ダブルハーベスト
「1回収穫して終わり」ではなく、AIを組み込んだ戦略を正しくデザインし、自走する仕組み（ループ構造）をつくることで、二重、三重に実りを収穫し続けられることを指す。
ヒューマン・イン・ザ・ループ
業務上、要求される水準に対して、AIだけのアウトプットではどうしても満たない場合に、人間がそのギャップを埋める。
①AIが間違っていないかどうかを人間がチェックする「人力検査型」
②裏側に人間がいて、AIがうまく対応できないときだけ人間が出てきて対処する「人間バックアップ型」
③ある現象をモニタリングしているAIが判断に迷ったときに人間に知らせる「監査型」
エキスパート・イン・ザ・ループ
専門家をサポートする。
ユーザー・イン・ザ・ループ
ユーザに参加してもらってAIの精度をあげていく。
データ・イズ・キングからレスデータ
・GAN
・転移学習(トランスファーラーニング)→ループ・イズ・キング
「UVP」をキープするのが戦略立案の目的
UVP(ユニークバリュープロポジション):他社にない唯一無二の価値を提供する。
・まずは一回目の勝利を目指す
-ライフタイムバリューを拡大して広告市場を独占する
①売上増大 → 広告市場の独占。急成長の原動力(それによりシェア拡大)
AIにより顧客エンゲージメントが強化されると、顧客生涯価値(LTV)が拡大
②コスト削減 → コストリーダーシップ戦略。マイクロレンディングやP2Pレンディング
③リスク/損失予測 → サブスクリプションモデル。フィンテックモデル。
④UX向上 → マーケット内の最高のUX。カスタマーサクセス上の圧倒的な勝利
パーパス(なぜやるのか)を洗い出すアプローチ
・MTP(Massive Transformative Purpose:野心的な変革目標)
https://www.dhbr.net/articles/-/5238?page=2
パーパス(顧客に届ける究極の価値)は、UXによってどんな体験をもたらせるかが決まる。どんな戦略で価値を持続的に高めるかはハーベストループで決まる。
UXはハーベストループにデータを蓄積し、ハーベストループはユーザの価値をUXにフィードバックする。
目次
はじめに 「技術」から「戦略デザイン」へ 尾原和啓
PROLOGUE
勝敗を分ける「何重にも稼ぐ仕組み」──ハーベストループとは何か？
・AIブームは終焉したのか
・あらゆる産業にAIの恩恵がもたらされる
・「DX＝デジタルシフト」という致命的な誤解
・勝者はいつも「破壊的危機」から誕生する
・コロナショックが次のＧＡＦＡＭを生む
・アマゾンを「小売の覇者」にした二重のループ構造
・イスラエルのベンチャーに１兆７０００億円の値がついた理由
・精度が上がればコミュニケーションミスも減らせる
・楽して稼ぐのはいいことだ──発想の大転換が必要
・本書の構成
CHAPTER 1
AIと人とのコラボレーション──ヒューマン・イン・ザ・ループ
・AIが人間をアシストし、人間がAIの学習を強化する
・ヒューマン・イン・ザ・ループのアプローチ
・仕事の中身が変わるだけでなく、１人あたりの生産性も上がる
・単なるコスト削減にとどまらない
・完全なる自動化か、人間とのコラボレーションか
・ヒューマン・イン・ザ・ループの３つの型
・精度１００％のAIは存在しない
・専門家の能力を最大化する「エキスパート・イン・ザ・ループ」
・高度な専門サービスが民主化され、誰でも利用可能に
・AIの学習にユーザーを取り込む「ユーザー・イン・ザ・ループ」
［Column］AI戦略は水平分業から垂直統合へ──E2E学習
CHAPTER 2
AIで何を実現するかを見極める──戦略デザイン構築のための基盤づくり
・「技術者でなければAIはわからない」のウソ
・AIが実現する５つの「最終価値」
・AI導入を戦略デザインに組み込むための基盤づくり
・「売上増大」を実現するAI──最終価値①
・「コスト削減」を実現するAI──最終価値②
・「リスク／損失予測」を実現するAI──最終価値③
・「ＵＸ向上」を実現するAI──最終価値④
・「Ｒ＆Ｄ加速」を実現するAI──最終価値⑤
・「機能」と「データ」のかけ算で「最終価値」を実現する
・「認識」に関するAI
・「予測」に関するAI
・「対処」に関するAI
・いますぐ取り組めば十分勝機がある
・ボトルネック部分にAIが使えないかをまず検討する
［Column］必要なデータ量はそれほど大きくない──レスデータという新常識
CHAPTER 3
戦略基盤を競争優位に変換する──戦略デザインとしてのAI
・最終価値だけでは逃げ切れない
・「ＵＶＰ」をキープするのが戦略立案の目的
・まずは１回目の勝利を目指す
・ライフタイムバリューを拡大して広告市場を独占する
・「客室単価のリアルタイム最適化」が急成長の原動力に
・価格破壊で圧倒的な優位を築く
・小型化して市場の拡大を目指す
・サブスクモデルのプライシングに生かす
・フィンテック化で店舗の実態にあった融資・保険を提供
・パーソナライズされたＵＸでユーザーを虜に
・最高のＵＸは最強の防護壁
・１回「勝つ」だけでなく「勝ち続ける」ことが真の狙い
［Column］データをためてもいずれ飽和する──サチュレーションと例外処理
CHAPTER 4
データを収穫するループをつくる──ハーベストループでAIを育てる
・データを〝狩る時代〟から〝育てて収穫する時代〟へ
・ループ構造をつくってはじめてAI戦略は機能する
・ハーベストループのつくり方
・最初から「ループありき」で考える
・精度はあとからついてくる
・どんなデータをためればいいのか
・AIプロジェクトに向いているのは「生データ＋アジャイル型開発」
・人間に関わることはすべてデータになる
・人間にしかできない仕事にメスを入れる
［Column］ループを回せるデータと回せないデータ──データ・ネットワーク効果
CHAPTER 5
多重ループを回して圧勝する──ダブルハーベストこそ最強の戦略
・学習し続けるAIがループを回す駆動力となる
・自走するループは、別のループを回す原動力にもなる
・なぜダブルハーベストループが必要なのか
・［ケース①］ローギークスのダブルハーベストループ
・「採用」と「育成」のループが回り出す
・［ケース②］モービルアイのダブルハーベストループ
・［ケース③］フェイブのダブルハーベストループ
・2方面作戦を成功に導くダブルハーベストループ
［Column］データを複数つなげれば無敵になる──自社しかもてないリンクデータ
CHAPTER 6
ハーベストストーリーを実装する──AIプロジェクトマネジメントの考え方
・すべて自社開発する必要はない
・ハーベストループを実装する９ステップ
・プロジェクトマネジャーが知っておくべきこと
・AIとソフトウェアのプロジェクトマネジメントの違い
・AIの成長を見込んで柔軟な契約を結ぶ
・エクスペクテーション・サンドイッチ──挟み撃ちアプローチ
EPILOGUE
地球をやさしく包む「最後のループ」──SDGsとハーベストループ
・ほぼ遅延なしのリアルタイム通信が拓く未来
・「好きなことを仕事に」が現実になる
・AIによる最適化は「持続可能な地球」を残すところまで進む
・二酸化炭素の排出権取引はどう「ゲーム」を変えたのか
おわりに AIよりも戦略よりも大事なこと 堀田 創
