日本経済新聞出版 データドリブン経営改革

著者名：保科学世【著】

日経BP（2022/08発売）

• ISBN：9784296114627

内容説明

「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。

目次

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

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。

[kaz]

ＡＩ活用の現状等、項目を眺めていても参考になる。ただし、詳しい反面、説明が冗長であるため、気になったところを拾い読み。終りの方の日本の独自性を活かした戦い方は、現在の日本の状況を考えればやむを得ないとは言え、やや尻すぼみ感がある。図書館の内容紹介は『なぜデータ・ＡＩを活用できないのか？　活用の「壁」を突破する手法からＡＩによる経営の高度化、データ・ＡＩ戦略と日本企業の戦い方まで、実例ベースの組織変革方法を解説する。ＡＩデータ活用度のチェックリスト付き』。

2023/05/20

[筋骨隆々丸]

流し読み。体系的に一般的なことが書かれている。

2025/05/11

[アリア・スターク]

データ活用の重要性、当たり前だが数あるデータをベースに経営判断を行う、アクションを決める。AIが普及したことにより更なるステージが追加された。データを溜める→可視化する→可視化したデータを元に分析する→AIを活用して新たな知見を得る。結局AIは作業効率のためのツールであり、Excelやパワポと違わない。如何にしてAIを使うか。より高度な作業を使うことができる。どこまでできて、何をすべきか発想力がこれからは大事になる。この理想的な形に持っていくためのステップをこの本を通して学んだ。

2024/10/16

[のっち]

AIを活用してビジネスに取り組むことは、これからの変化の早いビジネス環境では必須となりつつあるのかもしれない。AIに何を求めるかであるが、完璧を求めるのではなく、データ面からの助言役の位置付けであれば、大いに役立つであろう。 日本人は完璧を求める傾向があるが、少しずつ、しかし目標を明確にしてAIに取り組むことが重要である。 AIも自分で全てやるのではなく、JVなど多様な方策を進めていくことが重要。 日本人の英語に対する姿勢(ネイティブっぽさを求めがち)と似ている気がした。

2023/05/07

[ts0818]

経済産業省のDXレポートで日本のデジタル化が遅れていることが分かってるから、AI活用における潜在的経済効果が大きいというも分かるし、そもそもデータサイエンティストの人材不足が甚だしいというのも分かるから、経営にデータ分析を取り入れようとしても難しいってことは言われなくても分かる気がする。日本が課題先進国というけれど、顕在化してる課題が多いのはあまり意味が無くて、どちらかというと潜在的な課題を発見する能力が高くなければアドバンテージにならんと思う。データを活用することの重要性は言われなくても分かるだろうし。

2022/09/18