内容紹介

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【組織のDXを推進しホワイトカラーのスキルを拡張する「人工知能」の活かし方がわかる！】

ChatGPTの公開で熱狂的ブームとなった生成AIも、ビジネスの現場やサービスへの実装フェーズに入りました。生成AIの活用が広がる分野はどこなのか？　業務の効率化や価値創造の方策は？　について60分で読み解くことのできる本書。前半では生成AIを活用している金融やメディアなど業界別の事例や、人事や営業・マーケなど組織機能別の活用方法について紹介。中盤では、国内外のプレイヤーの取り組みや戦略を、「基盤開発」「基盤カスタマイズ」「基盤活用」3つのビジネスレイヤー別に解説します。後半では生成AIがもたらす組織や個人の変化、対話型や画像ばかりでなく動画や3D・音声などの事例や市場に与える影響、そして法整備や直面する課題についても言及。2024年にもっとも読みたい、生成AIのビジネストピックを67項目にまとめた、ビジネスモデルや働き方の大きな変化まで一望できる1冊です。

■こんな方におすすめ

・プロンプトの使いこなしではなく生成AIとビジネスの関わりについて知りたいビジネスパーソン

・生成AIの技術や関連する企業、生成AI業界の全貌について知りたい投資家（IT関連株に詳しくない投資家）

・自社の事業や業界、自身の職業への影響や未来について知りたい人

■目次

Part1 基本の知識と技術を押さえる 活用の幅が大きく広がる生成AI

　　001 さまざまな領域で活用される生成AI

　　002 生成AIと従来のAIの違い

　　003 生成AIの主な種類と活用方法

　　004 生成AIの発展を支える代表的な技術

　　005 生成AIの得意分野とその限界

　　006 プロンプトエンジニアリングで生成AIをカスタマイズ

　　007 ニーズに合わせた３つのカスタマイズ手法

　　008 生成AIがもたらす社会の変革

　　Column 人間もハルシネーションを起こしている？

Part2 活用の状況を知る 発展著しい生成AIの分野と機能

　　009 生成AIがビジネスに与える変革

　　010 業界別×組織機能別による生成AIの活用状況

　　011 Vertical１ ヘルスケア業界での活用

　　012 Vertical２ 金融業界での活用

　　013 Vertical３ メディア業界での活用

　　014 Vertical４ 製造業での活用

　　015 Vertical５ 小売・販売業務での活用

　　016 Horizontal１ 人事や組織運営の分野での活用

　　017 Horizontal２ 営業分野での活用

　　018 Horizontal３ マーケティング分野での活用

　　019 Horizontal４ 研究開発分野での活用

　　020 Horizontal５ 法務分野での活用

　　Column RAGの限界と情報整理の重要性

Part3 生成AIビジネスを３つのレイヤーで捉える 生成AIで先行する国・企業の戦略

　　021 生成AIによって形成される３つのビジネスレイヤー

　　022 オープンソースとクローズドに分かれる基盤開発

　　023 基盤開発企業１ 基板開発の最大手OpenAI

　　024 基盤開発企業２ サービスの統合を進めるGoogle

　　025 基盤開発企業３ MetaとAmazonの独自の戦略

　　026 基盤開発企業４ SBGとNTTの大規模言語モデル開発

　　027 特定の目的や要件に合わせて調整する基盤カスタマイズ

　　028 プロンプトとインテグレーションが重要となる基盤活用

　　029 生成AIに関する国別の取り組みと動向

　　030 ビッグテック企業とスタートアップの連携

　　031 各スタートアップによる資金調達と基盤開発

　　032 生成AIを導入する大企業の取り組み

　　Column 基盤モデルで多くのAIスタートアップが窮地に？

Part4 組織に与える影響を知る 生成AIがもたらす組織の変革

　　033 組織における生成AI活用の効果

　　034 DXにおける生成AIの効果

　　035 生成AIの導入に必要な人材要件

　　036 生成AIによる事業戦略・事業領域の変化

　　037 生成AIによる組織・人材の変革

　　038 パートナーシップとエコシステム

　　039 生成AIの発展に伴う新興ビジネス

　　040 リスクマネジメントとガバナンス

　　Column 生成AIがあなたの上司になる？

Part5 身につけるべきスキルやキャリアを知る 生成AIがもたらす働き方の変革

　　041 生活や仕事に活用される生成AI

　　042 生成AIが働き方やスキル開発、キャリア形成を支援

　　043 生成AIの普及でホワイトカラーに必要とされるスキルの変化

　　044 生成AIが提供するサービスによる生活の質の向上

　　045 生成AIの分析や提案による個別化された人材教育の提供

　　046 生成AIによるコミュニケーションの変革

　　047 生成AIと個人の倫理観・価値観の重要性

　　048 生成AIを活用するために必要な従業員の姿勢とスキル

　　Column 生成AIを使ってプログラミングを学ぶ

Part6 イシューやリスクを知る AI活用で直面する法整備や課題

　　049 生成AIの普及で生まれる法的な課題

　　050 生成AIに関連する国際的な法整備の現状と課題

　　051 生成AIの悪用とその対策

　　052 生成されたコンテンツの著作権の所在とクレジットの明示

　　053 ディープフェイクのリスクと社会的な影響

　　054 生成AIの倫理的利用のためのプライバシー保護

　　055 生成AIを導入する組織における対応

　　056 生成AIによる法的・倫理的な課題への対応

　　Column 生成AIに頼ると人間は衰えるのか？

Part7 今後の可能性と戦略を知る 目覚ましい進化を遂げる生成AIの事例

　　057 文章生成AIの事例とその課題

　　058 画像生成AIの事例とその課題

　　059 音声生成AIの事例とその課題

　　060 動画や3Dモデルを生成するAIの事例

　　061 対話型AIの事例とその課題

　　062 既存の製品やサービスに生成AIを組み込む戦略

　　063 生成AIの課題解決を目指す新たなビジネス戦略

　　064 生成AIのポジティブな影響とネガティブな課題

　　065 生成AIを社会課題の解決へ応用する取り組み

　　066 さらに精度が向上するマルチモーダルAIの開発

　　067 生成AIの未来と可能性

　　Column マルチモーダルによる生成AIの真の可能性

■著者プロフィール

上田 雄登（うえだ ゆうと）：大阪府出身。東京大学工学部卒業後、同大学院工学系研究科技術経営戦略学専攻（松尾研究室）修了。修士（経営戦略学）。2016年に株式会社YCP Japanへ入社し、経営コンサル業務やAIコンサル業務に従事。2021年より松尾研究所・経営企画部門にて事業改善や中期経営計画等の策定に従事。2023年6月に生成AIを用いたDXソリューションを提供する株式会社GenerativeXを共同創業し取締役CSOに就任。国内大手企業向けの生成AIを用いた業務改革やアプリケーション開発、経営戦略の立案に注力。