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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!

立ち読み

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!

著者:
James Taylor
出版社:
Meghan-Kiffer Press (mkpress.com)

概要:

監修:細川泰秀  訳者:酒匂秀敏  津島靖彦

『デジタル経済のMITイニシアチブのフェローのトーマス・H・ダベンポート教授とPredictiveAnalysis World編集長で、Big Speakで有名なエリック・シーゲルPh.D. が推薦』

 現行のビジネスはかなりデジタル化され、デジタルチャネルを介して対話する一方で、人間とデジタルのタッチポイント間の顧客経験で得た価値を、途切れなくしかも上手いやり取りで対応ができるような仕組みにしなければならないために、ビジネスとテクノロジーの境界が徐々に曖昧になってきています。さらに、ほとんどの組織は、新しいデジタルビジネスモデルをサポートするために必要な俊敏性、柔軟性および顧客主導に焦点を合わせた業務システムとプロセスの課題に、未だ多くの問題を抱えています。
 課題対応の一つであるデジタル・トランスフォーメーション(以下、DXという)には、イノベーションを迅速に実現するシステムが必要となります。そのシステムとプロセス対応の在り方としては、合理化され、しかも効率的であり、柔軟性、機敏性、透明性に富んだ現場の意思決定(デシジョン・メーキング)サービスの実現が必要となります。
                           著者:James Taylor


目次:

【第1章】人工知能
  今後10年間で世界経済にUS13億兆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。

ジャンル:
ビジネス > IT・Eビジネス
販売開始:
2021/07/09
ファイルサイズ:
6.62MB
CODE:
J0010556BK0114511001
対応デバイス:
WindowsPCMacAndroidスマートフォンAndroidタブレットiPhone/iPod touchiPad
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価格(税込) 2,750円 -
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ダウンロード可能期間 無期限 -
ダウンロード回数 制限なし -
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販売(無期限): 税込 2,750