【図解】コレ1枚でわかるAI戦略　ビジネスパーソンが主導権を握るための「知識と思考」

■第1章：AIの現在地～人間とテクノロジーの役割を再定義する
テーマ1：そもそも「モデル」とは何か？
テーマ2：生成AIの根幹「基盤モデル（ファウンデーションモデル）」
テーマ3：AI、機械学習、ディープラーニング、生成AIの「包含関係」
テーマ4：ビジネスで必須となる2つのフェーズ：「学習」と「推論」
コラム1：「AGI」とは何か？
テーマ5：AI進化の歴史～「識別型」から「生成型」、あるいは「自律型（AGI）」へ
コラム2：「身体性を持ったAGI」へのロードマップ
テーマ6：AIの強みと限界
テーマ7：AI開発で鎬を削る、巨大企業たち
テーマ8：AIの現在地と、ビジネスにおける「AI」の再定義
テーマ9：人間との協働モデル～AIに任せてはいけないこと
コラム3：「センス」と「利他の精神」が羅針盤

■第2章：業務への組み込みと自律型AI（Agentic AI）の実装
テーマ1：プロンプトエンジニアリングの本質は「指示の構造化」にある
テーマ2：自社独自の知識をRAGでAIに付与する
テーマ3：ファインチューニングによりモデルを「専門家化」する
テーマ4：AIaaSによるスピード導入の定石
テーマ5：自律型AI（Agentic AI）の出現と動作原理
コラム1：4段階のAI×ビジネス活用
テーマ6：複数エージェントの協働（マルチエージェント）と新標準規格MCP
テーマ7：AI組み込みによる次世代ユーザー体験（UX）の設計思想
テーマ8：ノーコード・ローコードAIツールの実務価値とセキュリティガバナンスの限界

■第3章：第3章：開発最前線とAIインフラの進化
テーマ1：Transformer（トランスフォーマー）はなにが革命的だったのか
テーマ2：リーズニングモデル（推論強化モデル）の衝撃
テーマ3：GPU専用チップの台頭
テーマ4：小規模言語モデル（SLM）とローカルモデル（AI PC）がもたらす自律分散型インフラ
テーマ5：バーティカルAI（特化型モデル）の選択基準
テーマ6：E2Eマルチモーダルモデルによるリアルタイム対話の進化
テーマ7：説明可能なAI（XAI）の実務上の要求
テーマ8：現実世界の物理法則を予測・理解する「世界モデル」
テーマ9：物理空間で自律駆動する「フィジカルAI(ロボティクス)」への接続

■第4章：AIプロジェクトの企画と推進
テーマ1：AIプロジェクトの全体像は、課題から逆算せよ
テーマ2：自社の課題を発見する「業務機能別ユースケースの見取り図」
テーマ3：AI推進チームに必要な3つの役割（ビジネス、データ、エンジニアリング）
テーマ4：全社的なAIリテラシー向上のための「リスキリング戦略」
テーマ5：死の谷に陥らないためのPoC（概念実証）の進め方
テーマ6：RFP（提案依頼書）に絶対に盛り込むべきAI特有の要件
テーマ7：AIプロジェクト特有のコスト構造とROIの正しい見積もり方
コラム1：生成AIサービスの料金モデル：仕組みと賢い使い分け
テーマ8：生成AI導入の4大アプローチとベンダー評価軸
テーマ9：AIの精度を決める「良質なデータ」の条件とデータ・サプライチェーン
テーマ10：開発手法のベストプラクティス(SaaS利用 vs API連携 vs 独自モデル構築)
テーマ11：システム開発を再定義する「AI駆動開発」と内製化モデル
テーマ12：導入を成果に変える「定着マネジメント」～ 死の谷の先にある「定着の谷」
テーマ13：AIプロジェクトの全体を俯瞰しその進め方を整理する

■第5章：リスク回避のためのAIガバナンス
テーマ1：企業として備えるべき基本のAIルール「社内AI利用ガイドライン」の作り方
テーマ2：生成AIと著作権～実務的な対処法
テーマ3：情報漏洩リスクとセキュリティ対策～クラウド利用とローカルモデルの使い分け
テーマ4：AIのバイアスと公平性の問題～企業のブランドリスクへの対応
テーマ5：国内外のAI法規制の全体地図～ルールを「設計要件」として読み解く
テーマ6：ディープフェイクと偽情報～「攻撃される側」のリスクへの防衛
テーマ7：業務の効率化から「事業の再設計」へ～AIが変えるビジネスモデル

■補章：AIを支える数学の基礎知識
テーマ1：AIが情報を理解する「ベクトル空間」と演算の構造
テーマ2：大量のデータを一括・並列処理する「行列」の構造モデル
テーマ3：「確率と統計」に基づくAIの予測・推論プロセス
テーマ4：人工ニューロンの計算モデルと多層ニューラルネットワーク
テーマ5：AIが「間違い」から自律学習する「誤差逆伝播法」の直感的モデル
テーマ6：計算パラダイムの「反転」がもたらす変化