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生成AI、AIエージェントなど、加速する技術進化の波に乗ることは、ビジネスの持続的な成長に欠かせません。技術を導入・運用し成長しつづけるには組織（ハード）、人材（ソフト）の両軸から企業の“OS”をアップデートしなければなりません。これまでDXなどに取り組んできた経験があるほど、言うほど簡単でないことを実感できるでしょう。本書は、生成AIに代表される先端技術を導入し、持続的に運用するための実践ノウハウを具体的に解説。小さく始めて大きく成長する全プロセスが手に取るようにわかります。序章 なぜ今「イノベーションOps」なのか第1章 先端テクノロジーの潮流と経営インパクト第2章 イノベーションOpsの思考法と運用基盤第3章 イノベーションで拓く経営改革第4章 イノベーションOpsを支える基盤全体像と構築・運用のポイント第5章 生成AI活用とMLOpsの融合第6章 継続的な経営変革を実現するためのデータ基盤第7章 導入効果検証とユーザー理解による戦略的展開第8章 持続的にイノベーションOpsを進化させる第9章 持続的な競争優位を築くために

表紙
はじめに
目次
Prologue なぜ今「イノベーションOps」なのか
加速し続ける技術革新
ソフトウェア型の技術革新に対応する持続型イノベーション基盤（イノベーションOps）
column 松下幸之助に学ぶ「変化を前提にした経営」
Chapter 1 先端テクノロジーの潮流と経営インパクト
経営に求められる4つの再設計
6つの業界×4つの価値ドライバーで見るインパクトマップ
生成AIを効果的に活用し、成果を出す4つの鍵
AI活用を支える3層構造
column 鳥井信治郎に学ぶ「実践の継続の重要性」 042
イノベーションOpsの思考法と運用基盤
仮説から始める価値創出の型
実行力を引き出す組織とチームの作り方
イノベーションを止めないための意思決定の仕組み化
運用から差がつく競争力の磨き方
column エコシステムによって点と点をつなぎ、イノベーションを生み出す
Chapter 3　イノベーションで拓く経営改革
経営改革テーマの選定と優先順位付け
経営改革を実行に移す現実的アプローチ
column 幻想と現実をつなぐ経営の責任 ～日本における遅れも視野に入れて～
Chapter 4 イノベーションOpsを支える基盤全体像と構築・運用のポイント
イノベーションOps推進のための基盤アーキテクチャ
Opsを統合して運用することが高い効果を生み出す
基盤導入のロードマップ
column イノベーションOps実践事例（１） 準備期～立ち上げ期：“探索と適応”の初動
Chapter 5 価値を生み出すAgentOps実行基盤
イノベーションOps時代の新たな主役、「AIエージェント」とは？
最初の「デジタルな労働力」を設計する
AIエージェント導入の要点
AIエージェントはどのように動くのか？
AIエージェントを成長させるAgentOps
人とAIが協働する未来の職場
個から組織へ：AIエージェント群の連携
AIエージェントをどう選定し、開発運用チームをどう組成するか
column イノベーションOps実践事例（２） 拡大期：生成AIのスケールと信頼性の両立
Chapter 6 継続的な経営変革を実現するためのデータ基盤
データ基盤を中心とした業務活用
データ基盤構築の段階的アプローチ
PoCで業務価値と技術的可能性を素早く見極める
本番導入で業務に定着させ継続的に価値を生み出す
column イノベーションOps実践事例（３） 使いこなし期：AIネイティブなワークスタイルの確立
Chapter 7 導入効果検証とユーザー理解による戦略的展開
導入効果検証の進め方：“全社”と“現場”の稼働削減時間を定量的に可視化し、導入効果を評価する
ユーザー理解：“数”と“声”で真の活用度を把握し、次の打ち手を描く
column イノベーションOps実践事例（４） 成果創出期：持続的なイノベーションの実現
Chapter 8 持続的にイノベーションOpsを進化させる
「完成させない仕組み」：サグラダ・ファミリア思考で走り続ける
データ・AI・テックを統合したOpsの未来：シナジーを最大化するには
イノベーションカルチャーの醸成と社会的インパクト
column 挑戦と失敗の繰り返しによりイノベーションを起こす
奥付