直面する法整備や課題
  049 生成AIの普及で生まれる法的な課題
  050 生成AIに関連する国際的な法整備の現状と課題
  051 生成AIの悪用とその対策
  052 生成されたコンテンツの著作権の所在とクレジットの明示
  053 ディープフェイクのリスクと社会的な影響
  054 生成AIの倫理的利用のためのプライバシー保護
  055 生成AIを導入する組織における対応
  056 生成AIによる法的・倫理的な課題への対応
  Column　生成AIに頼ると人間は衰えるのか？
  
  Part7
  今後の可能性と戦略を知る
  目覚ましい進化を遂げる生成AIの事例
  057 文章生成AIの事例とその課題
  058 画像生成AIの事例とその課題
  059 音声生成AIの事例とその課題
  060 動画や3Dモデルを生成するAIの事例
  061 対話型AIの事例とその課題
  062 既存の製品やサービスに生成AIを組み込む戦略
  063 生成AIの課題解決を目指す新たなビジネス戦略
  064 生成AIのポジティブな影響とネガティブな課題
  065 生成AIを社会課題の解決へ応用する取り組み
  066 さらに精度が向上するマルチモーダルAIの開発
  067 生成AIの未来と可能性
  Column　マルチモーダルによる生成AIの真の可能性

• 内容紹介

  ChatGPTの公開で熱狂的ブームとなった生成AIも、ビジネスの現場やサービスへの実装フェーズに入りました。生成AIの活用が広がる分野はどこなのか？　業務の効率化や価値創造の方策は？　について60分で読み解くことのできる本書。前半では生成AIを活用している金融やメディアなど業界別の事例や、人事や営業・マーケなど組織機能別の活用方法について紹介。中盤では、国内外のプレイヤーの取り組みや戦略を、「基盤開発」「基盤カスタマイズ」「基盤活用」3つのビジネスレイヤー別に解説します。後半では生成AIがもたらす組織や個人の変化、対話型や画像ばかりでなく動画や3D・音声などの事例や市場に与える影響、そして法整備や直面する課題についても言及。2024年にもっとも読みたい、生成AIのビジネストピックを67項目にまとめた、ビジネスモデルや働き方の大きな変化まで一望できる1冊です。

• 著者紹介（「BOOK著者紹介情報」より）（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）

  上田 雄登(ウエダ ユウト)
  大阪府出身。東京大学工学部卒業後、同大学院工学系研究科技術経営戦略学専攻（松尾研究室）修了。修士（経営戦略学）。２０１６年に株式会社ＹＣＰ　Ｊａｐａｎへ入社し、経営コンサル業務やＡＩコンサル業務に従事。２０２１年より松尾研究所・経営企画部門にて事業改善や中期経営計画等の策定に従事。２０２３年６月に生成ＡＩを用いたＤＸソリューションを提供する株式会社ＧｅｎｅｒａｔｉｖｅＸを共同創業し取締役ＣＳＯに就任。国内大手企業向けの生成ＡＩを用いた業務改革やアプリケーション開発、経営戦略の立案に注力

• 著者について

  上田 雄登 (ウエダ ユウト)
  大阪府出身。東京大学工学部卒業後、同大学院工学系研究科技術経営戦略学専攻（松尾研究室）修了。修士（経営戦略学）。2016年に株式会社YCP Japanへ入社し、経営コンサル業務やAIコンサル業務に従事。2021年より松尾研究所・経営企画部門にて事業改善や中期経営計画等の策定に従事。2023年6月に生成AIを用いたDXソリューションを提供する株式会社GenerativeXを共同創業し取締役CSOに就任。国内大手企業向けの生成AIを用いた業務改革やアプリケーション開発、経営戦略の立案に注力。

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