あらすじ
「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。
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Posted by ブクログ
JTCにおけるデータ活用、AI活用の現実がよく伺える。ChatGPTが出てくる前の本であるが、当時からAIに対する期待感の高さが伺える。書かれている内容はJTCでのAI活用でボトルネックになる点であり、どれも非常に共感した。トップのAIリテラシーが薄いと浸透が進まない点、AI活用部門と現場の距離によって上手く活用が進まない点、活用してもPoC止まりで実装まで行かない点、とりあえず使用用途を決めずにデータ収集だけして無駄な工数が増える現場、どれもよく見てきた光景である。
Posted by ブクログ
日米のDX格差や組織論の「見取り図」としては有用だが、現場の突破口を求めるには物足りない
データドリブン経営への変革を進めるにあたり、全体像や論点を整理する目的であれば一読の価値がある一冊です。
納得感が高かったのは組織設計に関する言及です。データ分析部門をIT部門の内包型にするのか、各事業部門に分散配置するのか、あるいは独立組織（CoE）として立ち上げるのかといった体制論は、まさに多くの企業が直面している重要課題であり、その整理は的を射ています。ただ、提示されている論点自体は類書でも語られる標準的な内容が多く、「まあそうだよな」という確認の域を出ない印象も残りました。
また、引用されているIPA『DX白書』のデータ――特に「アジャイルの導入状況」や「経営者・IT部門・事業部門の協調度合い」における日米の圧倒的な格差――には改めて危機感を抱かされます。しかし残念だったのは、「なぜ日本企業ではこの協調が生まれず、アジャイルが進まないのか」という根本課題の掘り下げと、それを現場でどう解消していくかという実践的・具体的なアプローチが乏しかった点です。課題の提示で止まっており、処方箋が語られていません。
本書の中で最も読み応えがあったのは、著者が所属するアクセンチュア自身の「AIセンター設立」をはじめとする自社事例です。実際の体制構築や推進プロセスには具体性があり、非常に示唆に富んでいました。
しかし、その自社事例を除くと、全体的にコンサルティング視点の綺麗な一般論やフレームワークに抽象化されており、現場が本当に直面する組織間の利害対立や泥臭い障壁をどう乗り越えるか、という解像度には欠ける印象を受けます。
総じて、経営層や企画担当が「データドリブン組織の全体像・あるべき論」を俯瞰して把握するための入門・整理書としては優れていますが、現場の推進リーダーが直面する壁を突破するための「具体的な実践ガイド」を期待して読むと、やや肩透かしを食うかもしれません。
