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Stitch fixとポーターのARへの考察を読みたくて購入
必要な部分と興味ある分野の記事だけ読めるように章ごとに分かれているので、その時々で読むもの
ドローンやAIについても書かれているので興味がある人はぜひ。
Stitch fixの創業ストーリーが意外性を持っていたのと、結局人との出会いとタイミングが重要であると再認識した
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テクノロジーに関する各キーワードの最先端の理論をざっと理解するのに良い本
・ビジネスのルールは「顧客獲得」「顧客満足」「顧客維持」の3つの領域で起こる
・特定の商品を大量に売り込むことが求められる「規模の経済」の時代から、多様な商品を基盤に消費者との関係性を深める「範囲の経済」の時代に移り変わる
・基盤技術定着パターンは斬新さ(=技術者の理解への労力)×複雑さ(=調整作業の度合い)
、、、テクノロジーの案件にアサインされたらまた読み直そう
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テクノロジー、それらを扱う企業経営の在り方について学べる。
ブロックチェーン、AI・機械学習、プラットフォーマー(ハブ企業)のビジネス手法と功罪などがおすすめコンテンツ。
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本書は、2019年にHBRの経営論文としてまとめて書籍化されたものです。
論文は等位的でどこから読んでも構わないとあります。
気になった点は、次の通りです。
・AIをビジネス遂行能力という視点でとらえると3つの重要な役割に分けられる。①ビジネスプロセスの自動化:RPA,②データ分析によるインサイトの獲得:機械学習、③顧客や従業員に対するエンゲージメント:意思決定支援、ヘルプデスク
・AI技術フレームワーク 4つのステップ
①技術を理解する:AIの得手不得手を理解する
②プロジェクトのポートフォリオを作成する:機会の特定、ユースケースの特定、技術の特定 要はニーズと能力を把握して、各プロジェクトの優先度を判断する
③試験プロジェクトを立ち上げる:ビジネスプロセスの再設計
④規模を拡大する:パイロットシステムを全社展開する、そのために、人の力と、AIの力を統合する
・データサイエンスにアルゴリズム以外の要素を加味して、結果を完全する。人を活用する
・アルゴリズムの特性を理解する アルゴリズムは融通が利かない、アルゴリズムはブラックボックスである、ソフトゴールを反映してアルゴリズムを修正する
・正しいデータを選ぶ。広い視野で、データの幅を広げる。アルゴリズムの限界を知る
・AIアシスタントで、日常生活を大きく変える。たとえば、アレクサ
・プラットフォーマーに必要なもの、①顧客の獲得、②顧客満足、③顧客の維持。そのためには、正確性、整合性、プライバシーを満足する
・AR(拡張現実)は、社会に大きな影響を与え、様々な分野でコストを低減する
・ARは、教育・訓練の既成概念を打ち破っている。2次元の画像から、3次元のホログラムなど。見える化で、費用や時間を短縮できる。
・VR(仮想現実)との統合:シミュレーション、規模の超越、仮想ワークショップなどで、協働体験を実施、コスト低減と、リスクの低減も。
・ARとバリューチェーン
製品開発(CADの3次元モデルをホログラムで。造船における完成した様子をARで可視化できる
製造 組み立てライン、倉庫業務などを効率化、正確性の追求
マーケティングと営業 ショールームでのデモ化、顧客体験、さまざまな組み合わせを体験できる
アフターサービス 予測解析で修理方法の案内、部品の劣化などを可視化。サービスマニュアルから、AR表示へ。
・ドローンは空のセンサー、空飛ぶモノのインターネット。
・ドローンの自動運転技術、兵器から、ただの道具へ進化していく。ドローンがデータを集めて、クラウドに送り、データを分析結果を活用するモデルとなっていく。
・農業や、建設の現場、地図などでドローンを活用
・ブロックチェーンは、経済・社会システムを一新する基盤技術。
・P2Pネットワークをベースにゆっくりと社会に浸透していくことを予言。
・様々な素材を安価に3Dプリンターで使えるようになってきた
・��来の射出成型や、CNC加工で作れないものも3Dプリンターで作れる、しかも金型いらないので安価。
・3Dプリンターを活用する6つのビジネスモデル
① マス・カスタマイズ 大量カスタマイズ生産
② マス・バラエティ 大量多品種生産
③ マス・セグメンテーション 大量セグメント生産
④ マス・モジュライゼーション 大量モジュール化生産
⑤ マス・コンプレキシティ 大量複雑化生産
⑥ マス・スタンダイゼーション 大量規格品生産
・人間とAIとの補完について
・人間が機械を助ける ①訓練:機械学習・機械翻訳、②説明:AIのふるまいを説明して補完する、③維持:AIシステムを安全に、的確に維持保全する
・機械が人間を助ける ①増幅:分析能力、決定能力などを高める ②交信・交流:データの入力、音声などの入力 ③体現:ロボットに知性を体現
・AIからの価値を引き出すには、5つの特性を見直す ①柔軟性、②スピード、③規模、④意思決定、⑤個別化
・考える機械といかに働くのか
・アルゴリズムを信用するとき、信用しないとき 往々にして人は、アルゴリズムよりも直観を信じる、これをアルゴリズム回避という
・ハブ・エコノミーの興隆:AIとネットワークが社会に浸透していく。①ムーアの法則:CPU能力は2年ごとに倍増する ②メカトーフの法則:ノードや利用者が増加するとネットワークの価値が増える ③バラバシの唱える法則:特定ノードに利用が集中すると追加ノードが設置され、利用が集中する部分が一層重要視されるようになる
目次
はじめに
第1章 AIを業務改善に活かす法
第2章 AIとスタイリストの融合で顧客体験を変えた
第3章 アルゴリズムを最大限に活用する法
第4章 「アレクサ」時代のマーケティング
第5章 AR戦略:拡張現実の並外れた可能性
第6章 ドローン・エコノミー:データ取得の革命がビジネスを変える
第7章 ブロックチェーンと企業戦略
第8章 3Dプリンティングの進化がものづくりの常識を覆す
第9章 コラボレーティンブ・インテリジェンス:人間とAIの理想的な関係
第10章 あなたの上司がロボットに代わったら
第11章 ハブ・エコノミー:少数のデジタル企業が世界を牛耳る時代