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Posted by ブクログ
AI(人工知能)を、技術的に論じたものではなく、ビジネスモデルの中で戦略デザインとして位置づけたものです。
■わかりやすく、前半は、ビジネスモデルなどの解説、後半は、ケーススタディをつかった実例を扱っています。
■AIがコモディティ化し、ゲームの焦点が、「技術」でなくなったいま、もとめられているのはAI活用の「戦略デザイン」です。
■それは、ダブルハーベストループという戦略モデルです。
すくなくとも、実務ベースと金融ベースの二重ループが作れるわけで、このダブルハーベストループを回し続ければライバルは追いつけなくなるというのが本書の最大のメッセージである。
■勝ち続けるための仕組みとしてAIの深層学習をベースにおいたループ構造をつくって回す
■他者の模倣ができないように、ループも二重三重につくって、複数の競争優位を築き上げる
AIは人間の仕事を奪うのではなく、人間の仕事をアシストしてくれる存在
3つのアプローチがある
①ヒューマン・イン・ザ・ループ 人間とAIのコラボ 深層学習と追学習で成長する。さらにその中には人力検査型、人間バックアップ型、監査型の3つの型がある
②エキスパート・イン・ザ・ループ 専門家の能力を最大化する
③ユーザ・イン・ザ・ループ ユーザに参加してもらってAIの精度を上げていく
AIが発揮している価値は5種
①売上増大 ②コスト削減 ③リスク・損失予測 ④UX向上 ⑤R&D加速
AIの機能は3種
①認識 ②予測 ③対処
業務の全体最適とAI ボトルネックにAIを適用して大きな効果を得る
(全体にはAIは適用できないのでどこに適用するのが効果があるのかを検討する)
・レスデータ 少数の有効なデータをつかって、迅速にAIを立ち上げる GANなど作られたデータなどを使う
・トランスラーニング 領域Xで開発したAIを領域Yに適用する
UVP:ユニークバリュープロポジション 他社にはない唯一無二の価値を追求する
100人が必要な業務にAIを適用して、たとえば85%が上限になった場合、その85%をサチュレーションという
飽和均衡になった業務は人がやるが、85%の効果があった。さらに学習で95%になった場合、残15%を残5%にしたわけなので、そこから、さらに3倍の効果があったことになる。
ループを一重にしておくと、他社から模倣されて、レッドオーシャンになってしまう。それを防ぐために、二重三重のループを形成する
どんなデータをためればいいのか?
①IDに紐づいた個人データ ②取引先データ ③地理データ
ハーベストループ実装の9ステップ
①KPIに落とし込む
②推論パイプラインのデザインとレビュー
③初期データの特定と準備
④初期実験とファインチューニング:POC
⑤累積データの「型」特定
⑥UI/UXデザイン
⑦実装・デプロイ
⑧クオリティチェック
⑨実運用と継続効果検証
・AIプロジェクトは、不確実性にある。WBSを用意してもほとんど守られないという現実 POCなどを使う
・イテレーションを使って短期間に開発⇒検証を繰り返す(アジャイル)
目次は次の通りです。
はじめに 「技術」から「戦略デザイン」へ
Prologue 勝敗を分ける「何重にも稼ぐ仕組み」ーハーベストループとは何か?
