AI-Native DX
緒言
【 AIネイティブ時代のDX拡張・進化 】
1 AIネイティブ時代のDX再編［1］
1.1 概要
1.2 AIネイティブDXの再編ポイント
2 AIネイティブ時代のDX再編［2］
2.1 ユースケース別再編事例
2.2 課題と克服策
3 AI変革進化マトリックス ― 静的システムから知能システムへの5段階進化
3.1 概要（構造・アーキテクチャ等）
3.2 実施形態
3.3 DXを進めるにあたっての組織再編成・ワークフローモデルの要点・留意点
3.4 成功指標およびガバナンス要件
3.5 適用するAI関連ツールやモデル別特性
3.6 代表的な成功事例
3.7 関与するコンサルティング企業とその手法
3.8 既存サービスと市場動向
4 AIネイティブ競争戦略 ― AIを活用した競争優位性の戦略的枠組み
4.1 概要（構造・アーキテクチャ等）
4.2 実施形態
4.3 DXを進めるにあたっての組織再編成・ワークフローモデルの要点・留意点
4.4 成功指標およびガバナンス要件
4.5 適用するAI関連ツールやモデル別特性
4.6 代表的な成功事例
4.7 関与するコンサルティング企業とその手法
4.8 既存サービスと市場動向
【 AIファーストのITインフラ再設計／AI統合／AI導入・活用の戦略／運用モデル最適化 】
5 AIファーストのインフラ ― AI機能を最優先に設計された技術スタック
5.1 概要（構造・アーキテクチャ等）
5.2 実施形態
5.3 DX推進のための組織再編成・ワークフローモデル：要点・留意点
5.4 成功指標およびガバナンス要件
5.5 適用するAI関連ツールやモデル別特性
5.6 代表的な成功事例
5.7 関与するコンサルティング企業とその手法
5.8 市場動向
5.9 代表的な参考文献・出典（抜粋）
6 規模依存型AI統合 ― 組織規模に基づく差別化されたアプローチ
6.1 概要（構造・アーキテクチャ等）
6.2 実施形態
6.3 DXを進めるにあたっての組織再編成・ワークフローモデルの要点・留意点
6.4 成功指標およびガバナンス要件
6.5 適用するAI関連ツールやモデル別特性
6.6 代表的な成功事例
6.7 関与するコンサルティング企業とその手法
6.8 既存サービスと市場動向
7 AIネイティブ品質保証 ― 継続的改善のためのAI活用品質管理システム
7.1 概要（構造・アーキテクチャ等）
7.2 実施形態
7.3 DXを進めるにあたっての組織再編成・ワークフローモデルの要点・留意点
7.4 成功指標およびガバナンス要件
7.5 適用するAI関連ツールやモデル別特性
7.6 代表的な成功事例
7.7 関与するコンサルティング企業とその手法
7.8 既存サービスと市場動向
8 AI強化型戦略計画 ― AIインサイトを取り入れた長期計画プロセス
8.1 概要（構造・アーキテクチャ等）
8.2 実施形態
8.3 DXを進めるにあたっての組織再編成・ワークフローモデルの要点・留意点
8.4 成功指標およびガバナンス要件
8.5 適用するAI関連ツールやモデル別特性
8.6 代表的な成功事例
8.7 関与するコンサルティング企業とその手法
8.8 既存サービスと市場動向
【 業務プロセス改革／プロセス自動化（RPA／BPM）／ビジネスプロセス監視・分析 】
9 インテリジェント・フロー・エンジニアリング
9.1 概要（構造・アーキテクチャ等）
9.2 実施形態
9.3 DX推進における組織再編成・ワークフローモデルの要点・留意点
9.4 成功指標およびガバナンス要件
9.5 適用するAI関連ツールやモデル別特性
9.6 成功事例
9.7 関与するコンサルティング企業とその手法
9.8 関連サービスと市場動向
9.9 代表的な参考出典
10 ハイパーオートメーション戦略
10.1 概要（構造・アーキテクチャ等）
10.2 実施形態
10.3 DX推進における組織再編成・ワークフローモデルの要点・留意点
10.4 成功指標およびガバナンス要件
10.5 適用AI関連ツールやモデルの特性
10.6 成功事例
10.7 関与するコンサルティング企業とその手法
10.8 関連サービスと市場動向
10.9 代表的な参考出典
11 AIネイティブDX「プロセス・リエンジニアリング・ファースト」
11.1 構造・アーキテクチャ
11.2 実施形態と運用モデル
11.3 組織再編とワークフローモデルの要点・留意点
11.4 成功指標・ガバナンス要件
11.5 AI関連ツール・モデル別特性
11.6 成功事例
11.7 コンサルティング企業と手法
11.8 関連サービス市場動向
11.9 代表的出典
12 AI駆動型プロセス再設計 ― AI能力を中核とした業務プロセス再構築
12.1 概要（構造・アーキテクチャ等）
12.2 実施形態
12.3 DXを進めるにあたっての組織再編成・ワークフローモデルの要点・留意点
12.4 成功指標およびガバナンス要件
12.5 適用するAI関連ツールやモデル別特性
12.6 代表的な成功事例
12.7 関与するコンサルティング企業とその手法
12.8 既存サービスと市場動向
13 リアルタイムコンテキスト適応の概要と実践
13.1 構造・アーキテクチャ
13.2 実施形態
13.3 組織再編とワークフローモデル
13.4 ワークフロー設計の要点・留意点
13.5 成功指標
13.6 ガバナンス要件
13.7 適用ツールとモデル別特性
13.8 成功事例（要点化）
13.9 関与コンサルティング企業と手法
13.10 市場動向
13.11 実装チェックリスト（抜粋）
14 継続学習・適応サイクルの概要と実践
14.1 概要・構造・アーキテクチャ
14.2 実施形態とDX推進時の組織再編・ワークフローモデルの要点・留意点
14.2.1 実施形態
14.2.1 組織再編・人材戦略の要点
14.2.1 ワークフローモデル設計の留意点
14.3 成功指標およびガバナンス要件
14.3.1 成功指標
14.3.1 ガバナンス要件
14.4 適用するAI関連ツールやモデル別特性
14.5 成功事例
14.6 関与するコンサルティング企業とその手法
14.7 既存の関連サービスと市場動向
15 意図駆動開発パターンの概要と実践
15.1 概要・構造・アーキテクチャ
15.2 実施形態とDX推進時の組織再編・ワークフローモデルの要点・留意点
15.3 成功指標およびガバナンス要件
15.4 適用するAI関連ツールやモデル別特性
15.5 成功事例
15.6 関与するコンサルティング企業とその手法
15.7 既存の関連サービスと市場動向
16 同期AIネイティブワークフローの概要と実践
16.1 概要・構造・アーキテクチャ
16.2 実施形態とDX推進時の組織再編・ワークフローモデルの要点・留意点
16.3 成功指標およびガバナンス要件
16.3.1 成功指標
16.3.1 ガバナンス要件
16.4 適用するAI関連ツールやモデル別特性
16.5 成功事例
16.6 関与するコンサルティング企業とその手法
16.7 既存の関連サービスと市場動向
17 自動化ビジネスプロセス実行の概要と実践
17.1 構造・アーキテクチャ
17.2 実施形態
17.3 組織再編とワークフローモデルの要点・留意点
17.4 ワークフロー設計の要点・留意点
