AI経営AI経営白書シリーズ 第1回
AI経営とは何か──DXとの違いから考える次世代の経営モデル
DXとAI経営は何が違うのか。作業のデジタル化と判断の再設計という視点の差を軸に、経営課題・データ・業務組込AI・責任者という四要素、利用率ではなく経営成果で測る考え方、日本企業の強みと弱みを整理し、最初の一歩を示す。
SUKUMO·
Series
AI経営白書シリーズ
全27回・公開済み15本
AI経営AI経営白書シリーズ 第2回
なぜ日本はDXで遅れたのか──同じ構造がAIでも繰り返されている
DXが進まなかった原因は、技術力でも人材不足でもありません。目的、当事者、業務、測定、知見という五つの構造です。そしてその構造は、今まさにAIで繰り返されています。
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AI経営AI経営白書シリーズ 第3回
AIは仕事を変えるのではない、会社の意思決定を変える
生成AIの価値は文書作成の時間短縮だけではありません。情報収集から選択、実行、検証まで、会社の判断の流れをどう変えるかが経営成果を左右します。
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AI経営AI経営白書シリーズ 第4回
AI時代に経営者の仕事はなくなるのか
分析、予測、資料作成をAIが担うほど、経営者の仕事は消えるのではなく輪郭を変えます。残るのは目的、選択、信頼、責任です。
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AI経営AI経営白書シリーズ 第5回
AIエージェント時代、会社の組織図はどう変わるのか
複数工程を実行するAIエージェントが業務に入ると、部署の人数だけでなく、仕事の単位、権限、監督の設計そのものが変わります。
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AI経営AI経営白書シリーズ 第6回
AI導入より重要な「業務の再設計」
非効率な工程にAIを足しても、複雑さが増えるだけです。成果を生む企業は、入力、判断、例外、責任を先に組み直しています。
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AI経営AI経営白書シリーズ 第7回
AIは中間管理職をなくすのか
報告の集約と進捗確認は自動化されやすい仕事です。しかし、現場と経営をつなぎ、例外を判断し、人を育てる役割はむしろ重要になります。
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AI経営AI経営白書シリーズ 第8回
AI時代の評価制度を考える
成果物の量だけを測る評価は限界を迎えます。AIを使って価値を生み、判断品質を高め、知識を組織へ残す行動をどう評価するかを考えます。
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AI経営AI経営白書シリーズ 第9回
AI時代、競争優位はどこで生まれるのか
同じモデルを誰もが使えるなら、差はモデルそのものではなく、独自データ、業務への埋め込み、顧客との学習循環から生まれます。
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AI経営AI経営白書シリーズ 第10回
データを持つ企業が勝つ理由──量ではなく「判断との接続」が差を生む
データを大量に保有していても、意味、権利、品質が不明なら使えません。AI経営に必要なのは、判断と結果をつなぐ生きたデータです。
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AI経営AI経営白書シリーズ 第11回
AI時代の新規事業の作り方
AI機能を足すだけでは新規事業になりません。顧客の未解決課題、独自の供給能力、学習する収益モデルを一体で設計する必要があります。
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AI経営AI経営白書シリーズ 第13回
日本企業がAI導入で失敗する5つの理由
失敗の原因はモデル性能だけではありません。課題、責任、データ、業務変更、評価の五つが欠けると、実証実験は本番へ進みません。
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AI経営AI経営白書シリーズ 第14回
生成AI導入で最初に取り組むべき業務ランキング
万能な順位は存在しません。頻度、時間、標準化度、失敗時の影響、測定可能性で自社の優先順位を作る考え方を解説します。
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