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Management Textbook · Vol. 10 ★ new
AI-Driven Management — 21st-Century Management
A hype-heavy field handled carefully: each chapter separates "what firms actually run today" from "still conceptual". Agents, the agentic organisation, orchestration and data, and governance.
Ch. 1 What it is — clearing the myths
- AI agent / agentic / AI-native distinctions.
- "Digital labour" hype vs. reality — "replaces 90%" claims have no basis.
- Workflows vs. agents (Anthropic’s principle: fixed steps for routine, agents only for non-routine).
- Adoption reality: 88% use AI, but only ~23% run agents at scale.
Ch. 2 Reshape the organisation
- McKinsey’s five pillars (business, ops, governance, people-culture, tech-data).
- Org design, not early adoption, decides winners.
- Hierarchy → work chart (conceptual); four strategic tensions (MIT×BCG).
Ch. 3 Run it — orchestration & data
- Orchestration layer (routing tasks to the right AI, cost and oversight).
- Compound AI systems (models + tools + retrieval combined).
- The biggest wall is the data foundation (cited by 80%); pilot → production ordering.
Ch. 4–6 Govern, people & reality
- Human-in-the-loop; governance-in-the-loop (emerging; most unprepared).
- Japan’s AI Business Guidelines; accountability.
- People become orchestrators; "careful, not fast" firms did better.
→ Separate vendor hype from what runs in production — the firms that moved carefully, not fastest, got the results.
経営教科書 · 第10巻 ★新設
AI駆動経営 ― 21世紀の新しい経営
売り文句が多い分野を慎重に扱う巻。各章で「実際に企業が使っている水準」と「まだ構想段階」を必ず分ける。エージェント、エージェント型組織、オーケストレーションとデータ、統治。
1章 定義と誤解を解く
- AIエージェント（＝自律的にタスクを実行するAI）／agentic／AI-native（＝業務も製品もAI前提）の区別。
- 「デジタル労働力」の誇大宣伝と実像（"9割代替"型の主張は裏付けなし＝hype）。
- workflowsとagentsの使い分け（定型は決め打ち手順、非定型のみ自律エージェント＝Anthropic原則）。
- 採用の現在地：AI利用88%でも、エージェント本格運用は約23%。
2章 組織を作り替える
- McKinsey提唱の5つの柱（事業・オペレーション・統治・人材文化・技術データ）。
- 勝敗を分けるのは「早期導入」でなく「組織設計」。
- 階層型→work chart（＝成果・タスクの交換で編成）〔構想段階〕／4つの戦略的緊張（MIT×BCG）。
3章 経営を回す ― 調整基盤とデータ
- オーケストレーション層（＝タスクを適切なAI・コスト・監督へ振り分ける調整基盤）。
- 複合AIシステム（compound AI systems＝モデル・道具・検索を組み合わせた系）。
- 最大の壁はデータ基盤（8割が指摘）／パイロットから本番への順序。
4〜6章 統治・人材・実像
- ヒューマン・イン・ザ・ループ（＝人が要所で承認）／ガバナンス・イン・ザ・ループ〔新興・過半が未整備〕。
- 日本のAI事業者ガイドライン（経産省・総務省）／責任とアカウンタビリティ。
- 人は「AIを編成する」役割へ／「慎重に、速くなく」進めた企業ほど成果。
→ ベンダーのhypeと「本番で動くもの」を分ける ― 速さでなく慎重さで進めた企業が成果を出した。
Management Textbook · Vol. 10 ★ new
AI-Driven Management — 21st-Century Management
A hype-heavy field handled carefully: each chapter separates "what firms actually run today" from "still conceptual". Agents, the agentic organisation, orchestration and data, and governance.
Ch. 1 What it is — clearing the myths
- AI agent / agentic / AI-native distinctions.
- "Digital labour" hype vs. reality — "replaces 90%" claims have no basis.
- Workflows vs. agents (Anthropic’s principle: fixed steps for routine, agents only for non-routine).
- Adoption reality: 88% use AI, but only ~23% run agents at scale.
Ch. 2 Reshape the organisation
- McKinsey’s five pillars (business, ops, governance, people-culture, tech-data).
- Org design, not early adoption, decides winners.
- Hierarchy → work chart (conceptual); four strategic tensions (MIT×BCG).
Ch. 3 Run it — orchestration & data
- Orchestration layer (routing tasks to the right AI, cost and oversight).
- Compound AI systems (models + tools + retrieval combined).
- The biggest wall is the data foundation (cited by 80%); pilot → production ordering.
Ch. 4–6 Govern, people & reality
- Human-in-the-loop; governance-in-the-loop (emerging; most unprepared).
- Japan’s AI Business Guidelines; accountability.
- People become orchestrators; "careful, not fast" firms did better.
→ Separate vendor hype from what runs in production — the firms that moved carefully, not fastest, got the results.
経営教科書 · 第10巻 ★新設
AI駆動経営 ― 21世紀の新しい経営
売り文句が多い分野を慎重に扱う巻。各章で「実際に企業が使っている水準」と「まだ構想段階」を必ず分ける。エージェント、エージェント型組織、オーケストレーションとデータ、統治。
1章 定義と誤解を解く
- AIエージェント（＝自律的にタスクを実行するAI）／agentic／AI-native（＝業務も製品もAI前提）の区別。
- 「デジタル労働力」の誇大宣伝と実像（"9割代替"型の主張は裏付けなし＝hype）。
- workflowsとagentsの使い分け（定型は決め打ち手順、非定型のみ自律エージェント＝Anthropic原則）。
- 採用の現在地：AI利用88%でも、エージェント本格運用は約23%。
2章 組織を作り替える
- McKinsey提唱の5つの柱（事業・オペレーション・統治・人材文化・技術データ）。
- 勝敗を分けるのは「早期導入」でなく「組織設計」。
- 階層型→work chart（＝成果・タスクの交換で編成）〔構想段階〕／4つの戦略的緊張（MIT×BCG）。
3章 経営を回す ― 調整基盤とデータ
- オーケストレーション層（＝タスクを適切なAI・コスト・監督へ振り分ける調整基盤）。
- 複合AIシステム（compound AI systems＝モデル・道具・検索を組み合わせた系）。
- 最大の壁はデータ基盤（8割が指摘）／パイロットから本番への順序。
4〜6章 統治・人材・実像
- ヒューマン・イン・ザ・ループ（＝人が要所で承認）／ガバナンス・イン・ザ・ループ〔新興・過半が未整備〕。
- 日本のAI事業者ガイドライン（経産省・総務省）／責任とアカウンタビリティ。
- 人は「AIを編成する」役割へ／「慎重に、速くなく」進めた企業ほど成果。
→ ベンダーのhypeと「本番で動くもの」を分ける ― 速さでなく慎重さで進めた企業が成果を出した。