17.5 成功指標
17.6 ガバナンス要件
17.7 適用するAI関連ツールやモデル別特性
17.8 成功事例（要点）
17.9 関与するコンサルティング企業とその手法
17.10 市場動向
17.11 実装チェックリスト（抜粋）
18 迅速な実験・反復サイクルの概要と実践
18.1 構造・アーキテクチャ
18.2 実施形態
18.3 組織再編とワークフローモデルの要点・留意点
18.4 ワークフロー設計の要点・留意点
18.5 成功指標
18.6 ガバナンス要件
18.7 適用するAI関連ツールやモデル別特性
18.8 成功事例（要点）
18.9 関与するコンサルティング企業とその手法
18.10 市場動向
18.11 実装チェックリスト（抜粋）
19 自律的品質保証の概要と実践
19.1 構造・アーキテクチャ
19.2 実施形態
19.3 組織再編とワークフローモデルの要点・留意点
19.4 ワークフロー設計の要点・留意点
19.5 成功指標
19.6 ガバナンス要件
19.7 適用するAI関連ツールやモデル別特性
19.8 成功事例（要点）
19.9 関与するコンサルティング企業とその手法
19.10 市場動向
19.11 実装チェックリスト（抜粋）
20 自己修復システムアーキテクチャ
20.1 構造・アーキテクチャ
20.2 実施形態
20.3 組織再編とワークフローモデルの要点・留意点
20.4 ワークフロー設計の要点・留意点
20.5 成功指標
20.6 ガバナンス要件
20.7 適用するAI関連ツールやモデル別特性
20.8 成功事例（要点）
20.9 関与するコンサルティング企業とその手法
20.10 市場動向
20.11 実装チェックリスト（抜粋）
21 自律的プロセス最適化 ― 人的介入を必要としない自己最適化ビジネスプロセス
21.1 概要（構造・アーキテクチャ等）
21.2 実施形態
21.3 DXを進めるにあたっての組織再編成・ワークフローモデルの要点・留意点
21.4 成功指標およびガバナンス要件
21.5 適用するAI関連ツールやモデル別特性
21.6 代表的な成功事例
21.7 関与するコンサルティング企業とその手法
21.8 既存サービスと市場動向
22 アルゴリズムによるビジネスプロセス ― AIアルゴリズムが中核業務を駆動
22.1 概要（構造・アーキテクチャ等）
22.2 実施形態
22.3 DX推進と組織再編成・ワークフローモデルの要点・留意点
22.4 成功指標およびガバナンス要件
22.5 適用するAI関連ツールやモデル別特性
22.6 代表的な成功事例
22.7 関与コンサルティング企業とその手法
22.8 既存のAIアルゴリズム関連サービス市場動向
22.9 代表的な参考文献・出典（抜粋）
【 AI統合型ビジネスモデル変革／AIが導く次世代事業創出モデル／ 】
23 AI統合型ビジネスモデル変革
23.1 概要（構造・アーキテクチャ等）
23.2 実施形態
23.3 組織再編成とワークフローモデルの要点・留意点
23.4 成功指標およびガバナンス要件
23.5 AI関連ツールやモデル別特性
23.6 成功事例
23.7 関与するコンサルティング企業と手法
23.8 既存の関連サービス市場動向
24 AI-ネイティブアーキテクチャ設計
24.1 概要（構造・アーキテクチャ等）
24.2 実施形態
24.3 DX推進にあたる組織再編成・ワークフローモデルの要点・留意点
24.4 成功指標およびガバナンス要件
24.5 適用AI関連ツールやモデル別特性
24.6 成功事例
24.7 関与するコンサルティング企業とその手法
24.8 関連サービスと市場動向
24.9 代表的な参考出典
25 ダイナミック・コーディネーション・モデル
25.1 概要（構造・アーキテクチャ等）
25.2 実施形態
25.3 組織再編成およびワークフローモデルの要点・留意点
25.4 成功指標およびガバナンス要件
25.5 適用するAI関連ツールやモデル別特性
25.6 成功事例
25.7 関与するコンサルティング企業とその手法
25.8 既存の関連サービス市場動向
26 機能横断型AIチーム編成
26.1 概要（構造・アーキテクチャ等）
26.2 実施形態
26.3 組織再編成およびワークフローモデルの要点・留意点
26.4 成功指標およびガバナンス要件
26.5 適用するAI関連ツールやモデル別特性
26.6 成功事例
26.7 関与するコンサルティング企業とその手法
26.8 市場動向
27 継続学習メカニズム構築
27.1 概要（構造・アーキテクチャ等）
27.2 実施形態
27.3 組織再編成およびワークフローモデルの要点・留意点
27.4 成功指標およびガバナンス要件
27.5 適用するAI関連ツールやモデル別特性
27.6 成功事例
27.7 関与するコンサルティング企業とその手法
27.8 既存の関連サービス市場動向
28 データドリブン意思決定フレームワーク
28.1 概要（構造・アーキテクチャ等）
28.2 実施形態
28.3 DX推進にあたる組織再編成およびワークフローモデルの要点・留意点
28.4 成功指標およびガバナンス要件
28.5 適用AI関連ツールやモデル特性
28.6 成功事例
28.7 関与するコンサルティング企業とその手法
28.8 関連サービスおよび市場動向
28.9 代表的な参考出典
【 DX創発戦略 】
29 創発的戦略形成の概要と実施形態
29.1 概要（構造・アーキテクチャ等）
29.2 実施形態
29.3 DX推進にあたる組織再編成・ワークフローモデルの要点・留意点
29.4 成功指標およびガバナンス要件
29.5 適用AI関連ツールやモデルの特性
29.6 成功事例
29.7 関与するコンサルティング企業とその手法
29.8 関連サービスと市場動向
29.9 代表的な参考出典
30 AIネイティブ型資源配分の概要と実践形態
30.1 概要（構造・アーキテクチャ等）
30.2 実施形態
30.3 DX推進に伴う組織再編成およびワークフローモデルの要点・留意点
30.4 成功指標およびガバナンス要件
30.5 適用するAI関連ツールやモデル別特性
30.6 成功事例
30.7 関与するコンサルティング企業とその手法
30.8 関連サービスおよび市場動向
30.9 代表的な参考出典
【 AIネイティブDXガバナンス／責任あるAI実装と監視フレームワーク 】
31 AIネイティブDXにおけるAIガバナンスの位置づけ
31.1 AIネイティブDXにおけるガバナンスの必要性
31.2 AIガバナンスの構成要素と役割
31.3 組織体制・ステークホルダー層
31.4 DXプロセスへの統合ポイント
31.5 AIネイティブDXにおけるガバナンスのメリット
31.6 今後の展望と取り組みポイント
32 分散型AIガバナンスモデル ― 分散型AIシステムのための統治構造
32.1 概要（構造・アーキテクチャ等）
32.2 実施形態
32.3 DXを進めるにあたっての組織再編成・ワークフローモデルの要点・留意点
32.4 成功指標およびガバナンス要件
32.5 適用するAI関連ツールやモデル別特性
32.6 代表的な成功事例
32.7 関与するコンサルティング企業とその手法
32.8 既存サービスと市場動向
