AI商機：從導入流程、產業應用、商業實務案例，解析AI跨界創利模式

活動訊息

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內容簡介

業界專家教你一流企業都在用的AI變現術
公開產業轉型必備的實戰KNOW HOW
解析產業 × 事務導入生成式AI的變革與成效
精準掌握大熱潮中的商業應用獲利策略

想在商業領域運用生成式AI，
但卻不清楚需要哪些知識與實務技巧嗎？
本書由來自4位金融科技、通信工程、物理學與專案顧問的第一線業界專家，
藉由分析AI發展的脈絡，建立一套通用的生成式AI導入開發流程。
可以透過本書掌握事業化的實踐手法、了解活用生成式AI的實戰技巧。
將生成式AI視為商業上進擊的企業夥伴，
提升業務效率與生產力、為事業注入附加價值，
創造前所未見的效益與收益，讓產業AI化不再遙不可及！

點出各產業這樣運用生成式AI可省下多少工時
[廣告業]　若89%的業者使用➤每月可減少160萬小時
　‧數位廣告的創意製作
　‧數位廣告的目標鎖定
　‧數位廣告的營運最佳化
[餐飲業]　若5%的業者使用➤每月可減少140萬小時
　‧機器人接待與多語言應對
　‧預測來客人數與自動下單
　‧新人培訓
[不動產業]　若50%的業者使用➤每月可減少540萬小時
　‧自動生成物件說明文
　‧不動產估價
　‧顧客管理與諮詢受理
　　　　　　　　　　　（上述皆以日本2023年的資料推算）

分析不同工作內容採用生成式AI可帶來的優勢
‧文件製作──
用商談紀錄生成AI協助業務策略制定
①提升作業效率、②提升作業品質、③有助於事業成長
　➤可應用在業務、行銷支援領域
‧供應鏈管理──
以自動化價格談判AI支援供應鏈最佳化
①降低談判成本、②提升談判的品質、③建立與供應商的雙贏關係
　➤可應用在金融、法務、事業管理領域
‧軟體開發──
加速開發流程的生成式AI程式設計
①提升開發週期的效率、②程式碼品質提升、③顧客滿意度提升
　➤可應用在IT、軟體開發領域
‧顧客應對──
透過生成式AI預約管理系統，擴大長期客戶群體
①業務流程效率化、②提升顧客滿意度、③擴大顧客的群體
　➤可應用在服務、顧客支援領域

書中在第一、二章將以深入淺出的方式
解釋生成式AI對人類及社會造成的影響，
以及說明AI的發展脈絡、運作原理與能力。
第三章從AI系統提供者的角度出發，
說明AI開發的基本流程、組織體制的建立與伴隨的風險。
第四章依廣告、零售、教育、醫療、運輸等產業
模擬出AI運用在不同產業能提升的生產力與節省的時間。
第五章則是從文件製作、創意製作以及軟體開發等用途分類，
說明各種商業流程的生成式AI應用步驟與優勢案例。
第六章又更進一步，以各企業在藥物研發、行銷宣傳、
腦訊號重建等不同領域的實際應用案例，
列舉出全球的頂尖企業如何用AI創造全新價值。
而在最後一章分成「短期」、「中期」與「長期」
來說明生成式AI未來的發展趨勢，帶動產業創新與變革！

從中掌握導入AI商用模式需要的知識與實務
✔ LLM（大型語言模型）的技術關鍵
✔ AI導入與運用的實務技巧
✔ LLM主要業者的策略
✔ 各產業與不同用途的生成式AI應用案例
✔ 生成式AI的趨勢

☆本書特色☆
‧以大量事例配合分析圖解，輕輕鬆鬆就可以具體理解抽象知識
‧將生成AI套用在不同產業以及不同作業流程上，明示AI SOP如何派上用場
‧站在來自不同領域頂尖專家的肩膀上，俯瞰現況、遠眺趨勢

