【図解】コレ1枚でわかるAI戦略　ビジネスパーソンが主導権を握るための「知識と思考」

ビジネス・実用

2,420円 (税込)

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「ベンダーからAIサービスを次々に提案されるが、自社の課題に適合するものを選定できない」
「生成AIを会社で導入したが、個人作業が少し早くなっただけで目に見えた成果が上がっていない」
「自社でAIサービスを開発中だが、競合他社と似たり寄ったりに思えてしまう」

これからのビジネスに求められるのは、AIツールの「使い方」の知識ではなく、AIと自社を結びつけて「変わり方」を解釈・設計する力です。AIを盲信しないための技術基礎から、「AIエージェント」「フィジカルAI」「Human in the Loop／Human on the Loop」「ハーネス」など巷を賑わせるキーワードの本質、ビジネス現場でのAI活用を推進するためのROI（投資対効果）、KPI設計、セキュリティ対策、ガバナンスまで、豊富な図解とともに徹底解説。AIの激流の底にある原理原則を捉え、ビジネスの構造転換を図るための実践書。

■目次
第1章：AIの現在地～人間とテクノロジーの役割を再定義する
・そもそも「モデル」とは何か？
・生成AIの根幹「基盤モデル（ファウンデーションモデル）」
・AI、機械学習、ディープラーニング、生成AIの「包含関係」
・ビジネスで必須となる2つのフェーズ：「学習」と「推論」
・AI進化の歴史
・AIの強みと限界
・AI開発で鎬を削る、巨大企業たち
・AIの現在地と、ビジネスにおける「AI」の再定義
・人間との協働モデル
第2章：業務への組み込みと自律型AI（Agentic AI）の実装
・プロンプトエンジニアリングの本質は「指示の構造化」にある
・自社独自の知識をRAGでAIに付与する
・ファインチューニングによりモデルを「専門家化」する
・AIaaSによるスピード導入の定石
・自律型AI（Agentic AI）の出現と動作原理
・複数エージェントの協働（マルチエージェント）と新標準規格MCP
・AI組み込みによる次世代ユーザー体験（UX）の設計思想
・ノーコード・ローコードAIツールの実務価値とセキュリティガバナンスの限界
第3章：第3章：開発最前線とAIインフラの進化
・Transformer（トランスフォーマー）はなにが革命的だったのか
・リーズニングモデル（推論強化モデル）の衝撃
・推論専用チップの台頭
・小規模言語モデル（SLM）とローカルモデル（AI PC）がもたらす自律分散型インフラ
・バーティカルAI（特化型モデル）の選択基準
・E2Eマルチモーダルモデルによるリアルタイム対話の進化
・説明可能なAI（XAI）の実務上の要求
・現実世界の物理法則を予測・理解する「世界モデル」
・物理空間で自律駆動する「フィジカルAI(ロボティクス)」への接続
第4章：AIプロジェクトの企画と推進
・AIプロジェクトの全体像は、課題から逆算せよ
・自社の課題を発見する「業務機能別ユースケースの見取り図」
・AI推進チームに必要な3つの役割（ビジネス、データ、エンジニアリング）
・全社的なAIリテラシー向上のための「リスキリング戦略」
・死の谷に陥らないためのPoC（概念実証）の進め方
・RFP（提案依頼書）に絶対に盛り込むべきAI特有の要件
・AIプロジェクト特有のコスト構造とROIの正しい見積もり方
・生成AI導入の4大アプローチとベンダー評価軸
・AIの精度を決める「良質なデータ」の条件とデータ・サプライチェーン
・開発手法のベストプラクティス(SaaS利用 vs API連携 vs 独自モデル構築)
・システム開発を再定義する「AI駆動開発」と内製化モデル
・導入を成果に変える「定着マネジメント」
・AIプロジェクトの全体を俯瞰しその進め方を整理する
第5章：リスク回避のためのAIガバナンス
・企業として備えるべき基本のAIルール「社内AI利用ガイドライン」の作り方
・生成AIと著作権
・情報漏洩リスクとセキュリティ対策
・AIのバイアスと公平性の問題
・国内外のAI法規制の全体地図
・ディープフェイクと偽情報
・業務の効率化から「事業の再設計」へ

■著者プロフィール
●斎藤昌義：1982年、日本IBMに入社、営業として一部上場の電気電子関連企業を担当。1995年、ネットコマース株式会社を設立。産学連携事業やベンチャー企業の立ち上げのプロデュース、大手IT ソリューションベンダーの事業戦略の策定などに従事。