プライム無料体験をお試しいただけます
プライム無料体験で、この注文から無料配送特典をご利用いただけます。
非会員 | プライム会員 | |
---|---|---|
通常配送 | ¥410 - ¥450* | 無料 |
お急ぎ便 | ¥510 - ¥550 | |
お届け日時指定便 | ¥510 - ¥650 |
*Amazon.co.jp発送商品の注文額 ¥3,500以上は非会員も無料
無料体験はいつでもキャンセルできます。30日のプライム無料体験をぜひお試しください。

無料のKindleアプリをダウンロードして、スマートフォン、タブレット、またはコンピューターで今すぐKindle本を読むことができます。Kindleデバイスは必要ありません。
ウェブ版Kindleなら、お使いのブラウザですぐにお読みいただけます。
携帯電話のカメラを使用する - 以下のコードをスキャンし、Kindleアプリをダウンロードしてください。
ダブルハーベスト 勝ち続ける仕組みをつくるAI時代の戦略デザイン 単行本(ソフトカバー) – 2021/4/14
購入オプションとあわせ買い
★冨山和彦氏(経営共創基盤グループ会長)
「『狩猟型』から『収穫型』へ。日本企業のDXに欠かせない発想転換の書」
★安宅和人氏(慶應義塾大学SFC教授・ヤフーCSO)
「AI×データの第2フェーズ──そこを駆け抜ける道筋がここにある」
★新浪剛史氏(サントリーホールディングス 代表取締役社長)
「AIは『戦略デザイン』の時代へ。『真のDX』への必読書」
★夏野 剛氏(ドワンゴ 代表取締役社長・慶應義塾大学 特別招聘教授)
「業務の中に生態系のようにAIを埋め込んでいくことが大切。本書はその本質を捉えている」
★入山章栄氏(早稲田大学大学院経営管理研究科 教授)
「まさにすべての経営者に読んでほしい、AI×ビジネスを体系化しきった実践本だ! 」
「AIのビジネス実装」の最前線を熟知する2人が明かす
圧倒的な競争優位を築くDX時代の戦略フレームワーク!
何もしなくても、企業が勝ち続ける仕組み
「ダブルハーベストループ」の秘密とは──。
かつて「人間の仕事を奪う」などと語られたAI(人工知能)は、
ビジネスの世界でまったく新たなフェーズを迎えている。
「いかにしてAIをビジネス現場に活用し、その実りを収穫(ハーベスト)するか」
DX時代の最前線をひた走る企業たちは、この一点に知恵を傾けている。
AI実装をめぐるゲームは、もはや「テクノロジー」ではなく、
「戦略デザイン」をめぐるフィールドにシフトしたのだ。
「そのAI導入は『自社の持続的な競争優位性』につながるか」
「そのAI戦略には『勝ち続ける仕組み』がデザインされているか」
「そのAI実装は『何重もの利益を生むループ』として設計されているか」
いまや、ライバルを寄せつけないほどの競争優位を築いた企業には、
「ハーベストループ」と呼ばれる「勝ち続ける仕組み」が存在している。
有名なのはジェフ・ベゾスがAmazon創業前に
ペーパーナプキンに描いたという「1枚のループ図」だ。
本書は、まったく新たな「AI×戦略デザイン」のための思考法をお伝えし、
御社が「真のDX」を実現することを手助けする。
「DXにAIが必須? そういわれても、何をどう取り組めばいいのやら……」
「わが社には関係ない話だよ。ウチにはAIを扱えるような人材もいないし……」
「AIによるイノベーションなんて、海外のITベンチャーとかの話でしょ……?」
そんな人・企業でもまったく心配はいらない。
「AI活用の戦略デザイン」という観点でいえば、
日本企業には圧倒的なポテンシャルが眠っているからだ。
ぜひ本書を活用し、御社だけの「勝ち続ける仕組み」をデザインしてほしい。
【★特別PDFダウンロード付!!★】
DX時代の競争優位を築く最強のフレームワーク
- 本の長さ248ページ
- 言語日本語
- 出版社ダイヤモンド社
- 発売日2021/4/14
- ISBN-104478111014
- ISBN-13978-4478111017
よく一緒に購入されている商品

この商品をチェックした人はこんな商品もチェックしています
出版社より




堀田 創(ほった・はじめ)
──人工知能研究で博士号を取得し、最注目のAIスタートアップを立ち上げた起業家
