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インプレス[コンピュータ・IT]ムック いちばんやさしいDXの教本 改訂2版 人気講師が教えるビジネスを変革するAI時代のIT戦略

インプレス / 2024年03月26日 / 全207ページ

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テレ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。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。専門知識がなくても読み進められるいちばんやさしい解説書です。

目次

  • 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
  • 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
  • 65 開発手法の進化は企業淘汰を引き起こす
  • 66 DX時代の収益モデル
  • 67 求められるスキルも進化する
  • 68 2025年の崖の先にあるもの
  • 69 あなたの現場で起きること
  • COLUMN 「いちばんやさしいDXの教本」のDXなつくり方
  • 索引
  • スタッフリスト
  • 奥付

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