AI価値創造者への羅針盤 生成AI時代の価値のつくりかた（本）

生成AIを利用するにあたり、価値を生み出すことが重要です。生成AIの価値評価の本を探していて、見つけました。生成AIを利用し、価値を生み出してこそ、強いビジネスが成立します。本書は、AI価値創造者（企業におけるビジネスリーダー、AIエンジニアやAIソロプレナーを含む）への羅針盤となり得る本です。現時点において、AIクリエーターのバイブルになる可能性があります。以下、本書を紹介いたします。

書名：生成AI時代の価値のつくりかた

　　　―実践者のマインド、スキル、データ、　ユースケース

著者：Rob Thomas、Paul Zikopoulos、Kate Soule、本多 真二郎　監訳、オライリー・ジャパン編集部　訳

原書：AI Value Creators

本の長さ：380ページ

言語：日本語

出版社：オライリー・ジャパン

発売日：2025/9/27

紙書籍：3,300円（電子版あり）

（出版社内容情報）

生成AIとAIエージェントを活用して価値を生み出すために！
本書は、生成AIとエージェントAIを企業でどのように活用すべきかをわかりやすく解説する、生成AI時代のガイドブックです。業界の最新事例を交えながら、戦略的な導入手法、ユースケース、組織的スキル育成、リスク管理などにおける注意点を網羅しています。ビジネスリーダーと技術者双方に向けて、AI時代を生き抜くための視点と実行力を提供します。加えて、AI導入を通じた業務の効率化や競争力の強化にも踏み込んで解説しています。

（内容説明）

現在、私たちは生成AIとエージェントAIの誕生により、インターネットの登場に匹敵する変革期にいます。これは単なる技術的な流行ではなく、ビジネスのあり方そのものを変える大きな波です。本書は、単なる「AIユーザー」から、自社のデータとAIプラットフォームを活用し、独自のビジネス価値をつくりだす「AI価値創造者」へとなるための羅針盤です 。AIの進化、大規模言語モデル、生成コンピューティング、エージェントシステムといったものがビジネス成果にどうつながるかを解説します。AI戦略の策定、モデルの選定、スキル開発、信頼性と責任の組み込み、データ活用など、戦略と運用の両面から具体的なアドバイスを提供します。中小規模言語モデル、モデルルーティング、MoE、エージェントなど、持続可能でスケーラブルなAI戦略の鍵となる要素にも焦点を当てています。

（目次）

監訳者まえがき

推薦の言葉

はじめに

１章　＋ＡＩからＡＩ＋へ：生成ＡＩと「ネットスケープ・モーメント」

２章　ＡＩ価値創造者（AI Value Creators）になるために

３章　ＡＩ説得のための方程式

４章　ユースケース

５章　生きるか、死ぬか、買うか、試すか。多くのことはＡＩが決める

６章　スキルで魅了せよ

７章　一つのモデルがすべてを支配するわけではない！

８章　データを差別化要因として活用する

    8.1　オープンソースを企業向けにカスタマイズする：企業データの新たな捉え方

    　 8.1.1　データ表現の時代をめぐる旅：過去数十年を振り返る

    8.2　立ち上がり、表現せよ！……あなたのデータを

        8.2.1　ステップ① すべては信頼から始まる

        8.2.2　ステップ② LLMで企業データを表現する

        8.2.3　ステップ③ グランドフィナーレ：展開と実験

    8.3　未来はオープンで、協調的で、カスタマイズ可能

９章　生成コンピューティング：コンピューティングの新しいスタイル

    9.1　コンピューティングの構成要素

        9.1.1　トランスフォーマー：AI が見せる以上のもの

    9.2　バック・トゥ・コンピュータサイエンス

        9.2.1　扉は大きく開かれている：可能性を再構築する

    9.3　生成コンピューティングにおけるモデルの構築方法

        9.3.1　生成コンピューティングシステムに機能を追加するための「ライブラリ」

        9.3.2　簡単な比較：今日のLLM利用と生成コンピューティング

        9.3.3　生成コンピューティングランタイム：何をプログラミングできるのか

        9.3.4　OpenAIのストロベリー：ベリースイートな革新

    9.4　生成コンピューティングから生成コンピュータへ：ハードウェアの未来

        9.4.1　IBM NorthPole におけるAI 高速化の実験

    9.5　最後のプロンプト：総括

(正誤表)

