東大生も学ぶ「AI経営」の教科書（東洋経済新報社） [電子書籍]

東大生も学ぶ「AI経営」の教科書（東洋経済新報社） の 商品概要

• データプラットフォームやインフラを構築する
  　　データ基盤における権限規定の問題
  　　データマネジメントプランを策定
  ステップ５：ＡＩ・デジタルシステムを実装する　
  　　仮説検証しながらＰＤＣＡを回す
  　　ウォーターフォール型ではなくアジャイル型で実装する
  　　ＡＩモデル実装の２つの開発サイクル
  　　ＰｏＣと運用の壁
  　　バックアップという高いハードル
  ステップ６：組織に定着させ持続的なＤＸを実現する　
  　　継続的なアップデートの仕組みを組み込む
  　　デジタル化を定着させる
  目次
  プロローグ　なぜＡＩ経営が必要なのか　
  ＰＡＲＴ１　　ＡＩ経営の神髄に迫る　
  　１　ＡＩ経営とは何か　　　　　
  　２　ＡＩ経営の５つのレベル　　
  　　　　ＡＩ経営のレベル１～レベル５
  　　　　レベル１：ＡＩ－Ｒｅａｄｙ化着手前
  　　　　レベル２：ＡＩ－Ｒｅａｄｙ化の初期段階
  　　　　レベル３：ＡＩ－Ｒｅａｄｙ化を進行
  　　　　レベル４：ＡＩ－Ｒｅａｄｙ化からＡＩ－Ｐｏｗｅｒｅｄ化へ展開
  　　　　レベル５：ＡＩ－Ｐｏｗｅｒｅｄ企業として確立・影響力発揮
  
  ＰＡＲＴ２　　ＡＩ経営のベースとなるＢＸＴ思考　
  　１　そもそもＡＩとは何か　　
  　２　ＡＩ経営に必要なＢＸＴ思考　
  　
  ＰＡＲＴ３　　ＡＩ経営を実践する６つのステップ
  　ステップ１：エリアを決め、ビジョンを描く　
  　　優先順位をつけ、「なぜ、それをやるのか」を描く
  　　目的は「効率化・コスト削減」か「新たな価値の創造」か？
  　　新規事業の３つのポイントと事例
  　　トップのコミットメントが求められる
  ステップ２：ロードマップを策定する　
  　　「何をやりたいのか」を言語化する
  　　ロードマップ（＝計画書）策定のプロセス
  ステップ３：プロトタイプを作成する　
  　　顧客体験、従業員体験を盛り込んだ「試作品」の作成
  　　フィードバックの仕組みづくりという課題
  ステップ４：データ基盤を構築する　
  　「データをどこから集めるのか」を決める
  　　インフラ基盤の調査
  　　データプラットフ
  出版社からのコメント
  経団連が定めるＡＩ活用レベル２の日本企業もレベル５へ！　部分最適の「ＡＩ活用」から全体最適の「ＡＩ経営」へ６ステップを詳説。
  る　
  ステップ６：組織に定着させ持続的なＤＸを実現する　
  　
  
  
  
  
  内容紹介
  東大の超人気講義「ＡＩ経営寄付講座」がこの１冊で学べる！
  
  ＡＩ経営は企業のレジリエンスを加速する
  ――オードリー・タン　台湾ソーシャル・イノベーション担当デジタル大臣
  
  ビジネスが根本から変わる時代に必要な仕組みそのもの
  ――宮田裕章　慶應義塾大学教授
  
  【ＡＩ経営を実践する６つのステップ】
  ステップ１　エリアを決め、ビジョンを描く
  ステップ２　ロードマップを策定する
  ステップ３　プロトタイプを作成する
  ステップ４　データ基盤を構築する
  ステップ５　ＡＩ・デジタルシステムを実装する
  ステップ６　組織に定着させ持続的なＤＸを実現する
  
