出版書誌データベース

製造、サプライチェーン、会計、R&D、営業、マーケティング　
ヒトと人工知能との「協働」が始まる

GE、マイクロソフト、BMW、グーグル、アマゾン･･････
先進企業に学ぶ「これまでと違う仕事」と「これまでと違う仕事のやり方」

AI革命とは「人間の能力を拡張する」ために業務プロセスを根本的に変えることである。
本書はこの新しい時代を理解し、勝ち抜くためのガイドとなる。

【主要目次】
イントロダクション　ＡＩ時代における人間の役割とは

パート１　「人間＋マシン」の未来を現在から考える
第１章　自己認識する工場―製造・サプライチェーン・流通におけるＡＩ
　工場内のＡＩ／倉庫とロジスティクスにおけるＡＩ
第２章　会計業務をするロボット―コーポレートファンクションにおけるＡＩ
　業務プロセスにおけるＡＩ／人間を中心にプロセスを再設計する　
第３章　究極のイノベーション・マシン―Ｒ＆Ｄとビジネス・イノベーションにおけるＡＩ
　製品・サービスデザインにおけるＡＩ／Ｒ＆Ｄのリスク要因
第４章　フロントオフィスにボットがやってくる―カスタマーサービス、営業、マーケティングにおけるＡＩ
　買い物客を自動認識する店舗／小売業におけるＡＩ

パート２　ミッシング・ミドル―ＡＩで業務プロセスを再考する　
第５章　アルゴリズムを正しく設計する―「責任あるＡＩ」を実現する上で人間が演じる３つの役割
　トレーナー（訓練者）／エクスプレイナー（説明者）／サステイナー（維持者）
第６章　普通の人々が素晴らしい結果を生み出す―ＡＩが新しいレベルの生産性を実現する３つの方法
　能力拡張の３つのタイプ／増幅／相互作用／具現化
第７章　業務プロセスを再設計する―リーダーのための５つのステップ　
　［Ｍ］マインドセット：あるべき業務プロセスを想像する
　［Ｅ］実験：実験をデザインする
　［Ｌ］リーダーシップ：人間とマシンのミックス文化をつくる
　［Ｄ］データ：データのサプライチェーンを設計する
第８章　人間とマシンのコラボレーションを発展させる―ＡＩが働く職場のための８つの新しい融合スキル
　人間性回復スキル―仕事に人間らしさを取り戻す力
　定着化遂行スキル―人間とマシンの共存を日常化する力
　判断プロセス統合スキル―マシンの力を借りて判断する力
　合理的質問スキル―マシンから必要な情報を引き出す力
　ボットを利用した能力拡張スキル―ボットを使いこなす能力
　身体的かつ精神的融合スキル―心身ともにマシンと融合する力
　相互学習スキル―マシンに教え、マシンから学ぶ力
　継続的再設計スキル―マシンとともに変わり続ける力　
結論　人間＋マシン時代を生き残るために
解説　日本語版監修によせて、日本と日本企業が取り組むべきこと

イントロダクション　ＡＩ時代における人間の役割とは

パート１　「人間＋マシン」の未来を現在から考える
第１章　自己認識する工場―製造・サプライチェーン・流通におけるＡＩ
　工場内のＡＩ／倉庫とロジスティクスにおけるＡＩ
第２章　会計業務をするロボット―コーポレートファンクションにおけるＡＩ
　業務プロセスにおけるＡＩ／人間を中心にプロセスを再設計する　
第３章　究極のイノベーション・マシン―Ｒ＆Ｄとビジネス・イノベーションにおけるＡＩ
　製品・サービスデザインにおけるＡＩ／Ｒ＆Ｄのリスク要因
第４章　フロントオフィスにボットがやってくる―カスタマーサービス、営業、マーケティングにおけるＡＩ
　買い物客を自動認識する店舗／小売業におけるＡＩ

パート２　ミッシング・ミドル―ＡＩで業務プロセスを再考する　
第５章　アルゴリズムを正しく設計する―「責任あるＡＩ」を実現する上で人間が演じる３つの役割
　トレーナー（訓練者）／エクスプレイナー（説明者）／サステイナー（維持者）
第６章　普通の人々が素晴らしい結果を生み出す―ＡＩが新しいレベルの生産性を実現する３つの方法
　能力拡張の３つのタイプ／増幅／相互作用／具現化
第７章　業務プロセスを再設計する―リーダーのための５つのステップ　
　［Ｍ］マインドセット：あるべき業務プロセスを想像する
　［Ｅ］実験：実験をデザインする
　［Ｌ］リーダーシップ：人間とマシンのミックス文化をつくる
　［Ｄ］データ：データのサプライチェーンを設計する
第８章　人間とマシンのコラボレーションを発展させる―ＡＩが働く職場のための８つの新しい融合スキル
　人間性回復スキル―仕事に人間らしさを取り戻す力
　定着化遂行スキル―人間とマシンの共存を日常化する力
　判断プロセス統合スキル―マシンの力を借りて判断する力
　合理的質問スキル―マシンから必要な情報を引き出す力
　ボットを利用した能力拡張スキル―ボットを使いこなす能力
　身体的かつ精神的融合スキル―心身ともにマシンと融合する力
　相互学習スキル―マシンに教え、マシンから学ぶ力
　継続的再設計スキル―マシンとともに変わり続ける力　
結論　人間＋マシン時代を生き残るために
解説　日本語版監修によせて、日本と日本企業が取り組むべきこと

著：ポール・R・ドーアテイ
ポール・Ｒ・ドーアティ
アクセンチュア最高技術責任者（ＣＴＯ）兼最高イノベーション責任者（ＣＩＯ）
AI、研究開発部門のリーダーとして、アクセンチュアにおいて長年にわたりAI関連の研究、ビジネスの立ち上げに携わっている。ベンチャービジネス、先端技術開発、エコシステム部門も統括。1980年代初めから、ミシガン大学にて、コンピュータービジネスを専攻、ダグラス・ホフスタッターとともに認知科学、心理学を学び、AI研究に取り組む。オンラインメディア「Computerworld」の「2017年のテクノロジー・リーダー100人」の１人にも選ばれている。


著：H・ジエームズ・ウイルソン
Ｈ・ジェームズ・ウィルソン
アクセンチュア・リサーチ　マネジング・ディレクター
バブソン・エグゼクティブ・アンド・エンタープライズ・エデュケーション、ベイン・アンド・カンパニーにて、調査、研究業務に携わった後、アクセンチュアのＩＴ、ビジネスリサーチ部門のリーダーとして活躍。バブソン大学のチームによる共著、The New Entrepreneurial Leader: Developing Leaders Who Shape Social and Economic Opportunityの著者の１人。パーソナル・アナリティクス、ソーシャルＩＴ、ウェアラブル、ナチュラル・ユーザー・インターフェイス（ＮＵＩ）など、マシンによる人間の能力拡張に早い時期から言及している。

監：保科　学世
保科　学世（ホシナ ガクセ）
アクセンチュア　アプライド・インテリジェンス（AAI）日本統括　マネジング・ディレクター
慶應義塾大学大学院理工学研究科博士課程修了。博士（理学）。アクセンチュアにてAI・アナリティクス部門の日本統括、およびデジタル変革の知見や技術を結集した拠点「アクセンチュア・イノベーション・ハブ東京」の共同統括を務める。『データサイエンス超入門』（共著、日経BP社）など著書多数。厚生労働省 保健医療分野AI開発加速コンソーシアム 構成員など歴任。