目次

はじめに　「技術」から「戦略デザイン」へ　　尾原和啓

ＡＩブームの背後で起きた「ゲームチェンジ」に気づけているか／日本企業には「勝ち続ける仕組み」が欠けている／アフターデジタル時代に必要な「ＡＩ戦略のデザイン」／ＩＤＥＯとシナモンＡＩがワークショップを共同開発

Prologue　勝敗を分ける「何重にも稼ぐ仕組み」

　　　　　 ── ハーベストループとは何か？

ＡＩブームは終焉したのか
あらゆる産業にＡＩの恩恵がもたらされる
「ＤＸ＝デジタルシフト」という致命的な誤解
勝者はいつも「破壊的危機」から誕生する
コロナショックが次のＧＡＦＡＭを生む
アマゾンを「小売の覇者」にした二重のループ構造
イスラエルのベンチャーに１兆7000億円の値がついた理由
精度が上がればコミュニケーションミスも減らせる
楽して稼ぐのはいいことだ ── 発想の大転換が必要
本書の構成

Chapter１　AIと人とのコラボレーション

　　　　　　── ヒューマン・イン・ザ・ループ

ＡＩが人間をアシストし、人間がＡＩの学習を強化する
ヒューマン・イン・ザ・ループのアプローチ
仕事の中身が変わるだけでなく、１人あたりの生産性も上がる
単なるコスト削減にとどまらない
完全なる自動化か、人間とのコラボレーションか
ヒューマン・イン・ザ・ループの３つの型
精度100％のＡＩは存在しない
専門家の能力を最大化する「エキスパート・イン・ザ・ループ」
高度な専門サービスが民主化され、誰でも利用可能に
ＡＩの学習にユーザーを取り込む「ユーザー・イン・ザ・ループ」

Column　AI戦略は水平分業から垂直統合へ ── E２E学習

Chapter２　AIで何を実現するかを見極める

　　　　　　── 戦略デザイン構築のための基盤づくり

「技術者でなければＡＩはわからない」のウソ
ＡＩが実現する５つの「最終価値」
ＡＩ導入を戦略デザインに組み込むための基盤づくり
「売上増大」を実現するＡＩ ── 最終価値①
「コスト削減」を実現するＡＩ ── 最終価値②
「リスク／損失予測」を実現するＡＩ ── 最終価値③
「ＵＸ向上」を実現するＡＩ ── 最終価値④
「Ｒ＆Ｄ加速」を実現するＡＩ ── 最終価値⑤
「機能」と「データ」のかけ算で「最終価値」を実現する
「認識」に関するＡＩ
「予測」に関するＡＩ
「対処」に関するＡＩ
いますぐ取り組めば十分勝機がある
ボトルネック部分にＡＩが使えないかをまず検討する

Column　必要なデータ量はそれほど大きくない ── レスデータという新常識

Chapter３　戦略基盤を競争優位に変換する

　　　　　　── 戦略デザインとしてのAI

最終価値だけでは逃げ切れない
「ＵＶＰ」をキープするのが戦略立案の目的
まずは１回目の勝利を目指す
ライフタイムバリューを拡大して広告市場を独占する
「客室単価のリアルタイム最適化」が急成長の原動力に
価格破壊で圧倒的な優位を築く
小型化して市場の拡大を目指す
サブスクモデルのプライシングに生かす
フィンテック化で店舗の実態にあった融資・保険を提供
パーソナライズされたＵＸでユーザーを虜に
最高のＵＸは最強の防護壁
１回「勝つ」だけでなく「勝ち続ける」ことが真の狙い

Column　データをためてもいずれ飽和する ── サチュレーションと例外処理

Chapter４　データを収穫するループをつくる

　　　　　　── ハーベストループでAIを育てる

データを“狩る時代”から“育てて収穫する時代”へ
ループ構造をつくってはじめてＡＩ戦略は機能する
ハーベストループのつくり方
最初から「ループありき」で考える
精度はあとからついてくる
どんなデータをためればいいのか
ＡＩプロジェクトに向いているのは「生データ＋アジャイル型開発」
人間に関わることはすべてデータになる
人間にしかできない仕事にメスを入れる

