いまこそ知りたいDX戦略 自社のコアを再定義し、デジタル化する

いまこそ知りたいDX戦略 自社のコアを再定義し、デジタル化する

著 | 石角友愛
1870円 (税込) ※1

ページ数:264ページ
発売日:2021/4/23
ISBN:978-4-7993-2717-3

Product description 商品説明


自社のDXを成功させたい経営者とリーダー必読の一冊!

ハーバードMBA卒、元Google本社勤務
ベストセラー『いまこそ知りたいAIビジネス』著者の最新刊
シリコンバレーに学ぶ DX戦略の最先端


現在、日本では空前のDXブームが起こっています。
皆さんの中にも、社内にDX推進部ができたとか、DXを進めるよう社長から指示があったという方は多いでしょう。とくにコロナの影響でリモートワークが急速に進んだ企業では、DX推進が最優先課題になっているという話もよく聞きます。

しかし、実際にDX推進に向けて動き出した企業の担当者の話を聞くと、
「何から手をつけていいのか、わからない」
「見積もりをとってDXプロジェクトが動き出したが、途中で頓挫した」etc…

なぜ、日本企業のDXが失敗するのか。
そこには大小いくつもの理由がありますが、最大の原因は「DXとはいったい何を指すのか」について、経営者やDX担当者が共通言語を持っていないことにあるのではないでしょうか。

本書ではDXの定義から始まり、欧米や日本の数多くの企業の事例を紹介しながら、皆さんの会社のDXを推進するための考え方やフレームワークについてお伝えしていきます。

Index 目次

第1章 そもそもDXとは何か?
・単なるITツール導入のことではない
・DXとは第四次産業革命そのものを指す
・会社のコアをデジタル化することがDXである
・あなたの会社にとって、「ジョーダンのバスケ」は何だろうか
・自社のコアを見極め、DXを行う――モデルナの事例
・自社のビジネスモデルの脆弱性を理解し、防衛策としてDXを行う
・デジタイゼーション、デジタライゼーション、デジタルトランスフォメーション(DX)の違い
・AIはDXのためのツールである
・サイロ化(縦割り構造)はなぜ問題か――マイクロソフトの事例
・A W Sはどのように生まれたか
・カタツムリステップと馬跳びステップ
・DXでオールドメディアを事業再生する――ワシントンポストの事例

第2章 DXを推進するために超えるべき壁①「何から手をつければいいかわからない」
・DX推進を阻む3つの壁
・「課題は見えないが、とにかくDXを推進したい」の危険
・デジタル庁の取り組みの課題点は何か
・企業の課題を抽出する
・「その課題はAIで解決できるか?」
・データがないとAI導入できない?
・パッケージ型か、カスタムメイド型か
・世界のAI潮流マトリックス
・事例:帝王切開の出血量を検出するAI(強化型×パッケージ型)
・事例:雑草だけに除草剤を噴霧するスプレイヤー(強化型×パッケージ型)
・事例:顧客とのエンゲージを高めるチャットボット(自動型×パッケージ型)
・事例:タレントの好感度判断(強化型×カスタム型)
・事例:離脱タイミングの予測(強化型×カスタム型)
・事例:少量・多様化にも適応するAI導入(自動型×カスタム型)
・DXで重要なのは、現実的な期待値を持つこと
・ファックスでの受注を自動化するプロジェクト――ベストパーツの事例
・ガートナーが提示するAIハイプサイクルが示すもの

第3章 DXを推進するために超えるべき壁②「なかなか実現フェーズに進まない」
・POCの壁とは?
・大企業で陥りやすいPOCの壁 
・AI導入に適した課題を探す――FOME分析
・F:実現可能性(Feasibility)――データはあるか、質は高いか
・データフィケーションとは何か――フジクラの事例
・オープンソースの技術を活用しながら独自のモデルを設計する
・「質のよいデータ」とはどんなデータか
・現場の実情に合わせてUXを最適化する
・クッキーカッター型モデルのリスク
・O:応用性(Opportunity)――横展開できるか、外販できるか
・クラスターモデルとグローバルモデル――ウーバーイーツとネットフリックスの事例
・M:検証性(Measurability)――客観的数値で効果の検証ができるか
・AIモデルのパフォーマンスを評価する4つの指標
・E:倫理性(Ethics)――倫理的に正しいかどうか
・XAI(説明可能なAI)とモデルカード
・まずどの部門でAIを進めるか――不二家事例
・円密度の高いデータにAIを導入する
・物流会社のAIモデル導入――ダイセーロジスティクスの事例
・ネットフリックスのレバレッジポイント
・マッピングチャートで自社のレバレッジポイントを探す
・DX事業化には4つの道のりがある
・AI導入の引き際

第4章 DXを推進するために超えるべき壁③「リソースが足りない」
・イントレプレナーの壁とは?
・DX導入に必要な人材
・AIプロジェクト人選のコツ
・DXチームに必要な人材
・GEのCEO直下DXプロジェクトはなぜ失敗したか
・フランスのエネルギカンパニー――エンジー社の事例
・COEメンバーのキャリア展開
・社内にデータサイエンティストがいない場合
・資産となるAI導入の進め方

第5章 成功するDXのあるべき姿
・ネットフリックスはいかにしてDVD郵送ビジネスから動画ストリーミングに移行したのか
・経営者や担当者が知っておくべきことと、知らなくてもいいこと
・コロナの影響で進むデジタライゼーション
・なぜビッグテックはパンデミックに強いのか
・ビジネスモデルがDXの命運を握っている
・ハードとソフトを融合させコネクティッドフィットネスを実現――ペロトンの事例
・ファイヤーホース式か、フライウィール式か――ネットフリックスとディズニープラスの事例
・ビッグテックと「セクション230」
・ビッグテックに対する規制は今後も増えるのか

おわりに――ダイバージェンスの時代を迎えるにあたって

Author description 著者情報

石角友愛

パロアルトインサイトCEO/AIビジネスデザイナー
2010年にハーバードビジネススクールでMBAを取得したのち、シリコンバレーのグーグル本社で多数のAIプロジェクトをシニアストラテジストとしてリード。その後HRテックや流通AIベンチャーを経てパロアルトインサイトをシリコンバレーで起業。データサイエンティストのネットワークを構築し、日本企業に対して最新のAI戦略提案からAI開発まで一貫したAI支援を提供。AI人材育成のためのコンテンツ開発なども手がける。シリコンバレー在住。
著書に『才能の見つけ方 天才の育て方』(文藝春秋)、『私が白熱教室で学んだこと』(CCCメディアハウス)など多数。
パロアルトインサイトHP:www.paloaltoinsight.com
本の感想などはこちらまで:info@paloaltoinsight.com
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