33 適応型AIガバナンスフレームワーク ― AI能力と共に進化する柔軟なガバナンス構造
33.1 概要（構造・アーキテクチャ等）
33.2 実施形態
33.3 DXを進めるにあたっての組織再編成・ワークフローモデルの要点・留意点
33.4 成功指標およびガバナンス要件
33.5 適用するAI関連ツールやモデル別特性
33.6 代表的な成功事例
33.7 関与するコンサルティング企業とその手法
33.8 既存サービスと市場動向
34 データ・ガバナンス・フレームワーク
34.1 概要
34.2 構造・アーキテクチャ
34.3 実施形態
34.4 組織再編成およびワークフローモデルの要点・留意点
34.5 成功指標
34.6 ガバナンス要件
34.7 適用ツールやモデル別特性
34.8 成功事例
34.9 関与するコンサルティング企業とその手法
34.10 市場動向
35 リアルタイム・ガバナンス・システム
35.1 概要と位置づけ
35.2 構造・アーキテクチャ
35.3 実施形態（代表パターン）
35.4 ワークフローモデルの要点・留意点
35.5 組織再編成（オペレーティングモデル）
35.6 成功指標（KPI）とメトリクス
35.7 ガバナンス要件
35.8 モデル別・ツール別の適用指針
35.9 代表的な実装フロー（例）
35.10 成功事例（パターン別概観）
35.11 関与するコンサルティング企業と手法
35.12 既存関連サービスと市場動向
35.13 設計テンプレート（チェックリスト）
36 倫理的AIガバナンス - 責任あるAI実装と監視のための枠組み
36.1 構造・アーキテクチャの概要
36.2 実施形態
36.3 組織再編成およびワークフローモデルの要点・留意点
36.4 成功指標およびガバナンス要件
36.5 適用するAI関連ツールやモデル別特性
36.6 成功事例
36.7 関与するコンサルティング企業とその手法
36.8 市場動向
37 責任あるAI組込型ポリシー
37.1 概要
37.2 構造・アーキテクチャ
37.3 実施形態
37.4 組織再編成・ワークフローモデル要点
37.5 ワークフローモデルの要点・留意点
37.6 成功指標およびガバナンス要件
37.7 適用ツール・モデル特性
37.8 成功事例（要点ベース）
37.9 コンサルティング企業と手法
37.10 市場動向
37.11 設計テンプレート（チェックリスト）
37.12 よくある失敗と対策
37.13 導入ロードマップ
37.14 参考情報
38 AI倫理・コンプライアンス統合
38.1 概要
38.2 構造・アーキテクチャ
38.3 実施形態
38.4 組織再編成およびワークフローモデルの要点・留意点
38.5 成功指標およびガバナンス要件
38.6 適用ツールやモデル別特性
38.7 成功事例
38.8 関与するコンサルティング企業とその手法
38.9 市場動向
39 責任あるAI組込型ポリシー
39.1 概要
39.2 構造・アーキテクチャ
39.3 実施形態
39.4 組織再編成・ワークフローモデル要点
39.5 ワークフローモデルの要点・留意点
39.6 成功指標およびガバナンス要件
39.7 適用ツール・モデル特性
39.8 成功事例（要点ベース）
39.9 コンサルティング企業と手法
39.10 市場動向
39.11 設計テンプレート（チェックリスト）
39.12 よくある失敗と対策
39.13 導入ロードマップ
39.14 参考情報
【 AIツールと既存システムの統合計画 】
40 技術整合戦略 - AIツールと既存システムの統合計画
40.1 構造・アーキテクチャの概要
40.2 実施形態
40.3 組織再編成およびワークフローモデルの要点・留意点
40.4 成功指標およびガバナンス要件
40.5 適用するAI関連ツールやモデル別特性
40.6 成功事例
40.7 関与するコンサルティング企業とその手法
40.8 市場動向
【 人間・AI協働体制 】
41 人間中心の知能システム ― 人間の価値観とAI能力のバランスを取るフレームワーク
41.1 概要（構造・アーキテクチャ等）
41.2 実施形態
41.3 DX推進にあたっての組織再編成・ワークフローモデルの要点・留意点
41.4 成功指標およびガバナンス要件
41.5 適用するAI関連ツールやモデル別特性
41.6 代表的な成功事例
41.7 関与するコンサルティング企業とその手法
41.8 既存サービスと市場動向
42 人間とAIのハイブリッド労働力 ― AIがデータ集約型タスクを処理し、人間が戦略に集中する協働モデル
42.1 概要（構造・アーキテクチャ等）
42.2 実施形態
42.3 DX推進における組織再編成・ワークフローモデル要点・留意点
42.4 成功指標およびガバナンス要件
42.5 適用するAI関連ツールやモデル別特性
42.6 代表的な成功事例
42.7 関与するコンサルティング企業とその手法
42.8 既存の関連サービスと市場動向
43 人間・AI協働体制
43.1 概要と位置づけ
43.2 構造・アーキテクチャ
43.3 実施形態（代表パターン）
43.4 ワークフローモデルの要点・留意点
43.5 組織再編成（オペレーティングモデル）
43.6 成功指標（KPI）とメトリクス
43.7 ガバナンス要件
43.8 モデル別・ツール別の適用指針
43.9 代表的な実装フロー（例）
43.10 成功事例（パターン別概観）
43.11 関与するコンサルティング企業と手法
43.12 既存関連サービスと市場動向
43.13 設計テンプレート（チェックリスト）
43.14 よくある失敗と対策
43.15 適用領域別の着眼点
43.16 導入ロードマップ
43.17 参考情報
【 AIの支援機能強化によって変革された職種への従業員の統合（オンボーディング） 】
44 AIネイティブオンボーディングシステム ― AI強化型役割向けに設計された従業員統合プロセス
44.1 概要（構造・アーキテクチャ等）
44.2 実施形態
44.3 DXを進めるにあたっての組織再編成・ワークフローモデルの要点・留意点
44.4 成功指標およびガバナンス要件
44.5 適用するAI関連ツールやモデル別特性
44.6 代表的な成功事例
44.7 関与するコンサルティング企業とその手法
44.8 既存サービスと市場動向
45 継続的学習アーキテクチャ ― 永続的なAIスキル開発を支える組織構造
45.1 概要（構造・アーキテクチャ等）
45.2 実施形態
45.3 DXを進めるにあたっての組織再編成・ワークフローモデルの要点・留意点
45.4 成功指標およびガバナンス要件
45.5 適用するAI関連ツールやモデル別特性
45.6 代表的な成功事例
45.7 関与するコンサルティング企業とその手法
45.8 既存サービスと市場動向
【 AIネイティブDX推進の効果指標・評価測定／パフォーマンス測定システム 】
46 パフォーマンス測定システム - 組織効果性を測るAI特化指標
46.1 構造・アーキテクチャの概要
46.2 実施形態
46.3 組織再編成およびワークフローモデルの要点・留意点
46.4 成功指標およびガバナンス要件
46.5 適用するAI関連ツールやモデル別特性
46.6 成功事例
46.7 関与するコンサルティング企業とその手法
