【書評】現代ビジネスに欠かせないAI経営が網羅的に学べる!『東大生も学ぶ「AI経営」の教科書』

【書評】現代ビジネスに欠かせないAI経営が網羅的に学べる!『東大生も学ぶ「AI経営」の教科書』
テクノロジーの進化が進み、IT化やDX推進、AIが注目を集める昨今、「AIを学ばなければ」と焦りを感じているビジネスパーソンの方も多いのではないでしょうか。そんな方におすすめの書籍が、『東大生も学ぶ「AI経営」の教科書』です。

「AI経営」が網羅的に学べるほか、「そもそもAIとは?」「AIはどのようなことができるのか?」のポイントも押さえられます。AIをビジネスに取り入れたい経営者の方はもちろん、社員としてお勤めの方も、ぜひ一読したい書籍です。

ここからは、本書の見どころを紹介。興味のある方は、ぜひお手に取ってみてくださいね。

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『東大生も学ぶ「AI経営」の教科書』概要


書籍名:東大生も学ぶ「AI経営」の教科書
発行:2022年6月2日
著者:馬渕 邦美
発行:東洋経済新報社

著者の馬渕 邦美(まぶち くによし)さんについて
PwCコンサルティング合同会社 マネージングディレクター
米国のエマージェンシー勤務を経て、デジタルエージェンシーのスタートアップを起業、代表取締役社長に就任。事業を拡大しバイアウトした後、米国のメガ・エージェンシー・グループの日本代表に転身。4社のCEOを歴任し、デジタルマーケティング業界で20年に及ぶトップマネージメントを経験。

中略

現在、PwCコンサルティング合同会社のディレクターとして日本企業のデジタルトランスフォーメーションを実現させている。経営、マーケティング、エマージングテクノロジーを専門とする。

『東大生も学ぶ「AI経営」の教科書』より一部抜粋
最近ではChatGPTが大きく注目を集め、他にもAIを活用しているサービスはさまざま登場しています。本書では、そんなAIを経営に取り入れるべき理由や、そのメリットを詳しく説明しています。

また、導入・実践方法についても、わかりやすく事例を織り交ぜて解説されており、読み終わるころには「AI経営」の概要や流れが理解できるでしょう。

AIは、より一層進化を続け、私たちが普段使うサービスや仕事にも導入されていくと予想されます。そうなったときに柔軟に対応し、使いこなせるように、しっかりと押さえておきたいですね。

【見どころ1】AI経営が学べる、まさに「教科書」

本書は、AIを経営に導入するべき理由やメリット、またその方法など、AI経営について網羅的に学べる、まさに「教科書」と呼べるような書籍です。

例えば、AIを経営に導入する理由について、「自動化して効率化できる」「過去のデータから未来予測を立てられる」などがあげられており、AIの活用によって、人間ならではの考えること・判断することに集中できるようになること。少子高齢化や働き手の減少といった社会問題を抱える日本で、企業が世界的な競争力を保つために、AIは欠かせないことが書かれています。

また、AIは「人工知能=Artificial Intelligence」の略称ですが、台湾のデジタル担当大臣として知られるオードリー・タン氏は、筆者との対談の中で「Assistive Intelligence=人間をアシストしてくれる補助輪」と表現したのだそう。このことからも、AIは経営判断をサポートしてくれる存在であることがわかりますね。

ほかにも、AI経営に取り組む企業の事例も紹介されており、導入についても、ステップごとに方法や考え方が示されています。「AI経営とは、どのようなものか?」具体的にイメージがわかない方も、本書を読むことで全体像が見えてくるでしょう。まずは本書で概要を掴んだ上で、本格的にその先の学習をスタートするのもおすすめです。

【見どころ2】「そもそもAIとは?」からAIの活用法まで

AIは比較的新しいものですし、これまで触れる機会がなかった方も多いですよね。「そもそもAIとは?」と疑問をお持ちの方もいるでしょう。

書籍の第2章では、そこをわかりやすく解説してくれています。

  • そもそも、AIとはどのようなもの?
  • 機械学習、ディープラーニングとの違いは?
  • AIは、どのようなことができるの?

