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◆AI導入をPoCで終わらせない!◆
AIを導入したのに何も変わらない、PoCから先に進めない――そんな状況に陥っていませんか? 日本企業の生成AI利用率が高まる一方で、十分な効果があったと実感できた企業は少ないという調査結果もあります。足りないのは技術力ではなく、組織としてどう活かすかという戦略です。そして、この課題を打破する鍵が、AIとさまざまなシステムをつなぐ標準プロトコル「MCP」です。
本書では、MCPを活用してAIの本番運用と組織定着を成功させるための実践的なアプローチを紹介します。経営層を説得するROIの算出、PoCから抜け出すための判断基準、導入プロジェクトのロードマップ、部門を横断したAI推進体制の構築など、組織を動かしAIを真に活用するための知見をまとめた一冊です。
■目次
第1章 生成AI活用の現在地と次なる挑戦
・1.1 企業における生成AI活用の実態と表層的活用の限界
・1.2 なぜAI活用は組織に定着しないのか
・1.3 PoC地獄の構造
・1.4 AIエージェント時代の到来とMCPの戦略的位置づけ
・1.5 本書が提供するAXの体系的アプローチ
第2章 MCPとは何か
・2.1 MCPとは何か
・2.2 従来のAPI連携・RAGとの違い
・2.3 マルチLLM環境の実現とベンダーロックイン回避
・2.4 主要LLMプロバイダーのMCP対応状況
第3章 MCP導入のコスト・リスク・判断基準
・3.1 運用コストとTCO(総所有コスト)の現実
・3.2 組織導入における障壁と抵抗
・3.3 エコシステムの未成熟さと将来の不確実性
・3.4 MCPが適さないユースケースの見極め
・3.5 リスクを踏まえた現実的な導入判断フレームワーク
第4章 MCP導入プロジェクトの実践
・4.1 MCP導入プロジェクトの全体ロードマップと成功の3要素
・4.2 現状分析とユースケース選定
・4.3 本番移行を前提としたMCP-PoC設計
・4.4 社内稟議を通すための効果測定とROI算出の実務
・4.5 IT戦略へのMCP統合
・4.6 プロジェクト体制とステークホルダーマネジメント
・4.7 PoCフェーズのKPI設計と評価基準の明確化
・4.8 本番展開の判断基準とリスク管理
・4.9 MCP導入チェックリスト
第5章 MCPサーバーエコシステムと内製化戦略
・5.1 MCPサーバーの全体像とエコシステム
・5.2 カテゴリ別MCPサーバーの活用シナリオ概要
・5.3 MCPサーバー選定の実践ガイド
・5.4 MCPサーバー内製化戦略と社内アセットの蓄積
・5.5 部署横断AX推進環境の醸成
第6章 AIエージェント開発プラットフォームの選定
・6.1 AIエージェント開発プラットフォームの全体像と分類
・6.2 主要プラットフォームの機能比較
・6.3 プラットフォーム選定基準と導入判断
第7章 開発生産性革命
・7.1 なぜ経営層がAI駆動開発に注目すべきか
・7.2 主要AI駆動開発製品の市場動向と導入企業の成果
・7.3 開発コスト削減効果の定量測定とROI試算
第8章 MCPで実現する業務変革
・8.1 BPRへのMCP統合アプローチ
・8.2 業務フロー分析へのMCP活用
・8.3 マーケティング業務の定常化と品質向上
・8.4 バックオフィスの問い合わせ対応革命
・8.5 業務変革の効果測定と経営報告
第9章 AIファーストな組織の創り方
・9.1 AIファースト組織とは何か
・9.2 AIファースト化がもたらす経営メリット
・9.3 AIファースト組織への変革プロセス
・9.4 MCPが実現するAIファースト基盤
第10章 AIガバナンスと組織定着化
・10.1 生成AI活用におけるセキュリティリスク
・10.2 AIガバナンスフレームワークの構築
・10.3 コンプライアンス対応とポリシー策定
・10.4 組織定着化のための教育・トレーニング戦略
■著者プロフィール
益子竜与志:複数のITベンチャーで技術責任者/経営企画を歴任し、事業戦略とプロダクト成長を主導。2017年にRagate株式会社を創業し、サーバーレス技術の黎明期よりAWS・サーバーレス開発プロジェクトを牽引する。経営課題/戦略を起点としたDX戦略策定とクラウドシステムデリバリを強みに、SMB市場を中心に数多くの企業変革を支援している。
※アプリの閲覧環境は最新バージョンのものです。
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