失敗しないデータ分析・AIのビジネス導入―プロジェクト進行から組織づくりまで

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失敗しないデータ分析・AIのビジネス導入―プロジェクト進行から組織づくりまで

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  • サイズ A5判/ページ数 200p/高さ 22cm
  • 商品コード 9784627854116
  • NDC分類 336.83
  • Cコード C3004

出版社内容情報

数多くの成功/失敗プロジェクトの経験をもとに,ビジネスへのデータ活用・AI導入の手順と要所を指南する.企業活動におけるデータ活用・AI導入を失敗に終わらせないために。

これからの企業活動の明暗を分けるとも言われる、AI(人工知能)技術のビジネス導入。それを成功させるのは簡単ではなく、「これをやれば失敗しない」というメソッドも存在しません。それでも、陥りがちな失敗パターンをあらかじめ知り、賢く進めることは可能です。

?失敗パターンの例?
・プロジェクトの目的が曖昧
・分析手法にこだわってしまう
・数値目標に根拠がない
・機械学習ならではの落とし穴にはまる …etc.

本書では、国内で早くからAI・データ分析のコンサルティングを手がけてきたブレインパッド社が、その豊富な実務経験をもとに、ビジネスでのAI導入の手順と要所を指南します。これから社内でAIのプロジェクト(部署)を立ち上げたい、あるいは外注したいという方に向け、「プロジェクトはどのように進んでいくか」「リスクやつまずきポイントは何か」を、
・プロジェクト立ち上げ
・PoC(概念実証)
・ビジネス適用
の各フェーズに分けて解説。「多くコストをかけて外注したが、失敗した」「AIの部署を立ち上げたが、うまくいかなかった」という事例を1件でも減らすのが、本書のゴールです。


〔ブレインパッド社は〕リスクを抑えてプロジェクトの成功率を高めるための方法論を、試行錯誤を通じて自らの手で開発をしてきました。本書にまとめられた内容は、そのような個々のプロジェクトのなかで生み出された知見を(失敗例も含めて)可能な限り体系的に整理したもので、これから本格的にデータ分析・AI活用に取り組まれようとされる組織の方々にはおおいに参考にしていただけるのではないかと思います。(株式会社ブレインパッド会長 草野?史氏による「あとがき」より)

第1章 AI導入はなぜ失敗するのか
第2章 データ分析の基礎を押さえる
第3章 データ分析の仕事の流れを理解する
第4章 プロジェクト立ち上げ
第5章 PoC
第6章 ビジネス適用
第7章 データ活用をする組織をつくる
・最後に、主に経営層に向けて――広大な可能性を前に

株式会社ブレインパッド[カブシキガイシャブレインパッド]
著・文・その他

太田 満久[オオタ ミツヒサ]
著・文・その他

井上 佳[イノウエ ケイ]
著・文・その他

今津 義充[イマヅ ヨシミツ]
著・文・その他

中山 英樹[ナカヤマ ヒデキ]
著・文・その他

上総 虎智[カズサ タケトシ]
著・文・その他

山? 裕市[ヤマザキ ユウイチ]
著・文・その他

薗頭 ?太[ソノガシラ リュウタ]
著・文・その他

草野 ?史[クサノ タカシ]
著・文・その他

内容説明

コストをかけて外注したが、失敗した…AIの部署を立ち上げたが、うまくいかなかった…とならないために。数多くのプロジェクト経験をもとに、データ分析・AI導入のプロセス、失敗しがちなパターンとそれに陥らないための考え方を指南。

目次

第1章 AI導入はなぜ失敗するのか
第2章 データ分析の基礎を押さえる
第3章 データ分析の仕事の流れを理解する
第4章 プロジェクト立ち上げ
第5章 PoC
第6章 ビジネス適用
第7章 データ活用をする組織をつくる

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。

エリナ松岡

9
細かいノウハウが色々書いてあるんですが、何だかとっても読みにくい印象でした。おそらく共著者が多くて同じことが何度も繰り返されてしまっているからかな、と。地味なトピックを扱っているので、そんなに面白おかしく読めなかったというのももちろんあるんですが。2021/11/08

Miya

7
尊敬する先輩に紹介していただいた本。 自分は研究のためにデータ分析の技術を活用してきたが、ビジネスのために活用してきたことがないので、その差異を理解することを目的に本書を読んだ。 文章として表せば自明ではあるのだが、プロジェクトに参画するポジションに依存して、責任領域が変化することは意識しておかねばならない。具体的には、自分にシステム実装のスキルがないため、PMとして関わる場合には外注することを念頭におく必要があるし、分析屋として関わる場合には引き継ぎを意識したPoCを行う必要がある。2020/08/07

ireadertj

6
データ分析のコンサルであるブレインパッドの本。 難しいことは書かれておらず、データ分析、AIにおけるプロジェクトマネジメントを紹介してくれる本。 CRISP-DMは知らなかった.....(汗 ブレインパッドのこれまでのデータ分析案件を通して得た、リスクや失敗事例を知れるのはよい。2019/12/14

M_Study

4
失敗に"なるべく"陥らないためのノウハウ集。失敗事例がたくさん掲載されているのが秀逸。「最近AIが流行ってるからうちも何かやれ」といった経営者のリテラシーの低さが原因で失敗するケースも多いことから、経営者が読むべき本だと思うが、たぶん読まないだろうな…2019/07/24

Mr_Skue

2
豊富な失敗事例だけでなく、機械学習システムのクオリティーの管理方法、分析チームの立ち上げで重要そうな人員などの事例も挙げられている。2018/10/08

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