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「可視化」と「AI予測」が勝ち筋へ導く!
アクセンチュアAI部門責任者による
実例ベースの組織変革方法
グローバル企業の経営幹部の84%が「AIの幅広い活用はビジネス戦略に不可欠である」と考えています。一方で「AI機能を本格的に備えた組織の構築を実現している」企業はわずか16%。この16%の企業は、その他の企業と比べてAI投資から3倍近い投資対効果を得ていることが明らかになりました。
AIを活用できる企業とそうでない企業との格差は広がる一方です。企業は適切な人材を集め、分野横断型のチームを組成し、組織全体で戦略的にデータとAIの活用に取り組まなければなりません。
データやAIの活用において日本は遅れているという声が聞こえてきます。遅れている所は遅れていると認識した上で、その弱点を補いつつ、他国と比べて優れている部分、潜在的に勝てる可能性がある領域をどう伸ばしていくべきかを解説します。
第1章 データ活用の必然性と活用ステージ
1-1 データ活用の意義
1-2 データ活用のステージ
1-3 データ・AI活用進展度のアセスメント
第2章 データ・AI活用を阻む壁とその突破アプローチ
2-1 業務属人化の壁
2-2 人材不足の壁
2-3 組織設計の壁
2-4 部署の縦割りとデータ分断の壁
2-5 導入アプローチ(アジャイル)の壁
2-6 実証実験(PoC)後のスケールの壁
2-7 経営陣の壁
2-8 意識・文化の壁
2-9 データ・AI活用に向けて
第3章 AIによる経営の高度化
3-1 経営環境の変化
3-2 いま求められる経営判断
3-3 AIによる経営の高度化
第4章 データ・AI戦略と日本企業の戦い方
4-1 データ・AI活用戦略の立て方
4-2 日本の独自性を活かした戦い方
4-3 日本企業に向けたメッセージ
「可視化」と「AI予測」が勝ち筋へ導く!アクセンチュアAI部門責任者による実例ベースの組織変革方法。
第1章 データ活用の必然性と活用ステージ(データ活用の意義/データ活用のステージ ほか)/第2章 データ・AI活用を阻む壁とその突破アプローチ(業務属人化の壁/人材不足の壁 ほか)/第3章 AIによる経営の高度化(経営環境の変化/いま求められる経営判断 ほか)/第4章 データ・AI戦略と日本企業の戦い方(データ・AI活用戦略の立て方/日本の独自性を活かした戦い方 ほか)
保科学世(ホシナガクセ)
アクセンチュアビジネスコンサルティング本部AIグループ日本統括AIセンター長。アクセンチュア・イノベーション・ハブ東京共同統括。慶應義塾大学大学院理工学研究科博士課程修了。博士(理学)。アクセンチュアにてAI・アナリティクス部門の日本統括、およびデジタル変革の知見や技術を結集した拠点「アクセンチュア・イノベーション・ハブ東京」の共同統括を務める。AI HUBプラットフォームや、業務領域ごとに体系化したAIサービス群「AI POWEREDサービス」などの開発を手がけと共に、アナリティクスやAI技術を活用した業務改革を数多く実現(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)
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