46.8 市場動向
47 リアルタイム・メトリクス・ガバナンス［1］
47.1 概要と位置づけ
47.2 構造・アーキテクチャ
47.3 実施形態
47.4 組織再編とワークフロー要点
47.5 成功指標（KPI）
47.6 ガバナンス要件
47.7 ツールとモデル特性
47.8 成功事例（要点ベース）
47.9 コンサル企業と手法
47.10 市場動向
47.11 設計テンプレート（チェックリスト）
47.12 よくある失敗と対策
47.13 導入ロードマップ
47.14 参考情報
48 リアルタイム・メトリクス・ガバナンス［2］
48.1 概要
48.2 構造・アーキテクチャ
48.3 実施形態
48.4 組織再編成とワークフロー
48.5 成功指標（KPI）
48.6 ガバナンス要件
48.7 適用ツールとモデル特性
48.8 成功事例
48.9 関与するコンサルティング企業と手法
48.10 市場動向
48.11 設計チェックリスト
48.12 よくある失敗と対策
48.13 導入ロードマップ
48.14 参考文献・資料
49 予測的運用モデル ― ビジネス運営を駆動するリアルタイム予測分析
49.1 概要（構造・アーキテクチャ等）
49.2 実施形態
49.3 DX推進のための組織再編成・ワークフローモデルの要点・留意点
49.4 成功指標およびガバナンス要件
49.5 適用するAI関連ツールやモデル別特性
49.6 代表的な成功事例
49.7 関与するコンサルティング企業とその手法
49.8 既存の関連サービスと市場動向
【 AI駆動による組織変革・組織変革管理フレームワーク 】
50 AIネイティブDX変革管理フレームワーク：AIによる組織変革への体系的アプローチ
50.1 構造・アーキテクチャの概要
50.2 実施形態とロードマップ
50.3 組織再編成・ワークフローモデルの要点・留意点
50.4 成功指標・ガバナンス要件
50.5 AI関連ツール／モデル別特性
50.6 成功事例
50.7 コンサルティング企業とその手法
50.8 市場動向
50.9 代表的出典
51 コミュニケーション戦略フレームワーク - AI導入と関与のための構造化されたメッセージング
51.1 構造・アーキテクチャの概要
51.2 実施形態
51.3 組織再編成およびワークフローモデルの要点・留意点
51.4 成功指標およびガバナンス要件
51.5 AI関連ツールおよびモデル別特性
51.6 成功事例
51.7 関与するコンサルティング企業とその手法
51.8 市場動向
52 フラットな階層構造 ― AI駆動の迅速な意思疎通を促進するため階層を最小化
52.1 概要（構造・アーキテクチャ等）
52.2 実施形態
52.3 DX推進のための組織再編成・ワークフローモデルの要点・留意点
52.4 成功指標およびガバナンス要件
52.5 適用するAI関連ツールやモデル別特性
52.6 代表的な成功事例
52.7 関与するコンサルティング企業とその手法
52.8 市場動向
52.9 代表的な参考文献・出典（抜粋）
53 フラットな組織階層のアーキテクチャ・実践
53.1 構造・アーキテクチャ
53.2 実施形態
53.3 組織再編とワークフローモデルの要点・留意点
53.4 ワークフロー設計の要点・留意点
53.5 成功指標
53.6 ガバナンス要件
53.7 適用するAI関連ツールやモデル別特性
53.8 成功事例（要点）
53.9 関与するコンサルティング企業とその手法
53.10 市場動向
53.11 実装チェックリスト（抜粋）
54 自律的なチーム運営 ― AIツールを活用し自律性を高めたチーム
54.1 概要（構造・アーキテクチャ等）
54.2 実施形態
54.3 DX推進のための組織再編成・ワークフローモデルの要点・留意点
54.4 成功指標およびガバナンス要件
54.5 適用するAI関連ツールやモデル別特性
54.6 代表的な成功事例
54.7 関与するコンサルティング企業とその手法
54.8 既存の関連サービスと市場動向
55 適応型組織構造 ― AIインサイトによる動的適応を実現
55.1 概要（構造・アーキテクチャ等）
55.2 実施形態
55.3 DX推進のための組織再編成・ワークフローモデルの要点・留意点
55.4 成功指標およびガバナンス要件
55.5 適用するAI関連ツールやモデル別特性
55.6 代表的な成功事例
55.7 関与するコンサルティング企業とその手法
55.8 市場動向
55.9 代表的な参考文献・出典（抜粋）
56 拡張チームモデル ― 生産性向上のためのAI超能力を備えた人間チーム
56.1 概要（構造・アーキテクチャ等）
56.2 実施形態
56.3 DX推進のための組織再編成・ワークフローモデル要点・留意点
56.4 成功指標およびガバナンス要件
56.5 適用するAI関連ツールやモデル別特性
56.6 代表的な成功事例
56.7 関与するコンサルティング企業とその手法
56.8 関連サービスと市場動向
57 クロスファンクショナルAIチーム ― 従来部門ではなくAI能力を軸に編成されたチーム
57.1 概要（構造・アーキテクチャ等）
57.2 実施形態
57.3 DX推進のための組織再編成・ワークフローモデルの要点・留意点
57.4 成功指標およびガバナンス要件
57.5 適用するAI関連ツールやモデル別特性
57.6 代表的な成功事例
57.7 関与するコンサルティング企業とその手法
57.8 関連サービスと市場動向
58 機能横断的AI対応チームの概要と実践
58.1 構造・アーキテクチャ
58.2 実施形態
58.3 組織再編とワークフローモデルの要点・留意点
58.4 ワークフロー設計の要点・留意点
58.5 成功指標
58.6 ガバナンス要件
58.7 適用するAI関連ツールやモデル別特性
58.8 成功事例（要点）
58.9 関与するコンサルティング企業とその手法
58.10 市場動向
58.11 実装チェックリスト（抜粋）
59 非同期コラボレーション強化 ― AIによるリアルタイム会議不要の効果的コミュニケーション
59.1 概要（構造・アーキテクチャ等）
59.2 実施形態
59.3 DX推進にあたる組織再編成・ワークフローモデルの要点・留意点
59.4 成功指標およびガバナンス要件
59.5 適用するAI関連ツールやモデル別特性
59.6 代表的な成功事例
59.7 関与するコンサルティング企業とその手法
59.8 既存サービスと市場動向
【 DX流組織運営モデル 】
60 マイクロエンタープライズ（ME）ユニット
60.1 概要と位置づけ
60.2 構造・アーキテクチャ
60.3 実施形態（代表パターン）
60.4 ワークフローモデルの要点・留意点
60.5 組織再編成（オペレーティングモデル）
60.6 成功指標（KPI）とメトリクス
60.7 ガバナンス要件
60.8 モデル別・ツール別の適用指針
60.9 代表的な実装フロー（例）
60.10 成功事例（パターン別概観）
60.11 関与するコンサルティング企業と手法
60.12 既存関連サービスと市場動向
60.13 設計テンプレート（チェックリスト）
60.14 よくある失敗と対策
60.15 適用領域別の着眼点
60.16 導入ロードマップ
60.17 参考情報
