外資系コンサルが仕事で使うプロンプトを公開！ これから絶対身につけるべき8つスキルとは？ 業界＆業種別にこれからどうなるかもわかる！ 生成ＡＩやChatGPTの原理＆使い方から リスク対策方法、身につけるべきスキルまで、 外資系コンサル（ビジネスのプロ）かつ ＡＩのプロだから書ける超実践的仕事術！ インターネット登場以来の衝撃と言われる 「生成ＡＩ時代」をサバイバルするスキルと知識が これ一冊ですべてわかる！！

PoCで終わらない! AI・データサイエンス本格導入のための基礎知識やポイントを徹底解説! AIを導入してビジネスに活かす――多くの日本企業が取り組んでいますが それがPoC(概念実証)レベルに終わってしまいがちで、 意思決定プロセスにまでAIが組み込まれることは稀です。 本書は、AIの「頭脳」に不可欠なデータサイエンスについて、 古典的統計解析から機械学習まで、ビジネス活用上のエッセンスを紹介します。 実際にPythonを用いたコーディングを通して分析実務を体験できます。 また、AI導入をPoCで終わらせないために企業が備えるべき視点や、 AIの本格導入までのステップ、チェックポイントを示した 「AIロードマップ」をもとに、AIのビジネス活用の要諦を解説します。 これからAI・データサイエンスの学習を始めたい方はもちろん、 AI活用を推進していかなければならない立場のビジネスパーソンまで、必読の一冊です。

ビッグデータ分析、統計学、AI、機械学習の基礎理解と「使いこなし」を世界的総合コンサルティング企業のアクセンチュアのプロフェッショナルが徹底解説！ 本書は世界的なコンサルティング会社「アクセンチュア」のデータサイエンティスト工藤卓哉氏、保科学世氏を中心に、同社の専門チーム「アクセンチュア アナリティクス」のメンバーが、企業の実務家向けにデータ分析の考え方と具体的な実践手法を解説した本です。 第一部の「データアナリティクスの基礎」編ではアナリティクスのビジネス背景を業種向けに解説し、必要となる統計学の基礎的な考え方、課題の定義や立案の方法を紹介。第二部の「データアナリティクスの実践」では、機械学習や人工知能、ディープラーニングの動向とアナリティクスの関係を掘り下げ、ビジネス上必要となる、それぞれの分析手法を、無料ソフトウェアの「R」のパッケージやWebによる分析サービスなどを用いて、手を動かして実践するところまでを解説しています。 データアナリティクスの基礎から実践までを、専門家だけではなくビジネスパーソンが体系的に理解し、実践するための格好の定番書です。 ◎内容（抜粋） 【第一部】 ・データサイエンスが作り出すビジネス革新 ・分析で必須となる一般的な統計知識 ・課題の定義、仮説立案 ・データ収集・加工 ・システム処理基盤 【第二部】 ・機械学習とは ・アソシエーション分析 ・クラスター分析 ・決定木分析 ・経路探索、R言語と地図データによる実行 ・協調フィルタリング ・H2Oでディープラーニング ◎こんな方にお勧め ・データ分析などで課題解決をおこないたいビジネスパーソン ・データを収集・分析から事業立案をおこなおうとする事業開発部門、戦略部門の方 ・データ分析基盤や分析フローをつくるIT担当、情報システム関連の方 ・データ分析を普及したい教育担当の方 ・データ分析の基礎を習得したい学生の方 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

製造、サプライチェーン、会計、R&D、営業、マーケティング　 ヒトと人工知能との「協働」が始まる GE、マイクロソフト、BMW、グーグル、アマゾン…… 先進企業に学ぶ「これまでと違う仕事」と「これまでと違う仕事のやり方」 AI革命とは「人間の能力を拡張する」ために業務プロセスを根本的に変えることである。 本書はこの新しい時代を理解し、勝ち抜くためのガイドとなる。 【主要目次】 イントロダクション　ＡＩ時代における人間の役割とは パート１　「人間＋マシン」の未来を現在から考える 　第１章　自己認識する工場―製造・サプライチェーン・流通におけるＡＩ 　第２章　会計業務をするロボット―コーポレートファンクションにおけるＡＩ 　第３章　究極のイノベーション・マシン―Ｒ＆Ｄとビジネス・イノベーションにおけるＡＩ 　第４章　フロントオフィスにボットがやってくる―カスタマーサービス、営業、マーケティングにおけるＡＩ パート２　ミッシング・ミドル―ＡＩで業務プロセスを再考する　 　第５章　アルゴリズムを正しく設計する―「責任あるＡＩ」を実現する上で人間が演じる３つの役割 　第６章　普通の人々が素晴らしい結果を生み出す―ＡＩが新しいレベルの生産性を実現する３つの方法 　第７章　業務プロセスを再設計する―リーダーのための５つのステップ　 　第８章　人間とマシンのコラボレーションを発展させる―ＡＩが働く職場のための８つの新しい融合スキル 　結論　人間＋マシン時代を生き残るために 　解説　日本語版監修によせて、日本と日本企業が取り組むべきこと

ＡＩに従うのではなく、人間中心の未来をつくる ＤＸ成功への新たなフレームワーク イノベーションを転換する「ＩＤＥＡＳの力」 Intelligence：知能――人工的から人間的へ Data:データ――最大規模から最小規模へ、最小規模から最大規模へ Expertise:専門性――機械学習からマシン教育へ Architecture:アーキテクチャ――レガシーシステムからリビングシステムへ Strategy：戦略――もはやすべての企業がテクノロジー企業 人間の本質に迫る「ラディカリー・ヒューマン」時代を勝ち抜く４つの重要領域 人材：あらゆるレベル・業種の従業員の手にデジタル活用力を 信頼：人間に信用され、信頼を得られるテクノロジーの活用 体験：人の心を強く捉える人間的な体験を設計する 持続可能性：テクノロジー自体の持続可能性を向上させる 【主要目次】 PART1　イノベーションを転換する――IDEASの力 　第１章　知能――人工的から人間的へ 　第２章　データ――最大規模から最小規模へ、最小規模から最大規模へ 　第３章　専門性――機械学習からマシン教育へ 　第４章　アーキテクチャ――レガシーシステムからリビングシステムへ 　第５章　戦略――もはやすべてがテクノロジー企業 PART2　人間の本質に迫る未来を勝ち抜く 　第６章　人材――人間の本質に迫る革新的テクノロジー 　第７章　信頼――極めて根源的な人間の本能に訴える 　第８章　体験――人間の本質に迫るデザインが力を発揮する 　第９章　持続可能性――惑星「IDEAS」　 　結論――３つの事実と新たな機会