AIファースト・カンパニー―アルゴリズムとネットワークが経済を支配する新時代の経営戦略

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AIファースト・カンパニー―アルゴリズムとネットワークが経済を支配する新時代の経営戦略

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  • サイズ 46判/ページ数 432p/高さ 19cm
  • 商品コード 9784862763358
  • NDC分類 336.17
  • Cコード C0034

出版社内容情報

AI時代の競争と経営の基本原理を明らかにし、組織変革の道のりとリーダー行動までを網羅。
AI時代の競争と経営における不可逆的な変化の本質とは何か。なぜAIを部分的ではなく、企業の中核に据える変革が求められているのか。ハーバード・ビジネス・スクール教授が、医療系スタートアップからアマゾンやマイクロソフトまで、さまざまな企業の事例を分析し、その成功と失敗を具体的に描き出す。企業が真のデジタル変革を進めるためのフレームワークを提示した一冊。
新旧企業の経営層、DX推進担当マネジャーの必読書!

内容説明

真にAIを中心に据えたとき、企業はどのように変わるのか?医療系スタートアップ、ウーバー、アマゾン、マイクロソフト…ハーバード・ビジネス・スクール教授が事例研究から導き出した全社変革の戦略的フレームワーク。

目次

序章 衝突する世界
第1章 AI時代
第2章 企業を再考する
第3章 AIファクトリー
第4章 企業を再設計する
第5章 AI企業を目指して
第6章 新時代の戦略
第7章 戦略的な衝突
第8章 デジタルの規模、範囲、学習における倫理
第9章 ニューメタ
第10章 リーダーの使命

著者等紹介

イアンシティ,マルコ[イアンシティ,マルコ] [Iansiti,Marco]
ハーバード・ビジネス・スクール(HBS)教授。テクノロジー&オペレーションズ・マネジメント学部長、デジタル・イニシアティブ共同議長、ハーバード大学イノベーション・サイエンス研究所共同ディレクターを兼任。研究分野は企業や産業のDX。特にデジタルエコシステム、AI中心オペレーティング・モデル、AIとネットワーク効果が戦略やビジネスモデルに及ぼす影響に重点を置く。HBSでは製品開発マネジメントや新規事業立ち上げコースを開発

ラカーニ,カリム・R.[ラカーニ,カリムR.] [Lakhani,Karim R.]
ハーバード・ビジネス・スクール(HBS)教授。ドロシー&マイケル・ヒンツェ寄附講座フェロー、全米経済研究所のリサーチ・アソシエイト、ハーバード大学イノベーション・サイエンス研究所の創設者兼共同ディレクターなど。研究分野はクラウドベースのイノベーションモデルと企業のDX。コンサルタントとして多くの企業のイノベーション戦略に携わり、モジラの取締役のほか、AIスタートアップの顧問を務める

渡部典子[ワタナベノリコ]
翻訳家。慶應義塾大学大学院経営理研究科修了。NGB株式会社、株式会社グロービスを経て独立

吉田素文[ヨシダモトフミ]
グロービス経営大学院教授。専門はビジネス・経営の全領域を横断するゼネラル・マネジメント。20年以上にわたり経営者育成プログラムを設計・提供、幅広い産業での企業の戦略・組織課題に取り組み、1500件を超えるビジネスの問題解決に関わる。近年は特に、デジタル、サステナブル、グローバルを中心テーマに活動。情報テクノロジー、サステナビリティ分野のリサーチ・実践に注力。テクノロジー企業との協働を通じ、「第四次産業革命時代の戦略・組織への変革」「社会課題起点の戦略・ビジネスモデルの進化」等のテーマで企業を支援している(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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TK39

5
なかなか示唆に富んだ良書です。あらゆるビジネスはデータ起点になる。そうしないとAIを使いこなせず、オペレーションが最適化されない。現代の企業は価値創造に加えて、デジタルオペレーティングモデルを構築しないとどこかに揉んだが起きる。さらにはネットワーク化を適切に行う必要がある。ウーバーがなぜ利益を生まないかを例に取り、ネットワーク化の重要性を説明しており、説得力がある。日本では昨年10月に日本語版がでたが、原書は2020年。。これが日米の差でしょうか?2024/01/06

takao

4
ふむ2024/05/12

04090364riu

1
#読了 aiと付き合い、取り込んだ企業が強い。2025/01/23

mol

1
これまで進んできたデジタル経済を極限まで進めるのがAIなんだということがイメージできた。規模、範囲、学習の3つを瞬時に叶えられるツールだけに、アナログや中途半端なIT化はあっという間に凌駕される。ついていけなくなる企業や個人はどうすればいいか、考えさせられた。一方で使いこなせれば個人や中小企業が大きな組織を倒せるとも言えそうだ。2024/02/25

tsdkkznr

1
業務プロセスでの問題に対し(問題起点)、データを収集・分析し、業務プロセスを改革・改善する今までとやり方と違い、AIファーストではデータが最初にあり(データ起点)、業務プロセスを改革・改善するサイクルを短期間で回し、効率・効果を積み上げていくやり方に変化していることが分かった。ITが経営に密接に関連する時代にあって、的を得てやり方であると思う。 AIファーストを中堅・中小企業でも取り組むことにより、少しでも少子高齢化時への対応策になればと思う。2023/12/17

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