61 クロスファンクショナル・AI専門性統合
61.1 概要
61.2 構造・アーキテクチャ
61.3 実施形態
61.4 組織再編成とワークフローの要点
61.5 成功指標（KPI）
61.6 ガバナンス要件
61.7 適用ツールやモデル別特性
61.8 成功事例
61.9 コンサルティング企業とその手法
61.10 市場動向
61.11 設計チェックリスト
61.12 参考情報
62 ケイパビリティ・ポッド編成
62.1 概要と位置づけ
62.2 構造・アーキテクチャ
62.3 実施形態（代表パターン）
62.4 ワークフローモデルの要点・留意点
62.5 組織再編成（オペレーティングモデル）
62.6 成功指標（KPI）とメトリクス
62.7 ガバナンス要件
62.8 モデル別・ツール別の適用指針
62.9 代表的な実装フロー（例）
62.10 成功事例（パターン別概観）
62.11 関与するコンサルティング企業と手法
62.12 既存関連サービスと市場動向
62.13 設計テンプレート（チェックリスト）
62.14 よくある失敗と対策
62.15 適用領域別の着眼点
62.16 導入ロードマップ
62.17 参考情報
63 フロー・アライン・チーム
63.1 概要と位置づけ
63.2 構造・アーキテクチャ
63.3 実施形態（代表パターン）
63.4 ワークフローモデルの要点・留意点
63.5 組織再編成（オペレーティングモデル）
63.6 成功指標（KPI）とメトリクス
63.7 ガバナンス要件
63.8 モデル別・ツール別の適用指針
63.9 代表的な実装フロー（例）
63.10 成功事例（パターン別概観）
63.11 関与するコンサルティング企業と手法
63.12 既存関連サービスと市場動向
63.13 設計テンプレート（チェックリスト）
63.14 よくある失敗と対策
63.15 適用領域別の着眼点
63.16 導入ロードマップ
63.17 参考情報
64 パイロット・プロダクション・スケール戦略
64.1 概要
64.2 構造・アーキテクチャ
64.3 実施形態
64.4 組織再編成およびワークフローモデルの要点・留意点
64.5 成功指標
64.6 ガバナンス要件
64.7 適用ツールやモデル別特性
64.8 成功事例
64.9 関与するコンサルティング企業とその手法
64.10 市場動向
65 高価値ユースケース優先実装
65.1 概要
65.2 構造・アーキテクチャ
65.3 実施形態
65.4 組織再編成およびワークフローモデルの要点・留意点
65.5 成功指標
65.6 ガバナンス要件
65.7 適用ツールやモデル別特性
65.8 成功事例
65.9 関与するコンサルティング企業とその手法
65.10 市場動向
66 反復的プロトタイピング・検証
66.1 概要
66.2 構造・アーキテクチャ
66.3 実施形態
66.4 組織再編成およびワークフローモデルの要点・留意点
66.5 成功指標
66.6 ガバナンス要件
66.7 適用ツールやモデル別特性
66.8 成功事例
66.9 関与するコンサルティング企業とその手法
66.10 市場動向
67 段階的ケイパビリティ構築
67.1 概要
67.2 構造・アーキテクチャ
67.3 実施形態
67.4 組織再編成およびワークフローモデルの要点・留意点
67.5 成功指標
67.6 ガバナンス要件
67.7 適用ツールやモデル別特性
67.8 成功事例
67.9 関与するコンサルティング企業とその手法
67.10 市場動向
68 継続的フィードバック・ループ
68.1 概要
68.2 構造・アーキテクチャ
68.3 実施形態
68.4 組織再編とワークフロー要点
68.5 成功指標（KPI）
68.6 ガバナンス要件
68.7 適用ツール/モデル別特性
68.8 成功事例（要点）
68.9 コンサル企業と手法
68.10 市場動向
68.11 設計チェックリスト
68.12 参考情報
69 自己組織化AIチームの概要と実施形態
69.1 概要（構造・アーキテクチャ等）
69.2 実施形態
69.3 DX推進に伴う組織再編成・ワークフローモデルの要点・留意点
69.4 成功指標およびガバナンス要件
69.5 適用AI関連ツールやモデル別特性
69.6 成功事例
69.7 関与するコンサルティング企業とその手法
69.8 関連サービスと市場動向
69.9 代表的な参考出典
70 デジタルタレント・ハイブリッド編成
70.1 概要（構造・アーキテクチャ等）
70.2 実施形態
70.3 組織再編成およびワークフローモデルの要点・留意点
70.4 成功指標およびガバナンス要件
70.5 適用するAI関連ツールやモデル別特性
70.6 成功事例
70.7 関与するコンサルティング企業とその手法
70.8 既存の関連サービス市場動向
71 AI専門性の分散配置
71.1 概要（構造・アーキテクチャ等）
71.2 実施形態
71.3 組織再編成およびワークフローモデルの要点・留意点
71.4 成功指標およびガバナンス要件
71.5 適用するAI関連ツールやモデル別特性
71.6 成功事例
71.7 関与するコンサルティング企業とその手法
71.8 既存の関連サービス市場動向
72 予測分析統合ワークフロー
72.1 概要と位置づけ
72.2 構造・アーキテクチャ
72.3 実施形態（代表パターン）
72.4 ワークフローモデルの要点・留意点
72.5 組織再編成（オペレーティングモデル）
72.6 成功指標（KPI）とメトリクス
72.7 ガバナンス要件
72.8 モデル別・ツール別の適用指針
72.9 代表的な実装フロー（例）
72.10 成功事例（パターン別概観）
72.11 関与するコンサルティング企業と手法
72.12 既存関連サービスと市場動向
72.13 設計テンプレート（チェックリスト）
72.14 よくある失敗と対策
72.15 適用領域別の着眼点
72.16 導入ロードマップ
72.17 参考情報
73 セルフヒーリング・ループ機能
73.1 概要と位置づけ
73.2 構造・アーキテクチャ
73.3 実施形態（代表パターン）
73.4 ワークフローモデルの要点・留意点
73.5 組織再編成（オペレーティングモデル）
73.6 成功指標（KPI）とメトリクス
73.7 ガバナンス要件
73.8 モデル別・ツール別の適用指針
73.9 代表的な実装フロー（例）
73.10 成功事例（パターン別概観）
73.11 関与するコンサルティング企業と手法
73.12 既存関連サービスと市場動向
73.13 設計テンプレート（チェックリスト）
73.14 よくある失敗と対策
73.15 適用領域別の着眼点
73.16 導入ロードマップ
73.17 参考情報
【 AI リテラシー全社展開 】
74 AI リテラシー全社展開
74.1 概要
74.2 構造・アーキテクチャ
74.3 実施形態
74.4 組織再編とワークフローモデルの要点
74.5 成功指標（KPI）
74.6 ガバナンス要件
74.7 適用ツールやモデル別特性
74.8 成功事例
74.9 コンサルティング企業と手法
74.10 市場動向
74.11 設計チェックリスト
74.12 参考情報
75 協働型AI文化醸成
75.1 概要
75.2 構造・アーキテクチャ
