読書: 日本企業はAIでどう稼ぐか
紀伊國屋書店スタッフのお薦め書籍で興味があったので購入。
「1円を削ることには成功しても
100万円を創ることには届いていない。
なぜAIの真価が発揮されないのか」
私の会社でも売上向上がテーマになっており、そのヒントが得られればと。
読み終えた印象としては、想像していたよりもかなり論理的・具体的な内容だったこと。
仕事をする中で非常に参考にできそうな内容でした。
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1章では、売上を構成する要素（計算式）に対して、どこにAIを活用するのかを10個の事例を挙げながら説明しています。
売上 =
投入量 ・・・ 同じ人数・設備で回せる案件数の拡大
× 成功率 ・・・ 不良率の低下、精度の向上
× 単位価値 ・・ 1件あたりの付加価値の向上
× 回転数 ・・・ 処理時間の短縮、スピードを競争優位に
AIプロジェクトでは、以下の3つの問いへの答えを言語化することが重要と説いています。
事例もあって、仕事でIT投資の稟議書を書く際のアプローチとして参考になりそう。
・どこにボトルネックがあるのか
・その解消によって売上構造のどこが動くのか
・経営はその変化をどう評価すべきか2章では、AIプロジェクトが失敗する理由を説明しています。
1つ目は汎用的なAI活用と、カスタマイズしたAI活用との違い。
汎用的なAI活用はビジネスの共通的な土台には活かしやすいものの、企業が持つ競争力に対しては自社固有のカスタムAIが必要とのこと。
そして2つ目はAIプロジェクトはWhatもHowも不確実性のある状態で進むことから、特有の難しさがあり、従来のQCD管理では対処できないということ。
3~4章では、そのAIプロジェクトの推進について、AIを含んだ業務プロセスの成立から検討する旨を説明し、「振動型マネジメント」という管理方法を提唱しています。
振動型マネジメントとは、前述の不確実性に対処するために、価値と技術か共振する状態を目指すマネジメントで、3つのステップを踏んで推進すると説いています。
そして最後の5章では、AIプロジェクトを推進するためのリーダー像やスキル要素、組織体制を説明しています。
端的に言えば、業務設計をするビジネス能力と、AI活用のITスキルが必要ということです。
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以上、備忘としてざっくりとまとめました。
振り返ってみても、これからも携わる可能性の高いAIプロジェクトへのアプローチを論理的・具体的に説明してくれている点は非常に良いと感じます。
そして同時に、AIプロジェクトはやはり難しいと再認識しました。
「不確実性を含む作業であることから結果次第で次フェーズの内容が変わる」とか「現段階では確定したスケジュールを出せない」とか言われたときに、上位層が受け止めてくれるか。
おそらく私の会社だったり、顧客だったりに上記説明をしようものなら「そんな不確実な状態では承認できない」といったことを言われそうです。
AIプロジェクトは不確実性が高いことからIT投資の回収期間も不確実。
ゆえに、上位層はIT投資に踏み切れず（プロジェクトにGOを出せない）、何かしら費用対効果を理由づけてプロジェクトを開始したとしても、従来のプロジェクトのQCD管理によって予実差を追求されることになり、方針転換や調整がしにくいのだと感じました。
とはいえ、経営が厳しい中での投資先を厳選したい気持ちも分かるので、そういった上位層が感じる不安を払拭できるだけの費用対効果の説明ができるようにする必要はありそうですね。1章を参考にしながら。
ということで、個人的には良書だったと思います。
以下、書籍情報
◎400を超えるAIプロジェクトの伴走実績から生まれた、AI経営の実践書
◎AIで「売上を伸ばす」ことを正面から論じた一冊AIで1円を削ることには成功しても、100万円を創るところまでは届いていない。
いま多くの日本企業が直面しているのは、この壁です。
◆こんな課題を抱えていませんか？
・自社のAI活用が効率化の域を出ていない
・全社員に生成AIのアカウントを配っただけ
・AIプロジェクトの進め方に、手応えが感じられない
・そもそも、どの領域に本格的な投資をすべきか分からない◆「効率化」と「新規事業創出」のあいだに、最大の機会がある
多くの企業は、AI活用を「今やっていることの効率化」か「まったく新しい挑戦」の2択で捉えています。前者では経営インパクトが小さく、後者は飛躍が大きすぎる。だから動けない。本書が提案するのは、この2択そのものを見直すことです。
すでに手元にある顧客基盤、業務データ、技術的知見、現場のノウハウ。それらを起点に、AIで売上の構造を変えていく。著者はこれを「事業深化」と呼びます。日本企業にとって最も現実的で、最もインパクトの大きい領域です。
◆本書が提示するもの
・売上を伸ばすAI活用の全体像「AI活用の3段階モデル」
・AIが売上のどこに効くのかを見極める「2つの式」
・製造、通信、建設、小売、教育、自治体、化学など10業種の導入事例
・汎用AIツールで済ませてはいけない領域の見極め方
・なぜ従来のプロジェクト管理がAIでは足枷になるのか
・作るべきはAIモデルではなく業務プロセスだとする「MVPP」
・「精度95%」に固執せず着地点を設計する考え方
・不確実性を制御する「振動型マネジメント」
・撤退基準の置き方と、投資が丸損にならない構造
・技術とビジネスを翻訳する新職種「ソリューションデザイナ」
・AI推進体制の2類型と、意思決定の3機能
・AIを「第4の経営資源」として管理する2層のガバナンス【主な内容】
序章 日本企業におけるＡＩ活用の勝算
第１章 売上を上げる「事業深化の３レベル」－－トップラインを伸ばすＡＩ戦略の全体像
第２章 バリューアップのためのＡＩプロジェクトが失敗する理由
第３章 ＡＩを着地させる「ＭＶＰＰ」思考－－作るべきはＡＩモデルではなく業務プロセスである
第４章 ＡＩプロジェクトを動かす「振動型マネジメント」
第５章 ＡＩ時代の競争力を作る人材と組織出典: 東洋経済新報社: 日本企業はAIでどう稼ぐか
