出版書誌データベース

データとデジタル技術を活用してビジネスモデルを変革し、新たな価値創出につなげる「DX(デジタルトランスフォーメーション)」。デジタル競争の激化やハイブリッドワークの浸透に伴い、DXの重要性はますます高まっています。本書では、アナログデータのデジタル化から、業務のデジタル化、ビジネスモデルの変革まで行うDXの基本を解説しています。それに加え、生成AIをDXのツールとして業務に導入する方法も学べます。生成AIを業務に導入した事例を含め、DXの成功事例を多数掲載しており、自社でDXを行う場合のヒントを得られます。豊富な図解を使って解説しており、専門知識がなくてもスムーズに読み進められるいちばんやさしい解説書です。

表紙
著者プロフィール
はじめに
目次
Chapter1 DXを正しく理解する
01 DXとは何か
02 なぜいまDXが注目されるのか
03 デジタルトレンドを理解しよう
04 DXのメリットを考える
05 デジタル化には段階がある
06 DXのアクションを起こすには
07 DXのハードルを知っておこう
08 いつDXに取り組むか
09 小さく早い成功を積み上げよう
COLUMN 10分でわかったつもりになる「リーンスタートアップ」
Chapter2 企業体質をデジタルファーストにする
10 デジタルファーストな体質づくりに向けた準備
11 DXプロジェクトの全体像
12 ビジネスモデル図をつくろう
13 業務上の課題を洗い出そう
14 課題からデジタル化すべき業務を洗い出す
15 データの流れを把握する
16 データ活用の可能性を考える
17 現状のシステムマップとのギャップ
18 生産性を上げるシステム改善
19 効果を測定するには
20 DX推進の横断チームをつくろう
21 スケジュールを作成しよう
22 DXの費用対効果を見積もる
23 経営層から承認を得るプレゼン方法
COLUMN 通過率8割のプレゼン資料のつくり方
Chapter3 DX時代の開発手法
24 デジタル化の流れを整理しよう
25 デジタイゼーションの進め方
26 デジタライゼーションの進め方
27 仕様書の作成ポイントを押さえる
28 カスタマージャーニーマップを開発に活用する
29 ユーザーへの提供価値を絞る
30 データを正しく取得するための設計方法
31 デジタライゼーションをすばやく始める
32 開発をしないデジタライゼーション
33 RPAで人の作業をデジタル化する
34 アジャイル開発の進め方
35 プロトタイプを使って検証する
36 ユーザーテストの注意点
37 成功するリリース方法
38 プロジェクトを評価する
COLUMN UXをビジネスで活用することでDXの実現に近づく
Chapter4 新しいビジネスを生み出すデジタライゼーション
39 データを活用してビジネスをデータドリブンに
40 データ分析の基本的な考え方を理解する
41 データ分析を体験しよう
42 データを活用する会社に変わる
43 AIで分析や意思決定を自動化する
44 QCDからDXを考える（１）「 品質を高める」
45 QCDからDXを考える（２）「 コストを下げる」
46 QCDからDXを考える（３）「 納期を早める」
47 QCDを高める2つの着眼点
48 デジタライゼーションの次のステップへ
COLUMN データサイエンティストの採用をどう始めるべきか
Chapter5 生成AIをDX推進の武器にする
49 実用性が高い生成AIのタスクを知る
50 まずは小さく始める
51 生成AIから求める出力を引き出す
52 システムに組み込む際のポイントはユーザー理解
53 生成AI使用時の注意点を知る
Column 生成AI、突然の急成長のワケ
Chapter6 事例に学ぶ、成功するDXのポイント
54 事例を自社の状況に合わせて読んでみよう
55 事例に学ぶデジタル化（１）「デジタルデータを生み出す」
56 事例に学ぶデジタル化（２）「新しいサービスを生み出す」
57 事例に学ぶデジタル化（３）「まったく新しい価値を生み出す」
COLUMN なぜDXはスタートアップのほうが多いのか
Chapter7 DXの先を見据えて
58 DXはIT導入の集大成ではない
59 ビジネスを支えてきたテクノロジー
60 DXを支える5つの技術キーワード
61 計算の進化がもたらした人工知能（AI）
62 生成AIの活用可能性を知ろう
63 ビジネスがAIで変わる
64 クラウドサービスで開発を加速する
ほか