  【主要目次】
  PART１ ＡＩ経営の神髄に迫る　
  １ ＡＩ経営とは何か　
  ２ ＡＩ経営の５つのレベル　　
  　 レベル１：AI-Ready化着手前
  　 レベル２：AI-Ready化の初期段階
  　 レベル３：AI-Ready化を進行
  　 レベル４：AI-Ready化からAI-Powered化へ展開
  　 レベル５：AI-Powered企業として確立・影響力発揮
  　
  PART２　ＡＩ経営のベースとなるBXT思考　
  １ そもそもＡＩとは何か　　　
  ２ ＡＩ経営に必要なBXT思考　
  　
  PART３　ＡＩ経営を実践する６つのステップ
  ステップ１：エリアを決め、ビジョンを描く　
  ステップ２：ロードマップを策定する　
  ステップ３：プロトタイプを作成する　
  ステップ４：データ基盤を構築する　
  ステップ５：ＡＩ・デジタルシステムを実装す
  著者について
  馬渕 邦美 (マブチ クニヨシ)
  馬渕　邦美（マブチ クニヨシ）
  PwCコンサルティング　マネージングディレクター
  米国のエージェンシー勤務を経て、デジタルエージェンシーのスタートアップを起業、代表取締役社長に就任。事業を拡大しバイアウトした後、米国のメガ・エージェンシー・グループの日本代表に転身。4社のCEOを歴任し、デジタルマーケティング業界で20年に及ぶトップマネージメントを経験。その後、2018年にフェイスブック ジャパン執行役員ディレクター就任。在任中にインスタグラムビジネスの爆発的な拡大を牽引する。現在、PwCコンサルティング合同会社のディレクターとして日本企業のデジタルトランスフォーメーションを実現させている。経営、マーケティング、エマージングテクノロジーを専門とする。書籍『データ・サイエンティストに学ぶ「分析力」 ビッグデータからビジネス・チャンスをつかむ』『ブロックチェーンの衝撃　 ビットコイン、ＦｉｎＴｅｃｈからＩｏＴまで社会構造を覆す破壊的技術 』（いずれも日経BP社）の監修も務める。
  
  

• 目次

  はじめに
  
  プロローグ　なぜＡＩ経営が必要なのか　
  ＰＡＲＴ１　ＡＩ経営の神髄に迫る　
  　１　ＡＩ経営とは何か　　　　　
  　２　ＡＩ経営の５つのレベル　　
  　　　　ＡＩ経営のレベル１～レベル５
  　　　　レベル１：ＡＩ－Ｒｅａｄｙ化着手前
  　　　　レベル２：ＡＩ－Ｒｅａｄｙ化の初期段階
  　　　　レベル３：ＡＩ－Ｒｅａｄｙ化を進行
  　　　　レベル４：ＡＩ－Ｒｅａｄｙ化からＡＩ－Ｐｏｗｅｒｅｄ化へ展開
  　　　　レベル５：ＡＩ－Ｐｏｗｅｒｅｄ企業として確立・影響力発揮
  
  ＰＡＲＴ２　　ＡＩ経営のベースとなるＢＸＴ思考　
  　１　そもそもＡＩとは何か　　
  　２　ＡＩ経営に必要なＢＸＴ思考　
  　
  ＰＡＲＴ３　ＡＩ経営を実践する６つのステップ
  　ステップ１：エリアを決め、ビジョンを描く　
  　　優先順位をつけ、「なぜ、それをやるのか」を描く
  　　目的は「効率化・コスト削減」か「新たな価値の創造」か？
  　　新規事業の３つのポイントと事例
  　　トップのコミットメントが求められる
  　ステップ２：ロードマップを策定する　
  　　「何をやりたいのか」を言語化する
  　　ロードマップ（＝計画書）策定のプロセス
  　ステップ３：プロトタイプを作成する　
  　　顧客体験、従業員体験を盛り込んだ「試作品」の作成
  　　フィードバックの仕組みづくりという課題
  　ステップ４：データ基盤を構築する　
  　「データをどこから集めるのか」を決める
  　　インフラ基盤の調査
  　　データプラットフォームやインフラを構築する
  　　データ基盤における権限規定の問題
  　　データマネジメントプランを策定
  　ステップ５：ＡＩ・デジタルシステムを実装する　
  　　仮説検証しながらＰＤＣＡを回す
  　　ウォーターフォール型ではなくアジャイル型で実装する
  　　ＡＩモデル実装の２つの開発サイクル
  　　ＰｏＣと運用の壁
  　　バックアップという高いハードル
  　ステップ６：組織に定着させ持続的なＤＸを実現する　
  　　継続的なアップデートの仕組みを組み込む
  　　デジタル化を定着させる
  
  おわりに
  

東大生も学ぶ「AI経営」の教科書（東洋経済新報社） の商品スペック