75.3 実施形態
75.4 組織再編成とワークフロー要点
75.5 成功指標（KPI）
75.6 ガバナンス要件
75.7 適用ツールやモデル別特性
75.8 成功事例
75.9 コンサルティング企業とその手法
75.10 市場動向
75.11 設計チェックリスト
75.12 参考情報
76 アジャイル・イノベーション・プロセス
76.1 概要
76.2 構造・アーキテクチャ
76.3 実施形態
76.4 組織再編成とワークフロー要点
76.5 成功指標（KPI）
76.6 ガバナンス要件
76.7 適用ツールやモデル別特性
76.8 成功事例
76.9 コンサルティング企業とその手法
76.10 市場動向
76.11 設計チェックリスト
76.12 参考情報
【 組織知能モデル／AI＋業務知見を一体化した組織設計・運営 】
77 集合的AI意識の概要と実施形態
77.1 概要（構造・アーキテクチャ等）
77.2 実施形態
77.3 DX推進における組織再編成およびワークフローモデルの要点・留意点
77.4 成功指標およびガバナンス要件
77.5 適用AI関連ツールやモデルの特性
77.6 成功事例
77.7 関与するコンサルティング企業とその手法
77.8 関連サービスと市場動向
77.9 代表的な参考出典
78 継続的学習システム ― 知識を継続的に収集・分析・共有する組織
78.1 概要（構造・アーキテクチャ等）
78.2 実施形態
78.3 DX推進のための組織再編成・ワークフローモデルの要点・留意点
78.4 成功指標およびガバナンス要件
78.5 適用するAI関連ツールやモデル別特性
78.6 代表的な成功事例
78.7 関与するコンサルティング企業とその手法
78.8 既存の関連サービスと市場動向
79 フィードバックループ統合の概要と実践
79.1 概要・構造・アーキテクチャ
79.2 実施形態とDX推進時の組織再編・ワークフローモデルの要点・留意点
79.2.1 ワークフローモデル設計の留意点
79.3 成功指標およびガバナンス要件
79.3.1 成功指標
79.3.1 ガバナンス要件
79.4 適用するAI関連ツールやモデル別特性
79.5 成功事例
79.6 関与するコンサルティング企業とその手法
79.7 既存の関連サービスと市場動向
80 ケイパビリティ・ポッド編成
80.1 概要と位置づけ
80.2 構造・アーキテクチャ
80.3 実施形態（代表パターン）
80.4 ワークフローモデルの要点・留意点
80.5 組織再編成（オペレーティングモデル）
80.6 成功指標（KPI）とメトリクス
80.7 ガバナンス要件
80.8 モデル別・ツール別の適用指針
80.9 代表的な実装フロー（例）
80.10 成功事例（パターン別概観）
80.11 関与するコンサルティング企業と手法
80.12 既存関連サービスと市場動向
80.13 設計テンプレート（チェックリスト）
80.14 よくある失敗と対策
80.15 適用領域別の着眼点
80.16 導入ロードマップ
80.17 参考情報
81 フロー・アライン・チーム
81.1 概要と位置づけ
81.2 構造・アーキテクチャ
81.3 実施形態（代表パターン）
81.4 ワークフローモデルの要点・留意点
81.5 組織再編成（オペレーティングモデル）
81.6 成功指標（KPI）とメトリクス
81.7 ガバナンス要件
81.8 モデル別・ツール別の適用指針
81.9 代表的な実装フロー（例）
81.10 成功事例（パターン別概観）
81.11 関与するコンサルティング企業と手法
81.12 既存関連サービスと市場動向
81.13 設計テンプレート（チェックリスト）
81.14 よくある失敗と対策
81.15 適用領域別の着眼点
81.16 導入ロードマップ
81.17 参考情報
82 知能増幅システム ― AIによる人間知能の増幅を中核に構築された組織
82.1 概要（構造・アーキテクチャ等）
82.2 実施形態
82.3 DX推進のための組織再編成・ワークフローモデルの要点・留意点
82.4 成功指標およびガバナンス要件
82.5 適用するAI関連ツールやモデル別特性
82.6 代表的な成功事例
82.7 関与するコンサルティング企業とその手法
82.8 既存の関連サービスと市場動向
83 暗黙知捕捉モデル ― 従業員の知識を共有可能かつAIアクセス可能な形式に変換
83.1 概要（構造・アーキテクチャ等）
83.2 実施形態
83.3 DX推進のための組織再編成・ワークフローモデルの要点・留意点
83.4 成功指標およびガバナンス要件
83.5 適用するAI関連ツールやモデル別特性
83.6 代表的な成功事例
83.7 関与するコンサルティング企業とその手法
83.8 既存の関連サービスと市場動向
【 意思決定／リーダーシップ 】
84 自動化された意思決定 ― AIアルゴリズムが日常的・戦略的決定を自動化
84.1 概要（構造・アーキテクチャ等）
84.2 実施形態
84.3 DX推進と組織再編成・ワークフローモデルの要点・留意点
84.4 成功指標およびガバナンス要件
84.5 適用するAI関連ツールやモデル別特性
84.6 代表的な成功事例
84.7 関与するコンサルティング企業とその手法
84.8 既存の関連サービス・市場動向
84.9 代表的な参考文献・出典（抜粋）
85 自律的意思決定チェーンの概要と実践
85.1 構造・アーキテクチャ
85.2 実施形態
85.3 組織再編とワークフローモデルの要点・留意点
85.4 成功指標
85.5 ガバナンス要件
85.6 適用ツール・モデル別特性
85.7 成功事例（要点）
85.8 関与するコンサルティング企業と手法
85.9 市場動向
85.10 実装チェックリスト（抜粋）
86 リーダーシップ関与モデル - AI導入とビジネス価値実証に関する経営陣向けガイダンス
86.1 構造・アーキテクチャの概要
86.2 実施形態
86.3 組織再編成およびワークフローモデルの要点・留意点
86.4 成功指標およびガバナンス要件
86.5 AI関連ツールおよびモデル別特性
86.6 成功事例
86.7 関与するコンサルティング企業とその手法
86.8 市場動向
87 AIネイティブ型リーダーシップパラダイム ― システム設計・目標設定・倫理的ガードレールに焦点を当てたマネジメント
87.1 概要（構造・アーキテクチャ等）
87.2 実施形態
87.3 DX推進のための組織再編成・ワークフローモデルの要点・留意点
87.4 成功指標およびガバナンス要件
87.5 適用するAI関連ツールやモデル別特性
87.6 代表的な成功事例
87.7 関与するコンサルティング企業とその手法
87.8 関連サービスと市場動向
88 創発的リーダーシップモデルの概要と実施形態
88.1 概要（構造・アーキテクチャ等）
88.2 実施形態
88.3 DX推進に伴う組織再編成・ワークフローモデルの要点・留意点
88.4 成功指標およびガバナンス要件
88.5 適用するAI関連ツールやモデルの特性
88.6 成功事例
88.7 関与するコンサルティング企業とその手法
88.8 関連サービスと市場動向
88.9 代表的な参考出典
【 企業カルチャー・組織の成長マインドセットの育成・醸成 】
