日本企業はＡＩでどう稼ぐか－既存事業の売上を伸ばす事業深化 [単行本]

日本企業はＡＩでどう稼ぐか－既存事業の売上を伸ばす事業深化 の 商品概要

• 目次

  序章　日本企業におけるＡＩ活用の勝算
  第１章　売上を上げる「事業深化の３レベル」－－トップラインを伸ばすＡＩ戦略の全体像
  第２章　バリューアップのためのＡＩプロジェクトが失敗する理由
  第３章　ＡＩを着地させる「ＭＶＰＰ」思考－－作るべきはＡＩモデルではなく業務プロセスである
  第４章　ＡＩプロジェクトを動かす「振動型マネジメント」
  第５章　ＡＩ時代の競争力を作る人材と組織

• 出版社からのコメント

  なぜ、御社のＡＩ活用は「効率化」止まりなのか？　ＡＩを「稼ぐ力」に変える、高収益化プロジェクトの教科書。

• 内容紹介

  ◎400を超えるAIプロジェクトの伴走実績から生まれた、AI経営の実践書
  ◎AIで「売上を伸ばす」ことを正面から論じた一冊
  
  AIで1円を削ることには成功しても、100万円を創るところまでは届いていない。
  
  いま多くの日本企業が直面しているのは、この壁です。
  
  ◆こんな課題を抱えていませんか？
  ・自社のAI活用が効率化の域を出ていない
  ・全社員に生成AIのアカウントを配っただけ
  ・AIプロジェクトの進め方に、手応えが感じられない
  ・そもそも、どの領域に本格的な投資をすべきか分からない
  
  ◆「効率化」と「新規事業創出」のあいだに、最大の機会がある
  多くの企業は、AI活用を「今やっていることの効率化」か「まったく新しい挑戦」の2択で捉えています。前者では経営インパクトが小さく、後者は飛躍が大きすぎる。だから動けない。
  
  本書が提案するのは、この2択そのものを見直すことです。
  
  すでに手元にある顧客基盤、業務データ、技術的知見、現場のノウハウ。それらを起点に、AIで売上の構造を変えていく。著者はこれを「事業深化」と呼びます。日本企業にとって最も現実的で、最もインパクトの大きい領域です。
  
  ◆本書が提示するもの
  ・売上を伸ばすAI活用の全体像「AI活用の3段階モデル」
  ・AIが売上のどこに効くのかを見極める「2つの式」
  ・製造、通信、建設、小売、教育、自治体、化学など10業種の導入事例
  ・汎用AIツールで済ませてはいけない領域の見極め方
  ・なぜ従来のプロジェクト管理がAIでは足枷になるのか
  ・作るべきはAIモデルではなく業務プロセスだとする「MVPP」
  ・「精度95%」に固執せず着地点を設計する考え方
  ・不確実性を制御する「振動型マネジメント」
  ・撤退基準の置き方と、投資が丸損にならない構造
  ・技術とビジネスを翻訳する新職種「ソリューションデザイナ」
  ・AI推進体制の2類型と、意思決定の3機能
  ・AIを「第4の経営資源」として管理する2層のガバナンス

• 著者について

  椎橋 徹夫 (シイハシ テツオ)
  椎橋　徹夫（シイハシ テツオ）
  米国州立テキサス大学理学部卒業後、ボストン コンサルティング グループに参画。消費財や流通など多数のプロジェクトに参画した後、社内のデジタル部門の立ち上げに従事。その後、東京大学工学系研究科松尾豊研究室にて「産学連携の取り組み」「 データサイエンス領域の教育」「企業連携の仕組み づくり」に従事。同時に東大発AI系のスタートアップ企業に創業4人目のメンバーとして参画。AI事業部の立ち上げをリード。2016年に株式会社Laboro.AIを創業し、代表取締役CEOに就任。
  
  田辺 遼 (タナベ リョウ)
  田辺　遼（タナベ リョウ）
  新卒で日本航空株式会社にパイロット訓練生として入社後、株式会社リブ・コンサルティングにてコンサルタントとして従事。2021年に株式会社Laboro.AIに入社。ソリューションデ ザイナとして、インフラ系企業向けの画像解析や、製造業におけるセンサーデータを活用した予兆検知など、複数のAI案件でプロジェクトリードを担う。成果創出が難しい局面でも、社内外の関係者と連携し、案件の立て直しと継続的な価値創出を推進。2025年よりソリューションデ ザイン部部長に就任。現在は複数案件の並行推進や組織横断の取り組みをリードしている。

日本企業はＡＩでどう稼ぐか－既存事業の売上を伸ばす事業深化 の商品スペック