作者

■作者介紹
荻野調 Ph. D.（Ogino Shirabe）
於哈佛大學研究所取得Computer Science的碩士學位，以及東京大學研究所工程學博士學位、一橋大學研究所MBA。20多歲時，曾在Sony等企業參與多項新事業創立，並擁有高達500億日圓規模的事業重整經驗。30多歲在住友系與伊藤忠系的創投公司任職，負責國內與海外的投資。曾與美國一流的創投公司Sand Hill Road合作，投資數十家矽谷與以色列的企業，並推動這些獨角獸企業透過M&A與IPO等方式成功退出投資，期間亦結識了被微軟收購成為Bing的Powerset的創辦人，以及HDMI始祖的Silicon Image創辦人等天使投資人。40歲時期在聚逸（GREE）領導事業開發部與子公司建立全球性的事業，並參與Yahoo╱KDDI等企業的策略聯盟，投資遊戲公司以及從事新事業建立與出售等相關工作。之後以創業家的身分，創立了AI×Finance的新創公司，向銀行、證券業等金融機構以及政府機關提供AI引擎與AI服務，並在日後將該事業出售。50歲後於大型顧問公司與事業公司，帶領生成式AI特別團隊，負責技術發展與專業形象塑造，除了累積技術方面的認識與實務技巧外，亦推動了生成式AI的產品化與服務化。
大學時期，適逢第二次AI熱潮，也因此對AI產生興趣，並在哈佛大學留學期間透過學分交換制度，向當時在MIT執教的「AI之父」馬文明斯基（Marvin Minsky）學習。憑藉著研究主題加上超過30年在AI的研究、開發以及事業化經驗撰寫本書。
曾任Fintech協會理事（2016～2020年），現為雲端與AI表現技術檢定的考試委員（2021～至今）。

小泉信也（Koizumi Shinya）
於早稻田大學研究所取得工程學碩士學位。曾在大型通訊公司參與大規模網路建構、雲端基礎的Web應用開發以及AI技術驗證等工作，具備多項專案與管理的經驗。之後於Deloitte Tohmatsu Consulting LLC參與多項專案，包含負責資料分析平台的建構，以及結合AI與公共區塊鏈的應用程式開發。自2023年起，擔任結合生成式AI的業務流程改革專案（App開發）的系統架構師兼團隊負責人。目前擔任Deloitte Tohmatsu Consulting LLC生成式AI技術團隊的負責人，著有『給工程師的Web3開發入門』（Impress出版）等。

久保田隆至 Ph. D.（Kubota Takashi）
2011年於東京大學研究所取得物理學的博士學位，在博士課程期間，於歐洲核子研究組織（CERN）參與新型加速器探索新粒子的研究，負責建構探測器與最初期資料的物理分析。曾獲得高能物理研究獎（2011年）與日本物理學會年輕學者研究獎（2012年）。取得學位後，赴墨爾本大學擔任研究員，持續進行基本粒子物理研究。除了在2012年CERN發現Higgs粒子研究中做出貢獻外，期間也數次獲得澳大利亞研究委員會（Australian Research Council）的競爭型獎金，藉此展開自身的研究計畫。2018年回到日本後曾任職於多家專業機構，並於2021年加入Deloitte Tohmatsu Consulting LLC，目前在生成式AI特別團隊中帶領LLM技術驗證團隊。

大塚貴行（Ootsuka Takayuki）
曾在通訊業從事新事業開發，負責手機定位資訊服務與住宿預定網站的企劃與開發。隨後在廣告代理公司創立點數行銷部門，成功拓展點數會員網站的委託管理與自家媒體的聯盟行銷事業。在人力資源廣告公司擔任媒體策略部門主管，參與日本最大規模的醫療與照護求職網站的新創專案，並在非正規就業市場相關的綜合研究所，發表多篇與聘雇議題相關的研究報告。2022年加入Deloitte Tohmatsu Consulting LLC的CSIO Office，負責建構人事諮詢服務的人力分析（People Analytics）基礎系統，以及擔任應用生成式AI的業務流程改革專案（App企劃）的負責人（現職）。