書籍最終ページの奥付でお手持ちの書籍の刷数をご確認ください。訂正済みあり。

第1刷正誤表

2025年10月更新

■P. 320　下から6行目

【誤】古典的か量子的かのいずれかとみなことから進化し、

【正】古典的か量子的かのいずれかとみなすことから進化し、

第2刷正誤表

2025年10月更新

■P. 92　表3-1「将来必要とされるスキル」列の「適応型リーダーシップ」内

【誤】機械の平等

【正】機会の平等

（著者等紹介）

トーマス，ロブ［トーマス，ロブ］ ［Ｔｈｏｍａｓ，Ｒｏｂ］
ＩＢＭのソフトウェア担当の上級副社長兼最高商務責任者（ＣＣＯ）。製品の管理・設計、開発、事業開発を含むＩＢＭのソフトウェア事業全体を指揮する。また、世界規模の営業活動、戦略的パートナーシップ、エコシステムを通じて、ＩＢＭの売上と利益に関する全社的な責任を担う。これまでに総額２００億ドル以上に及ぶ多数の企業買収を主導した。Ｓｕｂｓｔａｃｋで「Ｔｈｅ　Ｍｅｎｔｏｒ」を配信し、毎月、スキル、キャリア、自己開発に関する３つの読書体験を共有している。ヴァンダービルト大学を卒業後、フロリダ大学で大学院課程を修了。フェアフィールド郡の恵まれない子どもたちを支援する非営利団体Ｄｏｍｕｓ（コネチカット州スタンフォード）の理事を務めるほか、地域の子どもの飢餓問題に取り組む「Ｆｉｌｌｉｎｇ　ｉｎ　ｔｈｅ　Ｂｌａｎｋｓ」でボランティア活動を行っている

ジコプロス，ポール［ジコプロス，ポール］ ［Ｚｉｋｏｐｏｕｌｏｓ，Ｐａｕｌ］
受賞歴のある作家であり講演家で、人気テレビ番組「６０ミニッツ」からＡＩとビッグデータのトピックについて相談を受けている。また、データが最も重要な要素として認識されている、ＮＡＴＯの作戦指揮統制戦略の将来策定を任されているＮＡＴＯ将官たちとのデータに関する議論にも招かれている。アナリティクスインサイト誌の「トップ１００　ＡＩ＆Ｂｉｇ　Ｄａｔａ　Ｉｎｆｌｕｅｎｃｅｒｓ」やＣＩＯＬｏｏｋ誌の「Ｔｈｅ　１０　Ｍｏｓｔ　Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ　Ｌｅａｄｅｒｓ　ｉｎ　Ｄａｔａ　Ｓｃｉｅｎｃｅ　ａｎｄ　Ａｎａｌｙｔｉｃｓ」など、世界的な「Ｅｘｐｅｒｔｓ　ｔｏ　Ｆｏｌｌｏｗ」や「Ｔｈｏｕｇｈｔ　Ｌｅａｄｅｒ」リストに数多く名を連ねる。データオタクとして３０年以上の偶発的なキャリアの中で、２１冊の著書と３７０本以上記事を執筆している。ＩＢＭでは、ＩＢＭ社員、ビジネスパートナー、クライアントのスキルアップの戦略的方向性の形成に貢献し、前線からリードする。退役軍人の雇用支援を使命とする「Ｃｏｄｉｎｇ　ｆｏｒ　Ｖｅｔｅｒａｎｓ」の理事会メンバーも務めている

スール，ケイト［スール，ケイト］ ［Ｓｏｕｌｅ，Ｋａｔｅ］
ＩＢＭリサーチのディレクターで、ＩＢＭの大規模言語モデルファミリーＧｒａｎｉｔｅのテクニカルプロダクトマネジメントを主導する。熱心なＡＩ愛好家として、ビジネスとテクノロジーの接点を探求し、そのギャップを埋め、ＡＩの進歩がビジネス成果にどのように影響を与えるかを解説することにキャリアを捧げてきた。「Ｗｈａｔ　Ａｒｅ　Ｇｅｎｅｒａｔｉｖｅ　ＡＩ　Ｍｏｄｅｌｓ？（生成ＡＩモデルとは何か）」などの人気ＹｏｕＴｕｂｅビデオや、ＩＢＭのＡＩアカデミーなど、何千人もの人々が生成ＡＩをより深く理解する手助けをしている。コーネル大学で統計学の理学士号も取得している

本多真二郎［ホンダシンジロウ］
Ａｓｔｅｒｍｉｎｄｓ株式会社　代表取締役。ＭＩＴ　Ｓｌｏａｎ　ＭＢＡ卒。大手総合商社に入社後、一貫してＩＴ・ＤＸに関連したプロジェクトを担当。海外留学中に生成ＡＩ学習アプリを創業の後、事業譲渡。２０２５年ＡＩエージェントサービスの開発を行うＡｓｔｅｒｍｉｎｄｓ社を創業（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）

(感想）

　まず、生成AIの利用で価値を生み出すには、自社のデータは自分で押さえておくことである。

　アマゾンやオライリージャパンの図書紹介ページにおいて、詳細目次が公開されております。8章と9章のみ詳細目次を記載しました。他の章の詳細を知りたい場合は、アマゾンやオライリージャパンのホームページを参照ください。

　大企業において、自社データを第三者に公開して生成AIサービスを構築している会社も見受けられますが、いずれ競争力が失われるでしょう！