『生成AI活用の最前線世界の企業はどのようにしてビジネスで成果を出しているのか』レビュー

出版社: 東洋経済新報社

★ 3.5

紙の本

その他

レビュー

『生成AI活用の最前線』は、生成AIをビジネスでどう使えば成果が出るのかを、事例から学ぶ本です。紹介文では、AI活用の権威として知られるバーナード・マーによる、100以上の事例に基づくインサイトが軸だとされています。

生成AIは、試すこと自体は簡単です。ただ、成果が出る形にするのは難しいです。 PoCで止まる。現場が使わない。リスクが怖くて進まない。こういう壁を、事例と成功要因で越える設計になっています。

本書の第1部は導入です。概要です。動作原理です。世界やビジネスのあり方をどう変えるかです。仕事への影響も扱うとされています。

さらに、生成AIに関連するリスクや課題も、正直に向き合うとあります。ここが安心材料になります。便利な面だけで走ると、後で止まります。最初にリスクを言語化しておくと、社内の合意形成がしやすいです。

第2部は、企業や組織の導入事例と教訓です。目次には、メディアとエンターテインメントが出てきます。広告とマーケティングも出てきます。顧客エンゲージメントの再構築も出てきます。

この並びを見るだけでも、生成AIが「文章作成ツール」に留まらないことが分かります。制作です。企画です。顧客体験です。意思決定の支援です。現場の仕事に寄せた形で理解できます。

事例を見ても、自社に持ち帰れないことがあります。業界が違うからです。規模が違うからです。データが違うからです。

本書は第3部で、導入の成功要因を解説するとされています。ここが橋渡しになります。事例を読んで終わらず、自社の条件に合わせて再構成できます。将来予測にも触れるとあり、投資判断の補助線にもなります。

生成AIの導入では、怖さが先に立つことがあります。炎上の不安です。情報漏えいの不安です。誤情報の不安です。

本書は第1部で、リスクと管理すべき4つの課題を扱うとされています。この「課題の枠」があると、議論が前に進みます。感情論で止まりにくいです。導入するかしないかではなく、どう管理するかへ移れます。

事例集は、眺めるだけだと終わります。変換が必要です。

おすすめは、各事例を次の3つの問いで読むことです。

この問いで読むと、業界が違っても持ち帰りやすくなります。第2部の事例は、潜在的な活用事例を見つけ出す手助けをするためだと紹介文にあります。まさにその読み方です。

生成AIは、導入の論点が多いです。現場とITの言葉がズレることもあります。

本書を読む前後で、次の論点を社内で共有しておくと進みやすいです。

この論点が曖昧だと、便利さの議論で盛り上がって止まります。逆に言語化できると、事例の読み取り精度が上がります。

第1部には、生成AIが職業に与える影響を扱う章があるとされています。ここを「奪われる」だけで読むと不安が増えます。

おすすめは、仕事を工程に分けて考えることです。たとえば、調べる工程です。整理する工程です。下書きを作る工程です。最終判断の工程です。どこをAIに渡すかを決めると、議論が具体になります。

最初に「自社で変えたい仕事」を1つ選ぶと良いです。たとえば、問い合わせ対応です。資料作成です。社内ナレッジ検索です。商品説明の更新です。

次に、第2部の事例を「似ている課題」で読むと吸収が速いです。業界が違っても、課題が同じなら使えます。最後に、第3部の成功要因で、自社の制約を言語化します。制約が言語化できると、PoCで止まりにくいです。

高橋啓介
大手出版社で書籍編集を10年経験後、独立してブロガーとして活動。科学論文と書籍を融合させた知識発信で注目を集める。
森田美優
出版社勤務を経てフリーライターに。小説からビジネス書、漫画まで幅広く読む雑食系読書家。Z世代の視点から現代的な読書の楽しみ方を発信。
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京都大学大学院で認知科学を研究する博士課程学生。理系でありながら文学への造詣も深く、科学と文学の交差点で新たな知の可能性を探求。
佐々木健太
元外資系コンサルタントから転身したライター。経済学の知識を活かしながら、健康・お金・人間関係の最適化を追求。エビデンスベースの実践的な知識発信を心がける。