■ 監修介紹
關於Deloitte Tohmatsu Consulting LLC
Deloitte Tohmatsu Consulting LLC是國際專業商業人士聯盟「Deloitte」的成員，在日本隸屬於Deloitte Tohmatsu Group。作為Deloitte的一員，在日本負責顧問服務，並結合Deloitte與Deloitte Tohmatsu Group在審計、保證業務、風險顧問、管理顧問服務、財務顧問、稅務與法律等領域的綜合能力與國際資源，為各種組織與職能需求，提供涵蓋所有產業的解決方案，是一家從提出建議與策略制定到實際執行皆持續提供支援的公司。擁有超過5000名顧問，並與Deloitte全球各地的辦公處合作，具備能為全球各地區與區域提供最佳化服務的體系。

目錄

序言

Chapter 1　生成式AI帶來的典範轉移
1.1　生成式AI的衝擊
現今的「AI」究竟發生了什麼事？
1.2　AI典範轉移對我們造成的影響
擴展人類的生產力與創造力
促進人類健康與加速教育發展
淘汰並創造人類的工作
1.3　生成式AI素養
生成式AI時代必備的五項技能
1.4　生成式AI的風險與機會
認識生成式AI的社會課題
生成式AI帶來的十大風險
Column
協助讀者掌握商機的指南

Chapter 2　 將AI化為「武器」需要掌握的關鍵
2.1　AI究竟是什麼
「創造智慧機械的科學與工程」以及從中衍生出的技術
學習大量資料後誕生的現代AI
2.2　機器學習的基礎
機器學習與深度學習
機器學習使用的三種學習方法
2.3　生成式AI的基礎
傳統AI擅長與不擅長的領域
簡單的操作就能生成高品質內容的AI
2.4　各種類型的生成式AI
文本生成AI與影像生成AI
影片生成AI與音樂生成AI
多模態生成AI
2.5　強人工智慧
實現AGI（強人工智慧）的必要條件
2.6　支援生成式AI的技術
LLM（大型語言模型）～理解自然語言的技術～
Transformer～LLM的技術關鍵～
擴散模型～從沙塵（雜訊）中生成影像的技術～
CLIP～連結自然語言與影像的技術～
2.7　認識生成式AI的競爭者
綜觀LLM主要競爭者的策略
2.8　AI的應用主軸
AI應用的關鍵字是「提升業務效率」與「創造價值」
2.9　擴展生成式AI潛力的技術
運用生成式AI的必備技能──提示工程
Column
獲得身體性的AI，是否能實現強人工智慧（AGI）？

Chapter 3　導入與開發AI的必備條件
3.1　導入AI時的必要條件
透過七項流程掌握導入與開發生成式AI的重點
3.2　明確定義商業目標與預期成果
將生成式AI作為策略性成長的核心
3.3　評估風險與法規遵循
認識日本國內的AI相關指引與全球的規範趨勢
認識生成式AI應用中的法律與倫理風險
3.4　選定技術堆疊
透過既有的服務開發，理解生成式AI的開發方式
認識提升生成式AI準確度的「RAG」技術
以雲端為核心選擇營運平台
各供應商的LLM基礎架構比較
選擇搜尋引擎的五大重點
認識用於RAG的各種搜尋引擎的特點
3.5　選擇人才與合作夥伴
認識在開發流程中需要與商業團隊合作的體制
認識AI專案中不可或缺的職位
3.6　反覆式原型開發
認識原型開發的全貌
決定專案成敗的資料評估與準備
決定生成式AI回答準確度的資料準備流程
認識資料前處理必須執行的作業
迅速發布與高品質開發不可或缺的原型開發方法
評估原型的三種方法
3.7　正式開發
認識API的使用限制與對策
提升使用者滿意度不可或缺的資料更新與營運
認識提示注入的機制與其防範對策
認識輸出錯誤資訊的幻覺現象與其因應對策
3.8　生成式AI應用程式的營運
生成式AI應用程式的成本效益考量
Column
生成式AI正從導入推廣期邁向業務應用階段