Chapter 1 AIと人とのコラボレーション ーヒューマン・イン・ザ・ループ
Chapter 2 AIで何を実現するかを見極める ー戦略デザイン構築のための基盤つくり
Chapter 3 戦略基盤を競争優位に変換する ー戦略デザインとしてのAI
Chapter 4 データを収穫するループをつくる ーハーベストループでAIを育てる
Chapter 5 多重ループを回して圧勝する -ダブルハーベストこそ最強の戦略
Chapter 6 ハーベストストーリーを実装する ーAIプロジェクトマネジメントの考え方
Epilogue 地球をやさしく包む「最後のループ」ーSDGsとハーベストループ
おわりに AIよりも戦略よりも大事なこと
Posted by ブクログ
これはただのAI本でない。
これからの企業活動の中で、大前提として抑えておかなければならないエッセンスがここにある。
データが当たり前のように作り出される世界において、そのデータをいかに活用し、シングルラインとして活用するのみならず、如何に好循環なループをデザインするかが、重要。
そして、そのループを幾重にも設計することが、今後の競争力を高めることになる。
最後に記載されている、トライアングルとして、企業のパーパス、ハーベストループ、そしてUXが描かれており、パーパスあってこそのその二つであり、素晴らしいUXによってmore dataを、精巧なハーベストループによって、better UXを。
この好循環を創り出し、その中で、人々が、或いはエキスパートが、踊るように”働く”、そんな活動体としての組織が今後注目を浴びるだろう。
今までは、単一の製品サービス、分断された製品サービス、或いは一方向の製品サービスであったが、それを上記のような仕組みとして、社会に価値提供していくことな求められている。
AI実装自体はコモディティ化した。
故に、このAIやデータを前提としたオペレーションの再設計ができるか否かが鍵である。
Posted by ブクログ
優位性を確立したとしても他社にすぐ模倣される。すぐ模倣されない持続的な優位性は何重にも利益を生み出す源泉を作りそれらを継続的にループさせることと説く。そしてそのループには人間も入ってデータを育てAIを成長させる。すなわち育てて収穫する農業のようにビジネスを行う時代だと啓蒙し具体的な進め方までしっかり解説しています。利益を生み出す源泉と考えたことが違っていたりすることもあるだろうし、試行錯誤のPDCAも回す必要もありそうで、実行するのはとても大変そうですが、うまく複数の収穫のループが見つかれば、それを回し続けることでビジネスが大きく成功しそうです。ちなみに、本書でもっとも刺さったのはエピローグで述べられているの地球規模の全体最適とおわりにの自分が作りたい未来でした。
Posted by ブクログ
AIを自社のビジネス戦略(ループ)に組み込むための指南書。AIは完全ではないが部分的に活用し人間が介在する(ヒューマンインザループ)することで上手く活用することができる。まずはAIを活用した戦略において何を最終価値とするか、目的を定めることが大切であるが、マイケルポーターもいう『競争優位性』=どの部分で他社との差異化を図るのかということが最も重要(コストリーダーシップなのか、付加価値創造(UX向上)か)。
本書ではUVP(ユニークバリュープロポジション)という。
AIに何のデータを投入するのか、人間に関わる定性的なデータの方が良いと書かれてる。自社にどのようなデータがあるかを探し出すこと(自社特有のものが良い)。そしてそれを活用してどのような価値(ハーベスト)を生むことができきるのかを検討する。重要なのは一度勝つだけではなく、その結果蓄積されるデータをさらに活用(ダブルハーベスト)し、他社に圧倒的な差をつけることができる。
面白かったのは、データは人間に関わるものなら何でも良いということ。まずは蓄積しそれを試行錯誤しながらアジャイルで自社戦略に組み込んでいくことという点である。AIありきの戦略ではなく、まずは市場シェアを高める競争優位となるストーリーを描いた後、そのなかで自社の保有データをAIを使ってどう活用するのか、さらにループにしていく仕組みをアジャイルで進めていくことが、非常に重要であると感じた。
Posted by ブクログ
技術的には既にコモディティ化しつつあり、誰でも気軽に利用できるようになっているAIを、持続的競争優位につながる戦略に活用するためのフレームワークや実践に向けた要諦という観点から解説した一冊。
著者は、まず目指すべき最終目的(売上増大やUX向上等)に合わせて、活用するAIの機能(認識・予測・対処)とデータを組み合わせ、どこまで作業を自動化するのか(ヒューマン・イン・ザ・ループ等)を決定し、顧客に対するUVP(ユニークバリュープロポジション)を生み出す「シングルライン」のビジネスモデルを構築した上で、そこから収集・蓄積されるデータを学習してAIが強化され、サービス品質や効率化がさらに進む好循環の仕組みを「ハーベストループ」と名づけ、そのようなループを複数回す多重構造が競争優位の確立につながることを、複数の事例を用いて解説する。
最新の技術動向や「ダブルハーベストループ」の構築に向けたAIプロジェクトマネジメントの進め方等も含め、素人でもわかりやすいよう極めて平易かつ読みやすく整理された構成で書かれており、既にこの道に詳しい人には物足りないかもしれないが、AIの技術的な側面はともかくとして実際のビジネスにどうやって活かせるのか手っ取り早く知りたいという向きには最適な一冊。
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ビジネス・実用
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