端的にまとまっているので、サラッと読めて、理解もしやすくなっています。「まずはAIについて、簡単にポイントを押さえたい」という方は、第2章から読み始めるのもおすすめです。

【見どころ3】経営者から従業員まで!AI導入に必要な考え方/心構えとは

本書は「AI経営」をテーマにしたものですが、経営陣だけでなく、社員や従業員などビジネスに係るすべての人におすすめです。というのも、AI経営には、その企業のすべての人の協力が不可欠であり、また今後はビジネスにAIを導入・実装していくことが当たり前となっていくことが予想されるためです。

書籍でも”現時点で苦もなくオフィス用アプリケーションを扱っているように、AIやデータ分析も誰もが当たり前のように行えるようになると予測している”と書かれています。このことからも、AIやデータを学ぶこと、使いこなせるようになることが大切かがわかりますね。

書籍を読むことで、AIや経営についての理解も深められます。新たな視点も持つことができるので、ビジネスでもきっと役立てられるでしょう。

ライターコメント

「AI経営」というタイトルにあるように、AI×経営についてが書かれている書籍で、ビジネスパーソンの方々におすすめの一冊です。正直ピンと来ていなかったライターですが、本書を通してAI経営の概要を掴むことができ、いかに現代のビジネスで必須のものであるかが理解できました。

なお、書籍内ではITやマーケティング用語、PwCに在籍する著者ならではの用語も頻出します。ところどころ、スマホ等で初見の用語を調べながら読み進めることも必要です。

ただ、内容自体は事例も混じえながらの解説のためわかりやすく、帯に”AI経営寄付講座”とあるように、講座に近い感覚で学ぶことができました。

【ライターの感想】
  • AI経営について体系立てて、網羅的に学べる
  • IT/マーケティング用語が頻出。場合によっては調べながら読み進める必要がある
  • 今後当たり前となる「AI経営」に備えて、すべてのビジネスパーソンにおすすめ!

まとめ

デジタル化が進み、パソコンを使えるのも、WordやExcelが使えるのも当たり前になりました。テクノロジーやAI技術も日々進化し続けていますし、今後はビジネスにAIをかけあわせることも、当たり前となっていくでしょう。

スマートに対応できるよう、AIやAI経営についてもしっかりと学んでおきたいですね。まずは『東大生も学ぶ「AI経営」の教科書』を一読し、概要を掴むところから、はじめてみてはいかがでしょうか。

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  • 質問 データサイエンティストに必要なスキルは?

    答え データサイエンスのキャリアには数多くのスキルが必要ですが、基礎的なスキルとしては、プログラミング(PythonやRなど)、統計学、データ処理と分析の基本的な知識が必要です。また、機械学習やディープラーニング、データベースの知識も求められます。さらに、ビジネス的な視点で課題解決を行う能力やコミュニケーション能力も重要です。データサイエンスは多岐にわたるスキルが求められる分野ですので、継続的な学習とスキルの磨きが必要です。

  • 質問 データサイエンスのキャリアで成功するためのポイントは何ですか?

    答え データサイエンスのキャリアで成功するためには、いくつかのポイントがあります。まず第一に、継続的な学習とスキルの向上が重要です。データサイエンスの分野は急速に進化しており、新しい技術や手法が続々と登場しています。そのため、最新のトレンドやツールに対して常に敏感であり、自己学習を行うことが必要です。また、実践的な経験も重要です。実際のデータセットを扱い、問題を解決するプロジェクトに積極的に参加することで、実践的なスキルを磨くことができます。さらに、コミュニケーション能力やビジネスの理解も重要です。データサイエンスの成果を他のチームや関係者に説明し、ビジネス的視点で価値を伝えることが求められます。また、問題解決能力やクリティカル思考も重要な要素です。結果を見据えて分析を行い、最適な解決策を見つける能力が求められます。

  • 質問 データサイエンティストのキャリアは将来性がありますか?

    答え はい、データサイエンスのキャリアは非常に将来性があります。データは企業や組織においてますます重要な役割を果たしており、そのデータを活用して意思決定を行う能力はますます需要が高まっています。AIや機械学習の進化に伴い、データサイエンティストの役割はますます重要となっており、多くの産業や分野で求められています。将来的には、データ駆動型の戦略がますます主流となると予想され、データサイエンティストの需要は高まるでしょう。

  • 質問 データサイエンスの仕事はどのような業界で求められていますか?

    答え データサイエンスの需要は広範で、様々な業界で求められています。特に金融、ヘルスケア、小売、テクノロジー、マーケティング、自動車などの分野で高い需要があります。金融業界ではリスク評価や詐欺検出、ヘルスケアでは診断支援や治療効果の分析、小売業界では顧客行動の予測など、様々な課題にデータサイエンスが適用されています。将来的にはますます多くの業界でデータサイエンティストのニーズは増加すると予想されます。

  • 質問 データサイエンティストになるための最も重要なステップは?

    答え データサイエンティストになるための重要なステップは、適切な教育とスキルの獲得です。数学や統計学、プログラミング、機械学習などの基本的なスキルはもちろんですが、ビジネス的視点で問題の解決や目標達成ためにデータの処理や分析する能力を養うことがより重要です。大学やオンラインコース、専門学校などで学習することができます。また、実際のプロジェクトに参加して経験を積むことも大切です。ポートフォリオを構築し、自分のスキルやアプローチを示すことで、将来の雇用主にアピールできます。さらに、コミュニケーションスキルやプレゼンテーションスキルも高めることが成功につながるでしょう。