Chapter 4　［依產業分類］AI應用趨勢與效率化模擬
4.1　廣告業的AI應用
從創意製作到營運最佳化，全面自動化各項業務
4.2　零售業的AI應用
透過庫存管理與價格的最佳化，提升利潤與顧客滿意度
4.3　餐飲業的AI應用
透過機器人接待與AI新人培訓提升服務品質
4.4　住宿業的AI應用
無人接待化與高附加價值禮賓服務
4.5　金融業的AI應用
帳務處理效率化與快速融資審查
4.6　教育與學習支援產業的AI應用
減少教師勞動工時並完善課程規劃
4.7　就業服務業的AI應用
提供高品質媒合服務，降低早期離職率
4.8　醫療與福祉業的AI應用
診療紀錄自動化，加速醫療現場的作業效率
4.9　資訊通訊業的AI應用
提升軟體開發到使用者支援的整體效率
4.10　不動產業的AI應用
自動生成物件說明文，實現不動產估價的高速化與最佳化
4.11　運輸業的AI應用
透過貨物量預測與配送路徑最佳化，達成最佳勞力分配
4.12　建設業的AI應用
透過AI管理專案，大幅提升勞動生產力
4.13　製造業的AI應用
從產品開發到製造現場的安全管理，提供人類軟體與硬體的支援
Column
運用AI跨越社會課題

Chapter 5　［依用途分類］生成式AI的應用案例
5.1　文件製作
協助業務策略制定的商談紀錄生成AI
加速契約書撰寫流程：具備法律知識的生成式AI
吸引優秀的人才的徵才文案生成AI
5.2　計畫擬定
輸入文本即自動完成出差預約：結合生成式AI的出差管理系統
5.3　供應鏈管理
支援供應鏈最佳化的自動化價格談判AI
5.4　軟體開發
加速開發流程的生成式AI程式設計
5.5　資料分析
支援策略制定的生成式AI評論分析
支援行銷策略與SNS經營的全方位生成式AI
結合生成式AI的建議工具，實現高效且適任的招募徵選
預測未來風險與商機的財務分析AI
5.6　知識應用
協助員工長期留任的生成式AI勞務諮詢
提升金融機構作業效率的金融專用LLM
5.7　創意製作
最佳化廣告預算的創意生成AI
在法規限制內強化商品魅力的說明文生成AI
自動完成作詞、作曲與演奏流程的生成式AI音樂製作
無需技術背景也能製作與管理網站的AI
5.8　教育、培育
結合生成式AI的數位學習（e-learning），改革人才培育流程
5.9　顧客應對
利用生成式AI撰寫開發信件，累積業務實務技巧
利用生成式AI管理網路研討會，提升探索顧客需求的效率
透過生成式AI預約管理系統，擴大長期客戶群體
提升顧客體驗與生產力的AI客服支援
提升企業信賴感的客訴郵件自動識別AI
Column
重新檢視資料收集與管理流程，與AI建立最佳的協作關係

