PoCのデモでは、役員から拍手が起きた。
性能も、デモの完成度も、申し分なかった。
しかし本番導入から数週間後、想定していなかった問題が起きる。
これは珍しいことではない。むしろ、多くの会社が通る道だ。
原因は、AIの精度ではない。
「どこに置き、どこで止めるか」を、誰も決めていなかったことにある。
本書は、AIの実装方法を教える本ではない。
AIを「どこに置くべきか」「どこで止めるべきか」「誰が責任を引き受けるか」
を、経営判断としてどう考えるかを示す本だ。
■ ３つの壁
AI導入の現場では、同じような場面が繰り返し起きている。
あなたの会社にも、心当たりがないだろうか。
- 壁①【経営者】「PoCで拍手が起きた」
- 壁②【現場・PM】「便利な自動化を作ったのに、今は誰も触れない」
- 壁③【発注担当】「ベンダーに任せておけば、統制も含めてやってくれると思っていた」
■ なぜAI導入は失敗するのか？
AI導入の失敗は、技術の失敗ではなく、判断の置き場所の失敗であることが多い。
- どこで人間が確認すべきかが決まっていない
- 何度も使う仕組みと、一度きりの仕組みが区別されていない
- 現場が個別に作った自動化が、誰の管理下にもないまま増えていく
- 発注側が、ベンダーに判断そのものを委ねてしまっている
これらはすべて、「技術をどう作るか」ではなく 「技術をどこに置き、どこで止めるか」という、経営判断の問題だ。
本書を読み終えたとき、あなたはこう言えるようになっている。
✅ どの業務をAIに任せてよいか、判断の基準を持っている
✅ ベンダーの提案書を読んだとき、危険信号に気づける
✅ 「型として整備すべきもの」と「使い捨てでよいもの」を区別できる
✅ 発注前にベンダーへ問うべき、3つの質問を言える
✅ 自社のどこにAI導入の優先順位があるか、見当がつく
本書は、次の順序で判断軸を積み上げていく。
第1章 AIの正体 ——AIは答えを知っているのではなく、もっともらしさを計算している
第2章 適材適所の武器 ——RAGとFine-Tuningの使い分け
第3章 AIを入れる場所 ——統制ゲートという考え方
第4章 型と使い捨て ——固定するものと、流動させるもの
第5章 発注前に問うべき原則 ——良いベンダーの見分け方
第6章 導入の実行ロードマップ ——診断する、小さく試す、広げる
本書は、入口です。
判断の軸を持てたら、次は自社の課題に応じて、
実際に設計・実装する段階へ進むことができます。
| AIの技術的な仕組みを、数式や実装まで理解したい | → | 『AIの核心 ディープラーニングの原理・本質から実践までわかる本』（全4巻） |
| 自社の情報をAIに正しく参照させたい。RAGの設計・運用・ガバナンスを深めたい | → | 『AIの核心 組織知と検索拡張生成 理論編』 |
| AIエージェントの自動化・統制を、組織論から理解し実際に設計、発注したい | → | 『AIの核心 AI時代の自動化技術とAIエージェント 理論編』 |
| ベンダーへの発注・RFP作成を本格的に進めたい | → | 上記2冊（『AIの核心 組織知と検索拡張生成 理論編』、）の巻末付録・実務資料（RFPひな型など） |
技術的な体系を順番に押さえたい方は、
ディープラーニング理論編→組織知とRAG理論編→AIエージェント理論編
の順に読み進めると、原理から実装・組織実装まで一貫して理解できます。
PoCが始まる前に読むことをお勧めします。
統制の判断を誤ると、本番環境では取り返しがつきません。
■ 価格について
Kindle Unlimited会員なら追加費用なしで読めます。まずは無料でお読みください。
役に立ったら、社内共有用に電子版・ペーパーバックもご検討いただけます。
■ 『AIの核心』 AI時代の自動化技術とAIエージェント 理論編
■ 姉妹本：『AIの核心』シリーズ：ディープラーニングの原理・本質から実践までわかる本 理論編
AIの核心 ディープラーニングの原理・本質から実践までわかる本 理論編１（DLを取り巻く環境と理論基盤）
AIの核心 ディープラーニングの原理・本質から実践までわかる本 理論編２（深層学習の基礎、CNN・RNN・Transformer・汎化性の向上テクニック）
AIの核心 ディープラーニングの原理・本質から実践までわかる本 理論編3（深層学習の応用①（画像認識・物体検出・セマンティックセグメンテーション・自然言語処理・音声処理））
AIの核心 ディープラーニングの原理・本質から実践までわかる本 理論編4（深層学習の応用②（生成モデル、深層強化学習、様々な学習方法、説明性）、開発・運用環境）
■ 姉妹本：『AIの核心』シリーズ：AI時代の自動化技術とAIエージェント 理論編編
AIエージェントで実現する次世代組織 ～統制と改善の分離から始める、現場主導の自動化設計～
『AIの核心』シリーズ：AI時代の自動化技術とAIエージェント 理論編編
AIエージェントで実現する次世代組織 ～統制と改善の分離から始める、現場主導の自動化設計～
■ 姉妹本：『AIの核心』シリーズ：組織知と検索拡張生成 理論編 〜 RAGで実現するナレッジマネジメント〜
『AIの核心』組織知と検索拡張生成 理論編
〜 RAGで実現するナレッジマネジメント〜
■ 著者について
風呂井 仁（ふろい じん）
株式会社JFソリューションズ 代表取締役
ITストラテジスト・システム監査技術者・プロジェクトマネージャー・情報処理安全確保支援士・ITコーディネーター・G検定／E資格 など
DX戦略策定・RAG導入支援・AIエージェント導入支援・IT PMOコンサルティングを手がける。
組織知の活用と知識格差の解消を事業の中心に置く。
■ コンサルティングのご案内
現在、著者はエンタープライズ企業様のIT戦略・ベンダーマネジメント支援等で大部分の稼働が埋まっており、新規のプロジェクト参画（PMO支援等）はお受けしにくい状況です。
そのため、著者がコンサルティングの現場で実際に使用しているノウハウとフォーマットを、企業様が自社でそのまま使える『RFPひな型（フルセット）』として特別に公開することにいたしました。
内容に関しては『AIの核心』シリーズ：組織知と検索拡張生成 理論編、『AIの核心』シリーズ：AI時代の自動化技術とAIエージェント 理論編編でご案内しておりますので、そちらをご確認ください。
※なお、ベンダーから提出された提案書の妥当性評価など、「第三者評価（セカンドオピニオン）」のスポットコンサルティングのみ、限定的にお受けしております。 [ スポットコンサルのご相談はこちら ]
※本ページにはAmazonアソシエイトプログラムのリンクが含まれています。購入された場合、著者に紹介料が支払われることがあります。