DXの実務――戦略と技術をつなぐノウハウと企画から実装までのロードマップ（英治出版） [電子書籍]

DXの実務――戦略と技術をつなぐノウハウと企画から実装までのロードマップ（英治出版） の 商品概要

• DXの実務とは、「戦略」と「技術」をつなぐこと。
  あらゆる産業で「DX」が叫ばれる昨今、
  
  多くの時間と労力を費やしているにもかかわらず、
  
  成功とは言い難いDXプロジェクトが後を絶たない。
  
  それらの取り組みに共通して見られるのが、
  
  ・DX戦略構築/実行の「型」が欠けている
  
  ・DX実現に不可欠の「技術的考察」が欠けている
  
  という2つの根本的な問題だ。
  DX成功の鍵は「戦略と技術をつなげる力」であり、
  
  非エンジニアでも経営層でも、本気でDXを行うならば
  
  データ利活用の標準的な考え方を身につけ、
  
  主要技術を理解することが不可欠だ――。
  「そもそもDXの戦略はどのように描けばよいのか?」
  
  「データ利活用はどのような手順で進めるべきなのか?」
  
  「どのような体制、マネジメント、人材が必要なのか?」
  
  「AIはどう駆動するのか。機械学習で何が可能なのか?」
  
  「技術をビジネスに実装/運用する上での注意点とは?」
  
  「DXに携わる人にはどんなスキルが求められるのか?」
  
  これらのポイントを押さえながら、「DXの実務」の
  
  リアルな行程を、具体性と汎用性にこだわって解説する。
  
  
  【技術者でない人のための データ/AI活用必携テキスト】
  
  
  [本書の特徴]
  
  ・エンジニアではない読者向けに、DXに関する戦略と技術の双方を解説。
  
  ・あらゆる業種のDXに共通して必要な「データ利活用」の本質がわかる。
  
  ・難解なデータ/AIの技術について、易し過ぎず、難し過ぎないレベルで解説。
  
  ・データ/AIの技術を前提としながら、実務的な話ができるだけの基本知識・理解が得られる。
  
  
  
  
  [構成]
  
  Part 1[序論] DXの成否を左右する「データ利活用サイクル」
  
  DXの“現在地"
  
  DXは、「データ利活用」による経営改革
  
  データ利活用を実現する重要コンセプト
  
  データ利活用を実装する仕組み
  
  データ利活用とAI
  
  データ利活用の成否を分かつ要因
  
  データ利活用DX実現へのロードマップ
  
  
  
  Part 2[総論1] DXが進まない理由
  
  業種/業界別に見られる課題とDXによるアプローチ
  
  DX推進を阻む課題
  
  DXを阻む課題の“深淵"
  
  DXを実現するための3つの方針
  
  
  
  Part 3[総論2] データ利活用DX推進のフレームワーク
  
  データ利活用DXの2つのフェイズ
  
  Pre-DX Phase:コンセプトの設計
  
  Pre-DX Phase:メカニズムの設計
  
  DX Phase:推進ステップ
  
  
  
  Part 4[各論1] DX Phaseの具体的実務
  
  データ利活用の前提となる「データ統合」
  
  データの分類
  
  DXフェイズにおける具体的実務の概観
  
  KPIを具体的実務へ落とし込む
  
  データ/AI活用を具体的実務へ落とし込む
  
  
  
  Part 5[各論2] AIの活用
  
  AIの全体像
  
  AIの限界
  
  Column 進化し続けるAI
  
  AIの分類
  
  AIの学習
  
  教師あり学習:決定木
  
  アンサンブル学習
  
  画像認識/自然言語処理で用いる深層学習モデル
  
  教師なし学習:クラスタリング
  
  機械学習システムへの実装
  
  
  
  Part 6[各論3] 人材要件
  
  プロダクト開発担当
  
  データサイエンス担当
  
  データパイプライン担当
  

DXの実務――戦略と技術をつなぐノウハウと企画から実装までのロードマップ（英治出版） の商品スペック