Chapter 6　透過生成式AI創造全新價值
6.1　建立藥物研發流程
運用生成式AI技術，協助建立藥物研發流程的平台
6.2　AI行銷宣傳
行銷宣傳改革：利用生成式AI打造虛擬藝人與模特兒
6.3　腦訊號重建
利用AI技術，從腦訊號重建內心描繪的影像
6.4　真實版翻譯蒟蒻
集結最新AI技術的多語言對話系統
6.5　溝通普及化
利用生成式AI打造能夠代替本人溝通的數位分身
6.6　共創品牌形象
與使用者共創品牌形象的生成式AI平台
6.7　強化工作流程的競爭力
強化工作流程的學習資料改善平台
6.8　利用AI重現歌聲
重現真人歌聲的AI語音合成技術
6.9　影片營利的民主化
透過生成式AI的產品置入技術，輕鬆上傳影片實現營利
6.10　打造個人專屬的聊天機器人
快速從個人電腦提取資訊的高速AI聊天機器人
6.11　AI影片生成的民主化
藉由文本生成具有一致性且高品質的影片生成AI
6.12　可自由客製化的聊天機器人
打造原創ChatGPT的無程式碼工具
6.13　3D模型生成技術的新時代
利用單張影像迅速生成3D模型的AI
6.14　AI代理人革命
完全自主型AI軟體工程師
Column
實現「多啦A夢」的AI技術發展前景

Chapter 7　掌握生成式AI的發展趨勢，加速商業發展
7.1　生成式AI的未來
生成式AI未來的發展趨勢
7.2　預計在短期內會實現的變化（現在～2年左右）
自動大量生成內容的時代來臨
推動真正貼近個人的行銷策略
加速勞動改革2.0
7.3　預計在中期內會逐漸普及的變化（現在～5年左右）
AI民主化
生成式AI成為業務運作的核心引擎
接納生成式AI創作的藝術
強化AI的透明度與可解釋性
7.4　預計在長期內會顯現的變化（現在～10年左右）
AI創造的事業成為商業核心
生成式AI拓展至科學與物理領域
生成式AI參與法律制定與法務事務
Column
重疊AI所見的景色

參考文獻
詞彙表

序／導讀

掌握生成式AI的商機

　　感謝您翻閱本書。
　　在令和的生成式AI熱潮中幾乎每一天都能看見AI的新聞，當我在撰寫這篇序言的同時又傳來了OpenAI與蘋果合作的消息。
　　生成式AI的商業應用超越了過去RPA普及的速度，以前所未有的效率滲透到各行各業，除了一般使用者外，也已經出現將AI整合到自家服務與產品的企業，而且這樣的現象在日本也越來越普遍。
　　那麼，要在商業領域運用生成式AI，究竟需要哪些知識與實務技巧呢？
　　對於製造業的業務員或流通業管理部門的經理而言，到底該如何運用生成式AI呢？身為大型顧問公司的我們，決定一同撰寫這本書來回答這些問題。
　　本書將著重探討商業人士在各產業與各項業務的實務上該如何運用AI。
　　在第四章與第五章，主要會介紹當前的應用實例與導入成效，第六章會以新創企業為核心，介紹新的AI商業模式；第七章將針對短期、中期與長期來預測未來趨勢，想要了解具體應用案例的讀者，請務必閱讀這些內容。
　　另一方面，若要實際評估將AI導入業務中，也必須與開發公司或SIer進行溝通，因此本書也涵蓋非工程職應該要了解的資訊。在第一章會先說明AI的典範轉移；第二章與第三章將介紹AI基礎知識、主要競爭者以及技術的基本原理。
　　生成式AI正如其名是一個日新月異的領域，如今網路上充斥著良莠不齊的資訊，因此本書由推動新創事業、事業開發、產品開發與服務設計等專業人士所撰寫，精選出對商業現場讀者而言真正不可或缺的資訊。
　　希望能透過本書幫助各位釐清當前的商業處境，掌握應該採取的行動，獲得未來發展方向的指引。

2024年6月
荻野調╱小泉信也╱久保田隆至╱大塚貴行

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• • 語言
  • 中文繁體
  • 裝訂
  • 紙本平裝
• • ISBN
  • 9786264375764
  • 分級
  • 普通級
• • 頁數
  • 256
  • 商品規格
  • 21*14.8*1.50
• • 出版地
  • 台灣
  • 適讀年齡
  • 全齡適讀
• • 注音
  • 級別

中文書＞財經企管＞領導／管理＞經營策略／方法

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