AIのビジネス導入を考える上で読みたい記事

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これからAI (機械学習や深層学習) をビジネスに導入したい、自社のデータを活用したい人にお役立ちの記事をピックアップしています。

運営しているクリエイター: 武田元彦 | DataStrategy Inc. CEO

#DX

DXにおけるプロジェクトマネジメントの重要性と特殊性

DXを推進するに当たっての特有の悩みがあります。それが、プロジェクトマネジメント体制の構築の仕方です。 DXプロジェクトのスタートライン重要なのは、推進メンバーが「DXプロジェクトに従来プロジェクトとの違いがある」点を正しく認識し、意識統一をすることです。また、最初にどれだけ作りこんでいても、プロジェクトが走っていく中でどうしても人の意識や感覚はずれていくものなので、定期的にしつこい程「共通認識」を確認することも重要です。どちらにしても「戻るべきスタート地点」が重要になりま

AI導入及びDX推進では、ROIを考えると負ける？その仕組み

コロナによる強制的なリモートワークへのシフトも手伝い、業務のデジタル化を中心としたDXは全ての企業で「取り組むべき課題」から「今すぐ解決するべき課題」へと優先度があがりました。例えば、TeamsやZoomといったオンライン会議ツールや、それらを活用したオフィス出社がないリモートワークについて、今現在ROIを問う企業はいないでしょう。少し前までは、これらの導入についても「なぜ導入するのか、それによるROIは？」を問われました。しかし、今はROIを飛び越えて「必要なもの」

データ戦略の会社が考える「データ分析の概要を掴むオススメ記事」

これまでに書いたデータ分析に関する記事について、オススメの記事や相互の関係性をはっきりさせるための見出しを作ってみました。これは今後も記事を追加するたびに、更新していこうと思います。 1) AI導入/DXに必要不可欠な「データ戦略」が実現性とプロジェクトの効果を最大化する → AI/IoTを含むデータサイエンス技術をビジネスの成果に結びつけるためのフレームワーク「データ戦略」の7要素について説明しています。(2020/4) 2) なぜ結果が出ないAI導入/DXが多いのか

[保存版] AI/IoT導入やDXなどの「ビジネスのデータ活用に必要なデータ戦略の7要素」

弊社では様々なデジタルトランスフォーメーション(DX)やAI/IoT導入のプロジェクトの相談やサポートを日々行なっていますが、外部のReady madeなAIサービスが増えてきたり、自社にしかないデータを蓄積させてそれを強みとして活用する企業も増えてきたという実感を持っています。一方で、「その分析結果がどんな売上UP/コスト削減につながるのか」をきちんと定義できないままにプロジェクトが進んでしまい、途中で頓挫しているような話もよく聞くという印象です。そんなトレンドを受

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