株式会社シナモン 執行役員/フューチャリスト。1982年生まれ。学生時代より一貫して、ニューラルネットワークなどの人工知能研究に従事し、25歳で慶應義塾大学大学院理工学研究科後期博士課程修了(工学博士)。2005・2006年、「IPA未踏ソフトウェア創造事業」に採択。2005年よりシリウステクノロジーズに参画し、位置連動型広告配信システムAdLocalの開発を担当。在学中にネイキッドテクノロジーを創業したのち、同社をmixiに売却。さらに、AI-OCR・音声認識・自然言語処理(NLP)など、人工知能のビジネスソリューションを提供する最注目のAIスタートアップ「シナモンAI」を共同創業。現在は同社のフューチャリストとして活躍し、東南アジアの優秀なエンジニアたちをリードする立場にある。また、「イノベーターの味方であり続けること」を信条に、経営者・リーダー層向けのアドバイザリーやコーチングセッションも実施中。認知科学の知見を参照しながら、人・組織のエフィカシーを高める方法論を探究している。マレーシア在住。本書が初の著書となる。

尾原 和啓(おばら・かずひろ)
──グーグルでAIサービスの国内立ち上げに携わった「企業戦略×AI」のプロフェッショナル
IT批評家。1970年生まれ。京都大学大学院工学研究科応用人工知能論講座修了。マッキンゼー・アンド・カンパニーにてキャリアをスタートし、NTTドコモのiモード事業立ち上げ支援、リクルート、ケイ・ラボラトリー(現KLab)、コーポレートディレクション、サイバード、電子金券開発、リクルート(2回目)、オプト、グーグルなどに従事。経済産業省対外通商政策委員、産業技術総合研究所人工知能研究センターアドバイザーなどを歴任。単著に『ネットビジネス進化論』『ITビジネスの原理』『どこでも誰とでも働ける』、共著に『アフターデジタル』などがある。
商品の説明
出版社からのコメント
★冨山和彦氏(経営共創基盤グループ会長)
「『狩猟型』から『収穫型』へ。日本企業のDXに欠かせない発想転換の書」
★安宅和人氏(慶應義塾大学SFC教授・ヤフーCSO)
「AI×データの第2フェーズ──そこを駆け抜ける道筋がここにある」
★新浪剛史氏(サントリーホールディングス 代表取締役社長)
「AIは『戦略デザイン』の時代へ。『真のDX』への必読書」
★夏野 剛氏(ドワンゴ 代表取締役社長・慶應義塾大学 特別招聘教授)
「業務の中に生態系のようにAIを埋め込んでいくことが大切。本書はその本質を捉えている」
★入山章栄氏(早稲田大学大学院経営管理研究科 教授)
「まさにすべての経営者に読んでほしい、AI×ビジネスを体系化しきった実践本だ! 」
大企業から中小・ベンチャーまで──
「結局、うちの仕事でAIって使えるの?」と思ったらまず読む本の決定版!!
本書の構成
【Prologue】勝敗を分ける「何重にも稼ぐ仕組み」──ハーベストループとは何か?
【Chapter 1】AIと人とのコラボレーション──ヒューマン・イン・ザ・ループ
【Chapter 2】AIで何を実現するかを見極める──戦略デザイン構築のための基盤づくり
【Chapter 3】戦略基盤を競争優位に変換する──戦略デザインとしてのAI
【Chapter 4】データを収穫するループをつくる──ハーベストループでAIを育てる
【Chapter 5】多重ループを回して圧勝する──ダブルハーベストこそ最強の戦略
【Chapter 6】ハーベストストーリーを実装する──AIプロジェクトマネジメントの考え方
【Epilogue】地球をやさしく包む「最後のループ」──SDGsとハーベストループ
登録情報
- 出版社 : ダイヤモンド社 (2021/4/14)
- 発売日 : 2021/4/14
- 言語 : 日本語
- 単行本(ソフトカバー) : 248ページ
- ISBN-10 : 4478111014
- ISBN-13 : 978-4478111017
- Amazon 売れ筋ランキング: - 75,176位本 (本の売れ筋ランキングを見る)
- - 305位人工知能
- - 306位経営戦略
- - 350位オペレーションズ (本)
- カスタマーレビュー:
著者について
尾原和啓(おばら・かずひろ) IT 批評家
1970年生まれ。京都大学大学院工学研究科応用人工知能論講座修了。マッキンゼー・アンド・カンパニーにてキャリアをスタートし、NTTドコモのi モード事業立ち上げ支援、リクルート、ケイ・ラボラトリー(現:KLab)、コーポレートディレクション、サイバード、電子金券開発、リクルート(2回目)、オプト、グーグル、楽天(執行役員)の事業企画、投資、新規事業に従事。経済産業省対外通商政策委員、産業総合研究所人工知能センターアドバイザーなどを歴任。著書に、『IT ビジネスの原理』『ザ・プラットフォーム』(共にNHK 出版)、『モチベーション革命』(幻冬舎)、『どこでも誰とでも働ける』(ダイヤモンド社)、『アルゴリズム フェアネス』(KADOKAWA)、共著に『アフターデジタル』『ディープテック』(共に日経BP)などがある。
株式会社シナモン 執行役員/フューチャリスト
