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DXの実務――戦略と技術をつなぐノウハウと企画から実装までのロードマップ
古嶋十潤 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。 [構成] Part 1[序論] DXの成否を左右する「データ利活用サイクル」 DXの“現在地" DXは、「データ利活用」による経営改革データ利活用を実現する重要コンセプトデータ利活用を実装する仕組みデータ利活用とAI データ利活用の成否を分かつ要因データ利活用DX実現へのロードマップ Part 2[総論1] DXが進まない理由業種/業界別に見られる課題とDXによるアプローチ DX推進を阻む課題 DXを阻む課題の“深淵" DXを実現するための3つの方針 Part 3[総論2] データ利活用DX推進のフレームワークデータ利活用DXの2つのフェイズ Pre-DX Phase:コンセプトの設計 Pre-DX Phase:メカニズムの設計 DX Phase:推進ステップ Part 4[各論1] DX Phaseの具体的実務データ利活用の前提となる「データ統合」データの分類 DXフェイズにおける具体的実務の概観 KPIを具体的実務へ落とし込むデータ/AI活用を具体的実務へ落とし込む Part 5[各論2] AIの活用 AIの全体像 AIの限界 Column 進化し続けるAI AIの分類 AIの学習教師あり学習:決定木アンサンブル学習画像認識/自然言語処理で用いる深層学習モデル教師なし学習:クラスタリング機械学習システムへの実装 Part 6[各論3] 人材要件プロダクト開発担当データサイエンス担当データパイプライン担当 3,520円