89 文化変革手法 - AIイノベーションを受け入れる成長マインドセットの育成
89.1 構造・アーキテクチャの概要
89.2 実施形態
89.3 組織再編成およびワークフローモデルの要点・留意点
89.4 成功指標およびガバナンス要件
89.5 適用するAI関連ツールやモデル別特性
89.6 成功事例
89.7 関与するコンサルティング企業とその手法
89.8 市場動向
90 AI駆動型文化変革 ― AI導入のための体系的な文化変革手法
90.1 概要（構造・アーキテクチャ等）
90.2 実施形態
90.3 DXを進めるにあたっての組織再編成・ワークフローモデルの要点・留意点
90.4 成功指標およびガバナンス要件
90.5 適用するAI関連ツールやモデル別特性
90.6 代表的な成功事例
90.7 関与するコンサルティング企業とその手法
90.8 既存サービスと市場動向
91 迅速実験・学習・スケール文化
91.1 概要
91.2 構造・アーキテクチャ
91.3 実施形態
91.4 組織再編成とワークフロー要点
91.5 成功指標（KPI）
91.6 ガバナンス要件
91.7 適用ツールやモデル別特性
91.8 成功事例
91.9 コンサルティング企業とその手法
91.10 市場動向
91.11 設計チェックリスト
91.12 参考情報
92 抵抗管理プロトコル - AI導入抵抗を克服する戦略
92.1 構造・アーキテクチャの概要
92.2 実施形態
92.3 組織再編成およびワークフローモデルの要点・留意点
92.4 成功指標およびガバナンス要件
92.5 適用するAI関連ツールやモデル別特性
92.6 成功事例
92.7 関与するコンサルティング企業とその手法
92.8 市場動向
93 AI駆動型組織心理学 ― AI変革における人的要因の理解
93.1 概要（構造・アーキテクチャ等）
93.2 実施形態
93.3 DX進展にあたっての組織再編成・ワークフローモデルの要点・留意点
93.4 成功指標およびガバナンス要件
93.5 適用するAI関連ツールやモデル別特性
93.6 代表的な成功事例
93.7 関与するコンサルティング企業とその手法
93.8 既存サービスと市場動向
94 AI変革進化マトリックス ― 静的システムから知能システムへの5段階進化
94.1 概要（構造・アーキテクチャ等）
94.2 実施形態
94.3 DXを進めるにあたっての組織再編成・ワークフローモデルの要点・留意点
94.4 成功指標およびガバナンス要件
94.5 適用するAI関連ツールやモデル別特性
94.6 代表的な成功事例
94.7 関与するコンサルティング企業とその手法
94.8 既存サービスと市場動向
95 AIネイティブ意思決定アーキテクチャ ― AI統合に最適化された意思決定フレームワーク
95.1 概要（構造・アーキテクチャ等）
95.2 実施形態
95.3 DXを進めるにあたっての組織再編成・ワークフローモデルの要点・留意点
95.4 成功指標およびガバナンス要件
95.5 適用するAI関連ツールやモデル別特性
95.6 代表的な成功事例
95.7 関与するコンサルティング企業とその手法
95.8 既存サービスと市場動向
96 自律的価値創造理論 ― AI自律性によるビジネス価値創出
96.1 概要（構造・アーキテクチャ等）
96.2 実施形態
96.3 DXを進めるにあたっての組織再編成・ワークフローモデルの要点・留意点
96.4 成功指標およびガバナンス要件
96.5 適用するAI関連ツールやモデル別特性
96.6 代表的な成功事例
96.7 関与するコンサルティング企業とその手法
96.8 既存サービスと市場動向
97 文化・言語障壁の解消／文化的文脈を提供するAI
97.1 概要（構造・アーキテクチャ等）
97.2 実施形態
97.3 DX推進にあたっての組織再編成・ワークフローモデルの要点・留意点
97.4 成功指標およびガバナンス要件
97.5 適用するAI関連ツールやモデル別特性
97.6 代表的な成功事例
97.7 関与するコンサルティング企業とその手法
97.8 既存サービスと市場動向
【 業界横断型AIパターン転移 】
98 業界横断型AIパターン転移 ― 異なるセクターへの成功AIモデルの適用
98.1 概要（構造・アーキテクチャ等）
98.2 実施形態
98.3 DXを進めるにあたっての組織再編成・ワークフローモデルの要点・留意点
98.4 成功指標およびガバナンス要件
98.5 適用するAI関連ツールやモデル別特性
98.6 代表的な成功事例
98.7 関与するコンサルティング企業とその手法
98.8 既存サービスと市場動向
【 AI人材戦略／AIネイティブ人材開発 】
99 AI人材戦略設計 - AIネイティブ能力に焦点を当てた採用・定着戦略
99.1 構造・アーキテクチャの概要
99.2 実施形態
99.3 組織再編成およびワークフローモデルの要点・留意点
99.4 成功指標およびガバナンス要件
99.5 適用するAI関連ツールやモデル別特性
99.6 成功事例
99.7 関与するコンサルティング企業とその手法
99.8 市場動向
100 スキル開発パスウェイ - 組織内の異なる役割に合わせたカスタマイズされたAI学習プログラム
100.1 構造・アーキテクチャの概要
100.2 実施形態
100.3 組織再編成およびワークフローモデルの要点・留意点
100.4 成功指標およびガバナンス要件
100.5 適用するAI関連ツールやモデル別特性
100.6 成功事例
100.7 関与するコンサルティング企業とその手法
100.8 市場動向
101 予測型人材開発の概要と実施形態
101.1 概要（構造・アーキテクチャ等）
101.2 実施形態
101.3 DX推進に伴う組織再編成およびワークフローモデルの要点・留意点
101.4 成功指標およびガバナンス要件
101.5 適用するAI関連ツールおよびモデル特性
101.6 成功事例
101.7 関与するコンサルティング企業とその手法
101.8 関連サービスおよび市場動向
101.9 代表的な参考出典
102 AI強化型エコシステム管理の概要と実施形態
102.1 概要（構造・アーキテクチャ等）
102.2 実施形態
102.3 DX推進に伴う組織再編成及びワークフローモデルの要点・留意点
102.4 成功指標およびガバナンス要件
102.5 適用AI関連ツールやモデル別特性
102.6 成功事例
102.7 関与するコンサルティング企業とその手法
102.8 関連サービスと市場動向
102.9 代表的な参考出典
【 AIファーストアーキテクチャ・インフラ 】
103 AIファーストアーキテクチャ・インフラの概要と実践
103.1 構造・アーキテクチャ
103.2 実施形態
103.3 組織再編とワークフローモデルの要点・留意点
103.4 成功指標
103.5 ガバナンス要件
103.6 適用するAI関連ツールやモデル別特性
103.7 成功事例（要点）
103.8 関与するコンサルティング企業とその手法
103.9 市場動向
103.10 実装チェックリスト（抜粋）
104 適応的知識グラフ活用
104.1 概要と位置づけ
104.2 構造・アーキテクチャ
104.3 実施形態（代表パターン）
