東大生も学ぶ「ＡＩ経営」の教科書

馬渕 邦美【著】

東洋経済新報社（2022/06発売）

• サイズ A5判／ページ数 204p／高さ 21cm
• 商品コード 9784492762578
• NDC分類 336.17
• Cコード C3034

出版社内容情報

経団連が定めるＡＩ活用レベル２の日本企業もレベル５へ！　部分最適の「ＡＩ活用」から全体最適の「ＡＩ経営」へ６ステップを詳説。

内容説明

日本企業は、もう逃げられない。欧米先進企業はＡＩ経営のレベル５を実現。レベル１、レベル２にとどまっている日本企業は、すぐにでもＡＩ経営に軸足を移していかなければ、競争に勝てず生き残れなくなる。

目次

プロローグ　なぜＡＩ経営が必要なのか
１　ＡＩ経営の神髄に迫る（ＡＩ経営とは何か；ＡＩ経営の５つのレベル）
２　ＡＩ経営のベースとなるＢＸＴ思考（そもそもＡＩとは何か；ＡＩ経営に必要なＢＸＴ思考）
３　ＡＩ経営を実践する６つのステップ（エリアを決め、ビジョンを描く；ロードマップを策定する；プロトタイプを作成する；データ基盤を構築する；ＡＩ・デジタルシステムを実装する；組織に定着させ持続的なＤＸを実現する）

著者等紹介

馬渕邦美［マブチクニヨシ］
ＰｗＣコンサルティング合同会社マネージングディレクター。米国のエージェンシー勤務を経て、デジタルエージェンシーのスタートアップを起業、代表取締役社長に就任。事業を拡大しバイアウトした後、米国のメガ・エージェンシー・グループの日本代表に転身。４社のＣＥＯを歴任し、デジタルマーケティング業界で２０年に及ぶトップマネージメントを経験。その後、２０１８年にフェイスブックジャパン執行役員ディレクター就任。在任中にインスタグラムビジネスの爆発的な拡大を牽引する。現在、ＰｗＣコンサルティング合同会社のディレクターとして日本企業のデジタルトランスフォーメーションを実現させている。経営、マーケティング、エマージングテクノロジーを専門とする（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
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感想・レビュー

※以下の感想・レビューは、株式会社ブックウォーカーの提供する「読書メーター」によるものです。

[紡木しほ]

お仕事で会社のDXを担当しているため参考までに読んでみた。冒頭の業務マトリックスらへんの、これからAI導入するに向かって筋道を立ていく部分については興味深く読めた。後半のAI導入に関するパートについてはおそらくPwCさんの実体験に基づいて書かれているのだろうが、中小規模の企業に取ってはかなりハードルの高い内容で半ば理想論を聞いているような気持ちになった。（AI導入が進んでいない実情を示しているともいえるかもしれない）結局のところ経営層が思い切ってリソースぶちこむしかないという、パワー！な結論に着地する。

2023/07/31

[Masaki Sato]

メモ。経団連の「AI-Ready化ガイドライン」を確認する。AI経営を考えるベースはBXT(ビジネス、エクスペリエンス、テクノロジー)思考。

2023/09/12

[しゃちほこ]

AIを経営の前提として捉える「AI経営」の考え方を提唱していること以上に、あまり内容がない。 例えば、企業のAIへの対応段階を5段階で整理している部分は経団連の「AI活用戦略」の引用だし、具体的なAI活用の事例については質・量ともに中途半端。 タイトルの「東大生も学ぶ」も、経営レベル（CXO）との乖離があり、違和感を覚える。 オードリー・タンがAIを「Assistive Intelligence」だと言っているのは知らなかったので勉強になった。

2022/08/11

[Go Extreme]

なぜＡＩ経営が必要なのか データドリブンでなければ会社は生き残れず ＡＩ経営の神髄に迫る： ＡＩ経営とは何か ＡＩ経営の５つのレベル AIーReady AI-Powered ＡＩ経営のベースとなるＢＸＴ思考： そもそもＡＩとは何か 活用タイプ：識別系・予測系・会話系・実行系 ＡＩ経営に必要なＢＸＴ思考 ＡＩ経営を実践する６つのステップ： エリアを決め、ビジョンを描く ロードマップを策定する プロトタイプを作成する データ基盤を構築する ＡＩ・デジタルシステムを実装する 組織に定着させ持続的なＤＸを実現する

2022/07/02

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企業経営にAI技術を導入し、具体的な課題解決及び価値創造を行うための方法論を事例付きで学ぶことができる。 特に、BXT思考、つまりビジネス中心主義、UX中心主義、技術中心主義を一体するアプローチが重要であり、その中でも特に「UX」を主軸に考え、人間中心主義「誰が」「何を」課題に思っているかをまずは明確にすることから始める。続いて、表面的な現象に捉われるのではなく、その現象を引き起こしてる本質的な原因を特定し、問題のリフレーミング(再定義)を行うことが重要であることは学びになった。

2023/12/31