Column　ループを回せるデータと回せないデータ ── データ・ネットワーク効果

Chapter５　多重ループを回して圧勝する

　　　　　　── ダブルハーベストこそ最強の戦略

学習し続けるＡＩがループを回す駆動力となる
自走するループは、別のループを回す原動力にもなる
なぜダブルハーベストループが必要なのか
［ケース①］ローギークスのダブルハーベストループ
「採用」と「育成」のループが回り出す
［ケース②］モービルアイのダブルハーベストループ
［ケース③］フェイブのダブルハーベストループ
２方面作戦を成功に導くダブルハーベストループ

Column　データを複数つなげれば無敵になる ── 自社しかもてないリンクデータ

Chapter６　ハーベストストーリーを実装する

　　　　　　── AIプロジェクトマネジメントの考え方

すべて自社開発する必要はない
ハーベストループを実装する９ステップ
　　［ステップ①］ＫＰＩに落とし込む
　　［ステップ②］推論パイプラインのデザインとプレビュー
　　［ステップ③］初期データの特定と準備 ── アノテーションとシンセシス
　　［ステップ④］初期実験とファインチューニング
　　［ステップ⑤］蓄積データの「型」特定
　　［ステップ⑥］ＵＩ／ＵＸデザイン
　　［ステップ⑦］実装とデプロイ
　　［ステップ⑧］クオリティチェック
　　［ステップ⑨］実運用と継続効果検証
プロジェクトマネジャーが知っておくべきこと
ＡＩとソフトウェアのプロジェクトマネジメントの違い
ＡＩの成長を見込んで柔軟な契約を結ぶ
エクスペクテーション・サンドイッチ ── 挟み撃ちアプローチ

Epilogue　地球をやさしく包む「最後のループ」

　　　　　 ── SDGsとハーベストループ

ほぼ遅延なしのリアルタイム通信が拓く未来
「好きなことを仕事に」が現実になる
ＡＩによる最適化は「持続可能な地球」を残すところまで進む
二酸化炭素の排出権取引はどう「ゲーム」を変えたのか

おわりに　AIよりも戦略よりも大事なこと　　堀田 創

日本の産業は「ハーベストループ」で生まれ変わる／「どうやるか？」よりも先に自問すべきことがある／「なぜやるか？」を洗い出す２つのアプローチ／パーパスとハーベストループをつなぐ「第３の項」とは？／謝辞

著者紹介

堀田 創（ほった・はじめ）
株式会社シナモン 執行役員／フューチャリスト
1982年生まれ。学生時代より一貫して、ニューラルネットワークなどの人工知能研究に従事し、25歳で慶應義塾大学大学院理工学研究科後期博士課程修了（工学博士）。2005・2006年、「IPA未踏ソフトウェア創造事業」に採択。2005年よりシリウステクノロジーズに参画し、位置連動型広告配信システムAdLocalの開発を担当。在学中にネイキッドテクノロジーを創業したのち、同社をmixiに売却。
さらに、AI-OCR・音声認識・自然言語処理（NLP）など、人工知能のビジネスソリューションを提供する最注目のAIスタートアップ「シナモンAI」を共同創業。現在は同社のフューチャリストとして活躍し、東南アジアの優秀なエンジニアたちをリードする立場にある。
また、「イノベーターの味方であり続けること」を信条に、経営者・リーダー層向けのアドバイザリーやコーチングセッションも実施中。認知科学の知見を参照しながら、人・組織のエフィカシーを高める方法論を探究している。
マレーシア在住。今回が初の著書となる。


尾原和啓（おばら・かずひろ）
IT批評家
1970年生まれ。京都大学大学院工学研究科応用人工知能論講座修了。
マッキンゼー・アンド・カンパニーにてキャリアをスタートし、NTTドコモのiモード事業立ち上げ支援、リクルート、ケイ・ラボラトリー（現KLab）、コーポレートディレクション、サイバード、電子金券開発、リクルート（2回目）、オプト、グーグル、楽天の事業企画・投資・新規事業に従事。経済産業省対外通商政策委員、産業技術総合研究所人工知能研究センターアドバイザーなどを歴任。
単著に『ネットビジネス進化論』『ITビジネスの原理』『ザ・プラットフォーム』（以上、NHK出版）、『モチベーション革命』（幻冬舎）、『アルゴリズム フェアネス』（KADOKAWA）、『どこでも誰とでも働ける』（ダイヤモンド社）、共著に『アフターデジタル』『ディープテック』『スケールフリーネットワーク』（以上、日経BP）などがある。