1982年生まれ。学生時代より一貫して、ニューラルネットワークなどの人工知能研究に従事し、25歳で慶應義塾大学大学院理工学研究科後期博士課程修了(工学博士)。2005・2006年、「IPA未踏ソフトウェア創造事業」に採択。2005年より株式会社シリウステクノロジーズに参画し、チーフアーキテクトとして位置連動型広告配信システムAdLocalの研究開発を主導し製品化まで実現。また在学中にネイキッドテクノロジーを創業。その後、同社をmixiに売却。
その後AI-OCR・音声認識・自然言語処理(NLP)など、人工知能のビジネスソリューションを提供する最注目のAIスタートアップ「シナモンAI」を共同創業。現在は同社のフューチャリストとして活躍し、東南アジアの優秀なエンジニアたちをリードする立場にある。また、「イノベーターの味方であり続けること」を信条に、経営者・リーダー層向けのアドバイザリーやコーチングセッションも実施中。認知科学の知見を参照しながら、人・組織のエフィカシーを高める方法論を探究している。
イメージ付きのレビュー

-
トップレビュー
上位レビュー、対象国: 日本
レビューのフィルタリング中に問題が発生しました。後でもう一度試してください。
そんな中、シナモンのセミナーに参加させていただいた際に、本書を紹介してもらいました。
シナモンは優秀な社員を集めて立ち上げられた組織であり、同じAIを扱う立場として、とても尊敬しています。
期待値が高い状態で読んでしまいましたが、そのハードルをクリアする素晴らしい内容でした。さすがシナモンと思いました。
ほとんどの企業・場所がループを回すという発想自体が薄く、発想はあっても実際にできているか?と聞かれるとNoだと思います。
ループを回す企業、回さない企業では差が広がる一方というのがとてもよく分かります。とても体型的に書かれていて、何度も読み返したくなります。
特に管理職層は必読だと思います。管理職層にこの考えないと、今後とても厳しくなると思います。
世の中のAIの本を読み漁って、それでも納得感を得られていない方には、ぜひ読んでみていただきたいです。
非常に素晴らしい内容でした。
本書の大きな流れは以下。
1.AIにまつわる誤解をとく
・AIによって人間の仕事が奪われる
→人間はAIのサポートによって潜在能力を開花させ、AIは人間の教育によって賢くなる。つまり、人間とAIのコラボレーションに価値がある(ヒューマン・イン・ザ・ループ)。
・AIは精度が低いから使う意味がない
→精度が低くても、現在人が100%でやっている仕事ならコスト削減できるし、学習を積み重ねればその効果はだんだん上がる。失敗してはいけない領域の場合も、最終的な人の判断を助ける役割として活用可能。
2.AIの最終価値を見極める
①認識・予測・対処といったAIの活用機能
と
②AIにどのように仕事をさせるか(完全自動化またはヒューマン・イン・ザ・ループ)
を考え、
③売上増大、コスト削減、リスク/損失、UX向上、R&D加速
といったメリットから、自社が最終的に届けたい価値を見極める。
3.AIを戦略デザインに組み込んで競争優位に変換する
・他社との差別化のために、選択した最終価値から、どのような競争優位を実現するか構想する。
例)急成長の原動力、コストリーダーシップ戦略、マイクロプロダクト化、マーケット内の最高のUX実現 等
4.ループ構造を作る
・長期的に勝ち続けるために、競争優位の実現は一度きりではなく、持続的にAIの精度を高めていくループ構造を作る。
→そのためには、設計段階からどんなデータを集めればAIの再学習によるループを回せるかを構想し、デザインする。
・差別化に繋がるデータとは
①個人のIDと紐づいたデータ、店舗や取引先のデータ、例外データ
→これらは溜めれば溜まるほど、ネットワーク効果が働き、AIの精度やサービスの質向上に繋がるため、優位性が得られる。
②人間に関わる非構造化データ
→ユーザーとの接点(対話内容や表情)、仕事内容(仕事のやり方、属人的なルール)、マーケット動向(売上高、競合のニュース)
③リンクデータ
→複数のデータを掛け合わせる(例:顧客満足度×顧客の表情×学習の進捗)
5.多重ループを作る
・複数のループ構造を作ると、他社からより模倣されにくくなり、優位性を揺るぎないものにできる。
例1)ペイメントアプリ「フェイブ」
→ユーザーの決済情報から個人へのレコメンデーションを強化するとともに(ループ①)、購入された店舗のデータを信用情報として銀行に提供し、融資を支援し、手数料収入を得る(ループ②)
例2)画像認識AI「モービルアイ」
