はじめに
なぜ国産生成AIが必要なのか？ストックマークの日本初1,000億パラメータLLM開発の秘話
日本にナレッジマネジメントが必要な理由とテキストワークの非効率性
ストックマークが提供する「Aconnect」「SAT」とは
読者へのメッセージ
PART0 CEOが知っておくべき生成AIによる変革
序章 生成AIの夜明けと新しいCEO像
生成AIの民主化と企業へのインパクト
日本のLLM開発現場から見える景色
「人的資本経営」から「AI資本経営」へ―本書の狙い
PART1 市場パラダイムとビジネスインパクト
第1章 Generative AI／LLMは何を破壊し、何を生むのか
対話駆動UXがもたらす価値提供コスト極小化
生成AI導入による最大の効果は「意思決定サイクルの高速化」
ノーコード化とSaaS再編
コミュニケーション変革・パーソナライズ・擬人化
ノンデスクワーカー市場の爆発的拡大
第2章 デジタルツインと自律化社会へのロードマップ
シミュレーションコスト“ほぼゼロ”の世界
産業横断エージェントとサプライチェーン再設計
第3章 あらゆる業務プロセスの刷新（共通業務編）
情報収集から稟議まで、業務フローは“9割自動化”
ワンクリックで新規事業が生まれる世界へ
シゴトにおけるヒトの役割の変化
第4章 部門別・変革のシナリオ（機能組織編）
生成AIで業務を変革する際の重点テーマ
経営企画
R&D（研究開発）
IT戦略
マーケティング
製造・エンジニアリング
営業
PART2 戦略と組織の変革
第5章 CEOに求められる5つのマインドセット
AIスタートアップCEOが考える変革を主導するリーダー像
1.激動を楽しむ―Vision Driver―
2.変化に自ら触れる―Hands-on leadership/engagement―
3.情報源をデザインする―Curator―
4.大局観を持つ―Architect―
5.早い失敗と速い学習―Accelerator―
第6章 “AI資本経営”に向けた組織と人材の適応
AIオリエンテッドな組織設計と人材育成プログラム
AI時代の中間管理職「AIオーケストレーター」
AIオリエンテッドな組織で必要となる職種
AI資本経営に適した組織構造への変化
変化を牽引するリーダーシップとインセンティブ
第7章 生成AI 導入で陥りやすい罠と回避策
AI導入に失敗する共通パターン
“PoC倒れ”を避けるためには
導入効果をROIで数値化して意思決定する
ROIでよくある間違いと回避の方法
生成AIのリスクマネジメント
企業向けAI使用規程の例
企業向け生成AIリスクマネジメント・詳細チェックリスト
サイバーリスク
リーガル（法務）リスク
PART3 戦略実行のロードマップとアクション
第8章 CEOのための生成AI実装フレームワーク
ロードマップの6ステップ～経営システム全体を再構築する～
ステップ1：戦略アライメント（照準）とユースケースの優先順位付け
ステップ2：データ・インフラとアーキテクチャ設計
ステップ3：ガバナンスとリスクマネジメントの確立
ステップ4：パイロットと“PoC倒れ”回避設計
ステップ5：チェンジマネジメントと人材育成
ステップ6：全社スケールと継続的最適化（LLMOps/FinOps：財務オペレーション）
投資判断のチェックポイント
社内コミュニケーション／合意形成のテンプレート
第9章 データ・ナレッジマネジメント戦略
AI時代におけるデータ戦略とRAGの重要性
知識活用の基盤～「EKP（Enterprise Knowledge Platform）」とは何か
従来の組織図に代わる「Organization Graph」とは
「AI資本の可視化」が企業価値を決める時代になる
第10章 CEOのための90日ロードマップと未来予測
90日ロードマップを成功に導くポイント
実践：90日ロードマップの進め方
次の5年で起きる企業経営の変化～市場のパワーシフトと意思決定指針
PART4 ストックマークの実践とケーススタディ
第11章 情報爆発時代の“AIナレッジマネジメント”
AIナレッジマネジメント（1）～社内外のデータを一括で検索
AIナレッジマネジメント（2）～自社固有データを整理・構造化、すぐにAI活用できるRAG・AIエージェント基盤
終章 AIと人が共創する次世代経営の哲学
“AI×人”のハイブリッドと最適化
AI資本時代の働き方
「企業らしさ」を守り、進化させるために
おわりに
出版書誌データベース
