目次

はじめに　ITが成果の原動力となる時代

第1章　新しい価値はどうやってもたらされるのか

これまでにできなかったことが次々と実現する

• すぐ先に訪れる新しい日常風景
• これまでの常識は一気に破壊される

ITの4つの役割

• 利便性の向上と多様性を支える「道具としてのIT」
• 効率や品質を高める「仕組みとしてのIT」
• 変革や創出を促す「思想としてのIT」
• 収益を拡大させ，成長を支える「商品としてのIT」
• コラム　「商品としてのIT」が生まれた歴史的背景

第2章　いま，世界の最前線で起こっている変化

続々と生まれる新しいビジネスモデル

• モノを売らない製造業
• 既存の業界秩序を破壊するシェアリングエコノミー
• 既得権益の壁を崩壊させるFinTech

人間ができなかったことをできるようにしてしまう技術

• 人間より優れた能力を発揮する人工知能
• 膨大なデータから，価値ある情報を教えてくれるアドバイザー
• 自分で試行錯誤を繰り返しながら能力を高めてゆくロボット
• 「難しいIT」と「自然な人間」を仲介してくれるbot（ボット）
• 人工知能がロボットを「自動化」から「自律化」へ進化させる
• 人間の役割の見直しを迫るスマートマシン
• コラム　自動運転トラックの可能性と課題
• ものづくりの民主化を実現する3Dプリンタ
• 空間をデータ化するドローン
• 魅力や価値の訴求を自動化するマーケティングオートメーション
• 農業人口の減少を補い，国際競争力を高める農業IT

働くことのありさまを変えてしまうデジタルオフィス

• 場所と時間に縛られない会議
• 「仕事の量」ではなく「仕事の質」を高めるための時間を増やす
• 生産性を劇的に改善する
• 優秀な人材を確保する
• コラム　イノベーションとは何か

デジタルトランスフォーメーションの時代がやってくる

• 「ITや機械がすべてをおこなう」前提で変革を引き起こす
• 常識の大転換を生む4つの変化

第3章　未来を支える技術

人間の本来の役割を取り戻してくれる人工知能

• さまざまな分野での利用が広がる
• 「置換」と「支援」，「助言」と「強化」で人間の能力を拡張する
• 人工知能の歴史と新たな展開
• 人工知能・機械学習・ディープラーニングの関係
• 機械学習はどのようなことに使われているのか
• 人工知能の抱える課題と限界
• 人工知能に置き換えられる職業，置き換えられない職業
• 日本の未来を支える人工知能とロボット
• コラム　産業発展の歴史と人工知能の位置付け
• 人工知能との付き合い方
• コラム　人工知能の適用領域

デジタルデータで世界を捉え，アナログな世界を動かすIoT

• モノがお互いにつながる世界
• 現実世界をデータ化し，データを使って現実世界をより良くする
• IoTが生みだす3つの価値
• IoTがもたらす「モノのサービス化」
• 「連続型」「未来対応型」「エコシステム型」へと変わるビジネス価値
• あらゆる出来事をデータで捉え，新しい社会やビジネスを生みだす

最新テクノロジーを支える土台

• つながることの常識を変えてしまったインターネット
• 失敗のコストを引き下げ，イノベーションを加速させるクラウドコンピューティング
• 新しい組み合わせが容易になり，非常識が常識に変わる
• コラム　加速するビジネススピードに対応するためのアジャイル開発
• 現実世界とサイバー世界が一体となって機能するサイバーフィジカルシステム

第4章　これからの常識を自分で創りだす方法

あなたにだって革新的なビジネスは作れる

• ITは目的ではなく手段でしかない
• “Uberist”になるための3つの原則
• 第1の原則：課題を実感する
• 第2の原則：トレンドの風を読む
• 第3の原則：試行錯誤する
• コラム　IoTビジネスを成功させた3つの要件

新しいビジネスを創るための3つのステップ

• ステップ1：戦略（Strategy）
• コラム　「新規事業」を作っているのか，「新規事業計画」を作っているのか
• ステップ2：作戦（Operation）
• ステップ3：戦術（Tactics）

どこを狙えばいいのか

• 市場拡大の加速度に着目する
• 「きっとだれかがやる」ことに着目する
• 汎用目的技術に着目する
• コラム　効率よく情報収集とアウトプットをするための習慣
• ITを味方につけたものが生き残る時代へ

おわりに　ビジネスとITの壁を取り払って未来を創れ