→自動運転の画像認識AIで事故予測の精度を上げるとともに(ループ①)、溜めた画像データを位置情報とリンクさせて他にはない詳細なマップ情報を作成する(ループ②)
6.AIプロジェクトをどうマネジメントするか
・一般的なソフトウェア開発に比べて不確実性が高い。そのため、最低これくらいは満たしてほしいというラインと、最大ここまでいけたらいい、というレンジをとって、フェーズが進むごとに期待値の幅を狭めていき、最終的なオプションを最大化するようなマネジメントをする。
■感想
AIそのものはもはや競争優位ではなく、最低限必要な仕組みとなりつつある中、こうした対応が企業にとって必須となるということは良く理解できた。
一方でコンセプトのダブルハーベストの作り方については、現状の事例はこういうものがありますよ、という点に留まっていて、まだそこに解はないのかな、という印象だった。
後細かい所では、AIは誰でもできるという序段の流れから、後半はベンダーに任せましょう、という話になったり、とりあえずデータは溜めて後から考えればよい、という記述の一方、設計段階からループを回すためのデータをデザインしよう、とある等、共著のためか少しちぐはぐに感じる点も見受けられた。
とはいえ、AIにこれから関わる人であれば、社内のプロジェクトの進め方などの指針に使えると思うため、読んで損はないと思う。
著者は自分の得意分野で勝負をして名を馳せた人という認識ですが、誰にも当てはまる絶対的な戦略はないです。一般化する試みとして「ハーベストループ」という概念を提唱しています。たぶん良いことなんでしょうけれど、PDCAサイクルを運用したら組織運営がうまくいくのと同じレベルの文言に思えました。
ただループを回せばAIの精度が上がるとか、新しいアルゴリズムを使えば上手くいくような話は、間違っていないのかも知れないけれど理想論で実務には当てはまらない、学者さんがなにか言っているなという感じがしなくもないです。
AI開発の心構えのような話など知っていたら良さそうなこともあって参考になりました。
今どき立ち上げた事業はすぐに売却して違うポジションにいるのでしょうけれど、数年後とかにこの人はまだ勝ち続けているのか、いじわるですが興味はあります。
AI導入の効果を他者に適切に説明する際のフレームワークとしても有効に使える内容と感じました。
ただ、本書にも途中で書いてあるが、どうしても規模の経済の話に終始しているように感じるところがあり、ニッチな中でも、このダブルハーベストループをうまく回してビジネスができている、もしくは、それをどのように構築するかの説明があると、なお良かったと思う。(なので、星1つマイナス
)
AIは実は誰でも使える!とスタートして違和感感じながら読んでいたら、最後の章で実装の話になると「専門家に任せた方がいいのでAIベンチャーなど活用しましょう」と言ったり
ダブルハーベストもうまいデータとAIループの重ね合わせかと思いきや「Lawgeexを使う弁護士は法的文書の査読が自動化されることでつまらない作業から解放され採用を強化しサービスの質が上がるループ!」ってこじつけというかなんでもありになってしまう気が、、、
あと事例の説明も作者の思い込みなのかファクトなのか判然とせず、すっきりしない。「xx社の狙いはこうである」というのが、当該企業にインタビューでうらどりしていればいいのだが読んだ感じではどうも単純すぎて作者の妄想な気がしてしまう。
うーむ。ループが重要なのは確かな事実なのでもったいない、、、
以前二人の著者さんの講演をそれぞれ聴いたことがあり本も期待していたが、期待以上におもしろかった。もちろん専門用語は使われているが、全体的に平易な言葉が使われており、かつ様々な業界の事例が織り込まれているのでイメージしやすい。
著者さんが日本企業の可能性を信じている点が救われる。AIにまつわる危機感を感じつつも、AIにまつわる実態や思い込みに気づき、AIによってもたらされるだろう未来に気持ちが前向きになった。
テクノロジーに関するプロはもとより、個人的には「AIはわからない」「テクノロジーとか苦手」という方ほど本書を手に取られると良いと思う。

以前二人の著者さんの講演をそれぞれ聴いたことがあり本も期待していたが、期待以上におもしろかった。もちろん専門用語は使われているが、全体的に平易な言葉が使われており、かつ様々な業界の事例が織り込まれているのでイメージしやすい。
著者さんが日本企業の可能性を信じている点が救われる。AIにまつわる危機感を感じつつも、AIにまつわる実態や思い込みに気づき、AIによってもたらされるだろう未来に気持ちが前向きになった。
テクノロジーに関するプロはもとより、個人的には「AIはわからない」「テクノロジーとか苦手」という方ほど本書を手に取られると良いと思う。
