Digital Decisioning デジタル・デシジョニング、「現場の意思決定マネジメント」を活用し、AIでさらなるビジネスインパクトを！

目次：

【第1章】人工知能
　　今後10年間で世界経済にUS13兆ドルの経済効果をもたらすＡIのビジネス機会、本書におけるAIの定義とそのAIの挑戦について記載。

【第2章】デジタル・デシジョニング
　　データの活用で現場の意思決定を適用し、改善を行いながらマシンラーニングからビジネスラーニングを行うデジタル・デシジョンの定義について解説。

【第3章】デジタル・デシジョニングの原則
　　デジタル・デシジョニングには、テクノロジーを使うだけでは不十分。デジタル・デシジョニングの根底には4つの原則があり、原則の紹介とその必要性について言及。

【第4章】デジタル・デシジョニングの展開
　　デジタル・デシジョニングを使ってAIの価値を展開するために、デジタル・デシジョニングを活用できる確立されたアプローチの紹介。

【第5章】デシジョンの発見とモデル
　　デジタル・デシジョニングを導入するにあたり、どのデシジョンを対象とするか？まずは発見し、文書化、設計、理解の手順を、既存のソフトウェアではここまで扱わない詳細レベルで解説。

【第6章】デシジョンサービスの構築
　　前章を受け、ビジネスルール、機械学習(データ分析を含む)、最適化の３つのコア技術を用いて、モデルをITサービスとして具体化するサービスの定義と構築の解説。

【第7章】デシジョンの監視と改善
　　現在対応が急務とされているMLOps。このMLOpsをデシジョンという、より広い統一的な視点からとらえ、継続的な改善のためのサービスの迅速な変更対応、性能比較実験等の手法を通じて、いかにＡＩ活用で事業効果を高めるかについて具体的に紹介。

【第8章】結論
　　「まとめ」としてデジタル・デシジョニングを活用したシステム構築に必要な３つのプロセス実行の実践についてお願いして。

【第9章】参考文献

【第10章】成功を可能にするもの
　　QRコードアクセスによるEＮＡＢＬＥＲ（イネーブラー）を紹介。オンライン版へのリンクとして要約されている内容の提供。英語ですが、是非ご活用ください。