【図解】コレ1枚でわかるAI戦略 ビジネスパーソンが主導権を握るための「知識と思考」（技術評論社） [電子書籍]

【図解】コレ1枚でわかるAI戦略 ビジネスパーソンが主導権を握るための「知識と思考」（技術評論社） の 商品概要

• 「ベンダーからAIサービスを次々に提案されるが，自社の課題に適合するものを選定できない」
  「生成AIを会社で導入したものの，個人作業が少し早くなっただけで，目に見えた成果が上がっていない」
  「自社でAIサービスを開発中だが，正直競合他社と似たり寄ったりに思えてしまう」
  これからのビジネスに求められるのは，AIツールの「使い方」の知識ではなく，AIと自社を結びつけて「変わり方」を解釈・設計する力です。
  AIを魔法の杖として盲信しないための技術基礎から，「AIエージェント」「フィジカルAI」「Human in the Loop／Human on the Loop」「ハーネス」など巷を賑わせるキーワードの本質，ビジネス現場でのAI活用を推進するためのROI（投資対効果），KPI設計，セキュリティ対策，ガバナンスまで，豊富な図解とともに徹底解説。
  AIの激流の底にある原理原則を捉え，ビジネスの構造転換を図るための実践書。
  【特典】
  ①収録図表のPowerPointデータをダウンロード提供＆ロイヤリティーフリーで利用可能。プレゼンや研修資料に活用ください
  ②AIを理解するための数学基礎を解説したPDF資料も，同じくダウンロードで提供！
  

• 目次

  第1章：AIの現在地 ～人間とテクノロジーの役割を再定義する
  テーマ1：そもそも「モデル」とは何か？
  テーマ2：生成AIの根幹「基盤モデル（ファウンデーションモデル）」
  テーマ3：AI，機械学習，ディープラーニング，生成AIの「包含関係」
  テーマ4：ビジネスで必須となる2つのフェーズ：「学習」と「推論」
  コラム1：「AGI」とは何か？
  テーマ5：AI進化の歴史 ～「識別型」から「生成型」，そして「自律型」から「AGI」へ
  コラム2：「身体性を持ったAGI」へのロードマップ
  テーマ6：AIの強みと限界
  テーマ7：AI開発で鎬を削る，巨大企業たち
  テーマ8：AIの現在地と，ビジネスにおける「AI」の再定義
  テーマ9：人間との協働モデル ～AIに任せてはいけないこと
  コラム3：「センス」と「利他の精神」が羅針盤
  
  第2章：業務への組み込みと自律型AI（Agentic AI）の実装
  テーマ1：プロンプトエンジニアリングの本質は「指示の構造化」にある
  テーマ2：自社独自の知識をRAGでAIに付与する
  テーマ3：ファインチューニングによりモデルを「専門家化」する
  テーマ4：AIaaSによるスピード導入の定石
  コラム1：タスクを各モデルへ自動で割り振る「AIモデルルーター」
  テーマ5：自律型AI（Agentic AI）の出現と動作原理
  コラム2：4段階のAI×ビジネス活用
  テーマ6：複数エージェントの協働（マルチエージェント）と新標準規格MCP
  テーマ7：AI組み込みによる次世代ユーザー体験（UX）の設計思想
  テーマ8：ノーコード・ローコードAIツールの実務価値とセキュリティガバナンスの限界
  
  第3章：第3章：開発最前線とAIインフラの進化
  テーマ1：Transformer（トランスフォーマー）はなにが革命的だったのか
  テーマ2：リーズニングモデル（推論強化モデル）の衝撃
  テーマ3：推論専用チップの台頭
  テーマ4：小規模言語モデル（SLM）とローカルモデル（AI PC）がもたらす自律分散型インフラ
  テーマ5：バーティカルAI（特化型モデル）の選択基準
  テーマ6：E2Eマルチモーダルモデルによるリアルタイム対話の進化
  テーマ7：説明可能なAI（XAI）の実務上の要求
  テーマ8：現実世界の物理法則を予測・理解する「世界モデル」
  テーマ9：物理空間で自律駆動する「フィジカルAI(ロボティクス)」への接続
  
  第4章：AIプロジェクトの企画と推進
  テーマ1：AIプロジェクトの全体像は，課題から逆算せよ
  テーマ2：自社の課題を発見する「業務機能別ユースケースの見取り図」
  テーマ3：AI推進チームに必要な3つの役割（ビジネス，データ，エンジニアリング）
  テーマ4：全社的なAIリテラシー向上のための「リスキリング戦略」
  テーマ5：死の谷に陥らないためのPoC（概念実証）の進め方
  テーマ6：RFP（提案依頼書）に絶対に盛り込むべきAI特有の要件
  テーマ7：AIプロジェクト特有のコスト構造とROIの正しい見積もり方
  コラム1：生成AIサービスの料金モデル：仕組みと賢い使い分け
  テーマ8：生成AI導入の4大アプローチとベンダー評価軸
  テーマ9：AIの精度を決める「良質なデータ」の条件とデータ・サプライチェーン
  テーマ10：開発手法のベストプラクティス(SaaS利用 vs API連携 vs 独自モデル構築)
  テーマ11：システム開発を再定義する「AI駆動開発」と内製化モデル
  テーマ12：導入を成果に変える「定着マネジメント」～死の谷の先にある「定着の谷」
  テーマ13：AIプロジェクトの全体を俯瞰しその進め方を整理する
  
  第5章：リスク回避のためのAIガバナンス
  テーマ1：企業として備えるべき基本のAIルール「社内AI利用ガイドライン」の作り方
  テーマ2：生成AIと著作権 ～実務的な対処法
  テーマ3：情報漏洩リスクとセキュリティ対策 ～クラウド利用とローカルモデルの使い分け
  テーマ4：AIのバイアスと公平性の問題 ～企業のブランドリスクへの対応
  テーマ5：国内外のAI法規制の全体地図 ～ルールを「設計要件」として読み解く
  テーマ6：ディープフェイクと偽情報 ～「攻撃される側」のリスクへの防衛
  テーマ7：業務の効率化から「事業の再設計」へ ～AIが変えるビジネスモデル
  コラム1：AI主権とは何か
  

【図解】コレ1枚でわかるAI戦略 ビジネスパーソンが主導権を握るための「知識と思考」（技術評論社） の商品スペック