ビジネスに魔法をかける生成ＡＩ導入大全

上田 雄登【著】

ＫＡＤＯＫＡＷＡ（2024/09発売）

• サイズ A5判／ページ数 368p／高さ 22cm
• 商品コード 9784046069283
• NDC分類 336.57
• Cコード C0034

出版社内容情報

2022年11月にChatGPTがリリースされてから、劇的なスピードで進化してきた生成AIも、いよいよ本格的な社会実装のフェーズへ。本書では、元東大松尾研のAIコンサルが、会社の「どの業務」を「どのように」生成AIに代替していくべきなのか、その成功法則を徹底的に解説します。

本書の前半では、生成AI導入を積極的に進めるべき具体的な社内業務の解説のほか、導入フロー、リスク管理、プロジェクトマネジメントなどについて紹介。後半では、製造業や金融、製薬・ヘルスケア、不動産など多彩な業種・職種における生成AI活用事例を一つ一つ丁寧に解説します。

コスト・作業時間の削減、生産性アップ、品質の改善――まるで魔法のような業務改革が可能となる生成AI。本書を道しるべに、生成AIという「魔法の杖」を手にし、新たなビジネスの未来へと旅立ちましょう！

■読者対象
○自社のビジネスに生成AIを導入したいと考えるビジネスパーソン
○ChatGPTをはじめとする生成AIの活用方法を知りたい人
○生成AI業界の全貌や最新動向が知りたい投資家
　

内容説明

製造、金融、ヘルスケア、不動産、営業、人事、あらゆる業種・職種のＡＩ活用例を公開。生産性が飛躍するＡＩ×業務改革の成功法則。トップ企業のＡＩ導入を支えるコンサルが徹底解説！

目次

１　生成ＡＩとは
２　社内への生成ＡＩ導入で狙うべき領域
３　ＡＩ導入の実践的ステップ―小規模から始めて大規模へ
４　生成ＡＩ導入におけるリスク管理と対策
５　効果的なチーム構築と管理
６　生成ＡＩの導入プロジェクト進行中の注意点
７　業界別・機能別のＡＩ応用事例
８　ＡＩ技術の最新動向

著者等紹介

上田雄登［ウエダユウト］
大阪府出身。東京大学工学部卒業後、同大学院工学系研究科技術経営戦略学専攻（松尾研究室）修了。修士（経営戦略学）。２０１６年に株式会社ＹＣＰ　Ｊａｐａｎへ入社し、経営コンサル業務やＡＩコンサル業務に従事。２０２１年より松尾研究所・経営企画部門にて事業改善や中期経営計画等の策定に従事。２０２３年６月に生成ＡＩを用いたＤＸソリューションを提供する株式会社ＧｅｎｅｒａｔｉｖｅＸを共同創業し取締役ＣＳＯに就任。国内大手企業向けの生成ＡＩを用いた業務改革やアプリケーション開発、経営戦略の立案に注力（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）
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。

感想・レビュー

※以下の感想・レビューは、株式会社ブックウォーカーの提供する「読書メーター」によるものです。

[ニッポニア]

誰でも簡単に使えるAI、chatGPTの革命。以下メモ。これまで時間を割いていた作業を任せて、創造的で戦略的な作業に集中。業務の中で判断する際、人が介在しもやもや悩む必要もなくなる。業務の代替における生成AIの強み。なんでもできる、というのは幻想。生成AIで開発革命が起こっている、低コストで自社の業務にフィットしたカスタマイズができる。アウトプットの質を左右する、プロンプトエンジニアリングの重要性。学習した膨大な情報をもとに生成する、ため突出したアイデアは出ない。法務における生成AI活用シーン。

2025/03/16

[zoe]

2024年。業界別ポイントを記載。基本的な事が多い。プロンプトエンジニアリングとユーザーインターフェース（UI）。UIはAIに限らず大切だと思う。発注するときはコードで納品してもらう。どれだけ効率化できるか、導入した方がよい場面を見極めるには、それなりに経験も必要そう。答え用にテンプレを実例付きで、質問時に入力するとよいかも。

2025/04/14

[静岡茶]

企業向け生成AI導入ノウハウ本。ほとんど一般論で突拍子もない新規性のあるアイデアは書かれていない

2025/04/09

[Go Extreme]

生成AIとは。 ChatGPTの衝撃 進化の歴史 社内への生成AI導入・狙うべき領域： QCD 生成AI前提のビジネスへの転換 実践的ステップー小規模から始めて大規模へ： 高速な企画と開発サイクル セキュリティとプライバシー対応 リスク管理と対策： 技術的 倫理的 経済的 戦略的 語砂糖に対する保険と責任 効果的なチーム構築と管理： 生成AIの導入プロジェクト進行中の注意点 業界別・機能別のAI応用事例 AI技術の最新動向： マルチモーダル 強化学習活用 受託開発ビジネスモデル

2024/10/11

[Toropi]

製造業にAI導入を検討中の為に読んだ。 導入の目的。 ・業務のコスト削減。 ・業務品質の向上。 ノウハウ共有の難しさ。暗黙知を形式知化するプロセス。 導入のステップ。 スモールスタート。 効率的なチーム構築と管理。 基幹システム更新にあたりシステムの本を読んだが導入までのステップ、やるべきことは同じであった。対象がシステムからAIになっただけである。

2025/04/27