ＩｏＴ時代のアライアンス戦略―人工知能の進化とマッチング数理モデルの提案

冨田 賢【著】

白桃書房（2017/04発売）

• サイズ A5判／ページ数 248p／高さ 22cm
• 商品コード 9784561266969
• NDC分類 335.3
• Cコード C3034

出版社内容情報

直近の約８年で170社以上の新規事業立ち上げのコンサルティングを行ってきた著者は、自らの実務経験を元に企業間アライアンスの数理モデルを構築し博士号を取得した。アライアンス先の探索や複数のアライアンス先から最適の相手を選ぶのに役立つという。

本書は、この数理モデルを、今後新規事業立ち上げが大きく増加すると思われるIoT分野を中心に適用し解説する。オープンイノベーションなども注目される中で、経営企画部門など提携業務に携わる方に有用。

第1部　新規事業のためのIoTの収益化とアライアンスの有用性─人工知能の特性の理解

　第1章 IoTとは何か　?新規事業立ち上げのメイン・フィールド

　第2章 複合的な事業構築となるIoT　?アライアンスの主戦場

　第3章 IoTにおいて大きな役割を果たす人工知能

　第4章 IoTの事業化にあたってのポイント　

　　?ニーズの強さと損益分岐を合わせる！

　第5章 オープン・イノベーションとアライアンス活用で収益化

　コラム 新規事業の発案では，技術起点より顧客ニーズ起点が大切?ユーザー・ニーズをがっちりつかむ！



第2部 企業間アライアンスの相互補完数理モデルの提案と応用

　第1章 本研究の概要と意義

　第2章 先行研究のサーベイ

　第3章 アライアンスの相互補完モデルの構築

　第4章 フロー・インテンシティとフロー・バランスの概念の導入

　第5章 152社のコンサルティング先企業データと評点付け方法

　第6章 相互補完強度係数のPython言語での算出と検証

　第7章 モデルの発展１：アライアンスの加算モデルの構築と検証

　第8章 モデルの発展２：アライアンスの相乗モデルの構築と検証

　第9章 本研究のまとめ～成果と今後の課題

　コラム2 数学の基礎情報　2次元上のマップでの距離の算出と正規化



第3部 新規事業立ち上げの具体的推進─方向性の探索，営業推進，チーム構築，人工知能の活用

　第1章 企業間アライアンスを実際に推進するにあたって

　第2章 新規事業立ち上げで，どこに一歩を踏み出すか

　第3章IoT分野の新規事業においても営業推進が最重要

　第4章 人工知能の戦略的な活用とIoT全体をコーディネートする人材の必要性

　おわりに?経営判断の軸を示すための経営学

冨田　賢［トミタ サトシ］
博士（政策・メディア）
立教大学大学院ビジネスデザイン研究科　教授
株式会社ティーシーコンサルティング　代表取締役社長

慶應義塾大学大学院政策・メディア研究科・後期博士課程修了、博士号（Ph.D.）取得。
京都大学大学院経済学研究科・修士課程修了、経済学修士。
米国系銀行を経て、独立系ベンチャーキャピタルの創業に参画し、投資先ベンチャーや自社VCの上場を達成。元・大阪市立大学大学院・専任講師。住友信託銀行・専門職を経て、2008年?現職。約8年で170社以上の豊富なコンサルティング実績。2016年アライアンスの数理モデル研究で国際学会にてアワード受賞。2017年?立教大学MBA教授として、アライアンス戦略論やIoTやAIの事業化の科目を担当。慶應義塾大学SFC研究所・上席所員。

目次

第１部　新規事業のためのＩｏＴの収益化とアライアンスの有用性―人工知能の特性の理解（ＩｏＴとは何か―新規事業立ち上げのメイン・フィールド；複合的な事業構築となるＩｏＴ―アライアンスの主戦場；ＩｏＴにおいて大きな役割を果たす人工知能；ＩｏＴの事業化にあたってのポイント―ニーズの強さと損益分岐を合わせる！；オープン・イノベーションとアライアンス活用で収益化）
第２部　企業間アライアンスの相互補完数理モデルの提案と応用―慶應義塾大学・博士論文を改訂掲載（本研究の概要と意義；先行研究のサーベイ；アライアンスの相互補完モデルの構築；フロー・インテンシティとフロー・バランスの概念の導入）
第３部　新規事業立ち上げの具体的推進―方向性の探索、営業推進、チーム構築、人工知能の活用（企業間アライアンスを実際に推進するにあたって；新規事業立ち上げで、どこに一歩を踏み出すか；ＩｏＴ分野の新規事業においても営業推進が最重要；人工知能の戦略的な活用とＩｏＴ全体をコーディネートする人材の必要性）

著者等紹介

冨田賢［トミタサトシ］
立教大学大学院ビジネスデザイン研究科教授。株式会社ティーシーコンサルティング代表取締役社長。慶應義塾大学大学院政策・メディア研究科・後期博士課程修了、政策・メディア博士（Ｐｈ．Ｄ．）取得。京都大学大学院経済学研究科・修士課程修了、経済学修士。慶應義塾大学総合政策学部（ＳＦＣ）卒業。米国系銀行を経て、独立系ベンチャーキャピタルの立ち上げに参画し、多くのベンチャーに投資し、上場へと導く。２００１年、ＶＣ会社も２年半で上場達成（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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感想・レビュー

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[kash024]

アンカリング収益モデル：最初に何かアンカーの様におろして、そこに関連付けて収益を継続的に得るモデル。イニシャルの単発の収益だけではく、ランニングで薄い収益を累積的に積み重ねる。「モノ売りからコト売りへ」 イノベーションを生み出すためには、自社の既存領域にとどまらず、知識の範囲を広げる「知の探索」（Exploration)と一定の分野で知を継続的に深める「知の深化」(Exploitation)の２つが必要である。人工知能の発展普及には、自動化だけではなくオーグメンテーション(augmentation)がある

2017/08/04