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[BOOKデータベースより]
プロジェクトの成否を決める「型」と「要所」を集中解説。データ利活用の本質は何か。AIはどのように駆動するのか。技術をビジネスに実装し、真の変革につなげるために、何を考え、何に注意し、どんな体制で取り組むべきなのか。DXの実務のリアルな行程を、具体性と汎用性にこだわって解説。技術者でない人のためのデータ/AI活用必携テキスト。
1 序論 DXの成否を左右する「データ利活用サイクル」
[日販商品データベースより]2 総論1 DXが進まない理由
3 総論2 データ利活用DX推進のフレームワーク
4 各論1 DX Phaseの具体的実務
5 各論2 AIの活用
6 各論3 人材要件
付録
DXの実務とは、「戦略」と「技術」をつなぐこと。
あらゆる産業で「DX」が叫ばれる昨今、
多くの時間と労力を費やしているにもかかわらず、
成功とは言い難いDXプロジェクトが後を絶たない。
それらの取り組みに共通して見られるのが、
・DX戦略構築/実行の「型」が欠けている
・DX実現に不可欠の「技術的考察」が欠けている
という2つの根本的な問題だ。
DX成功の鍵は「戦略と技術をつなげる力」であり、
非エンジニアでも経営層でも、本気でDXを行うならば
データ利活用の標準的な考え方を身につけ、
主要技術を理解することが不可欠だ――。
「そもそもDXの戦略はどのように描けばよいのか?」
「データ利活用はどのような手順で進めるべきなのか?」
「どのような体制、マネジメント、人材が必要なのか?」
「AIはどう駆動するのか。機械学習で何が可能なのか?」
「技術をビジネスに実装/運用する上での注意点とは?」
「DXに携わる人にはどんなスキルが求められるのか?」
これらのポイントを押さえながら、「DXの実務」の
リアルな行程を、具体性と汎用性にこだわって解説する。
【技術者でない人のための データ/AI活用必携テキスト】
[本書の特徴]
・エンジニアではない読者向けに、DXに関する戦略と技術の双方を解説。
・あらゆる業種のDXに共通して必要な「データ利活用」の本質がわかる。
・難解なデータ/AIの技術について、易し過ぎず、難し過ぎないレベルで解説。
・データ/AIの技術を前提としながら、実務的な話ができるだけの基本知識・理解が得られる。