104.4 ワークフローモデルの要点・留意点
104.5 組織再編成（オペレーティングモデル）
104.6 成功指標（KPI）とメトリクス
104.7 ガバナンス要件
104.8 モデル別・ツール別の適用指針
104.9 代表的な実装フロー（例）
104.10 成功事例（パターン別概観）
104.11 関与するコンサルティング企業と手法
104.12 既存関連サービスと市場動向
104.13 設計テンプレート（チェックリスト）
104.14 よくある失敗と対策
104.15 適用領域別の着眼点
104.16 導入ロードマップ
104.17 参考情報
105 タイムゾーンを跨ぐ中核知識リポジトリとしてのAI
105.1 概要（構造・アーキテクチャ等）
105.2 実施形態
105.3 DX推進にあたる組織再編成・ワークフローモデルの要点・留意点
105.4 成功指標およびガバナンス要件
105.5 適用するAI関連ツールやモデル特性
105.6 代表的な成功事例
105.7 関与するコンサルティング企業とその手法
105.8 既存サービスと市場動向
【 AIネイティブDXにおける生成AIの位置づけ 】
106 生成AIがDXの中核基盤として果たす役割
106.1 概要
106.2 戦略的位置づけ：3つの変革レベル
106.3 組織変革における生成AIの中心的役割
106.4 技術基盤としての生成AIアーキテクチャ
106.5 日本企業における戦略的重要性
106.6 実装における重要な考慮事項
107 AIネイティブDXにおける生成AIの位置づけ［1］
107.1 戦略的エンジンとしての生成AI
107.2 組織変革の触媒としての機能
107.3 AIネイティブ組織の構造的要素
107.4 ビジネスモデル変革の核心
107.5 実装における段階的アプローチ
107.6 未来に向けた展望
108 AIネイティブDXにおける生成AIの位置づけ［2］
108.1 基盤となるインテリジェンス層としての生成AI
108.2 組織アーキテクチャにおける戦略的位置づけ
108.3 トランスフォーメーションのフェーズと進化
108.4 競争優位性と価値創造
108.5 将来の軌跡と進化
109 企業AI戦略と生成AI実装：DX統括・CAIO（最高AI責任者）の役割と未来展望
109.1 CAIOの役割と企業AI戦略の枠組み
109.2 AI戦略策定のフレームワーク
109.3 マルチモーダル生成AIとAIエージェントの機能と実装
109.4 AIエージェントの機能と適用範囲
109.5 生成AIの導入実践とツール比較
109.6 主要な生成AIツールと料金比較
109.7 AIオーケストレーションと企業導入事例
109.8 企業における生成AI活用事例
109.9 注目のスタートアップ企業とコンサルティングファーム
109.10 生成AIに関するコンサルティングサービス
109.11 導入・活用における課題と今後の展望
109.12 生成AIの今後の展望
【 AIネイティブDXにおけるAIエージェントの位置づけ 】
110 AIネイティブDXにおけるAIエージェントの位置づけ［1］
110.1 AIネイティブDXの定義と特徴
110.2 AIエージェントの戦略的な役割
110.3 組織アーキテクチャの変革
110.4 ガバナンスフレームワークの進化
110.5 技術的実装アプローチ
111 AIネイティブDXにおけるAIエージェントの位置づけ［2］
111.1 意思決定支援から主体的判断へ
111.2 自律業務プロセスのオーケストレーション
111.3 組織知識とナレッジマネジメントの中核
111.4 ガバナンスとリスク管理の枠組み
111.5 人間とAIエージェントの協調モデル
112 エージェント型組織構造 ― 基幹ワークフローに統合されたデジタル同僚としてのAIエージェント
112.1 概要（構造・アーキテクチャ等）
112.2 実施形態
112.3 DX推進にあたっての組織再編成・ワークフローモデル要点・留意点
112.4 成功指標およびガバナンス要件
112.5 適用するAI関連ツールやモデル別特性
112.6 代表的な成功事例
112.7 関与するコンサルティング企業とその手法
112.8 既存の関連サービスと市場動向
113 エージェント型ビジネスプロセス ― 自律型AIエージェントによる中核機能管理
113.1 概要（構造・アーキテクチャ等）
113.2 実施形態
113.3 DX推進にあたっての組織再編成・ワークフローモデルの要点・留意点
113.4 成功指標およびガバナンス要件
113.5 適用するAI関連ツールやモデル別特性
113.6 代表的な成功事例
113.7 関与するコンサルティング企業とその手法
113.8 既存サービスと市場動向
114 階層的（垂直）構造 ― メインAIエージェントが専門サブエージェントに委任
114.1 概要（構造・アーキテクチャ等）
114.2 実施形態
114.3 DX推進にあたっての組織再編成・ワークフローモデルの要点・留意点
114.4 成功指標およびガバナンス要件
114.5 適用するAI関連ツールやモデル特性
114.6 代表的な成功事例
114.7 関与するコンサルティング企業とその手法
114.8 既存の関連サービス・市場動向
115 非同期型エージェントオーケストレーション ― 人的監視最小限の拡張自律型AIエージェント群
115.1 概要（構造・アーキテクチャ等）
115.2 実施形態
115.3 DX推進に向けた組織再編成・ワークフローモデル要点・留意点
115.4 成功指標およびガバナンス要件
115.5 適用するAI関連ツールやモデル特性
115.6 代表的な成功事例
115.7 関与するコンサルティング企業と手法
115.8 既存サービスと市場動向
116 エージェント群操作 ― 複数のAIエージェントが協働し創発的行動を示す
116.1 概要（構造・アーキテクチャ等）
116.2 実施形態
116.3 DX推進における組織再編成・ワークフローモデルの要点・留意点
116.4 成功指標およびガバナンス要件
116.5 適用するAI関連ツールやモデル特性
116.6 代表的な成功事例
116.7 関与するコンサルティング企業とその手法
116.8 既存サービスと市場動向
117 同期型AIネイティブ開発 ― 開発者がリアルタイムでAIエージェントセッションを駆動
117.1 概要（構造・アーキテクチャ等）
117.2 実施形態
117.3 DX推進における組織再編成・ワークフローモデルの要点・留意点
117.4 成功指標およびガバナンス要件
117.5 適用AI関連ツール・モデル特性
117.6 代表的な成功事例
117.7 関与するコンサルティング企業と手法
117.8 既存サービス・市場動向
118 超専門化優位性 ― AIエージェントによる最大100倍の専門化効果
118.1 概要（構造・アーキテクチャ等）
118.2 実施形態
118.3 DX推進にあたっての組織再編成・ワークフローモデルの要点・留意点
118.4 成功指標およびガバナンス要件
118.5 適用するAI関連ツールやモデル別特性
118.6 代表的な成功事例
118.7 関与するコンサルティング企業とその手法
118.8 既存サービスと市場動向
119 動的人間-エージェント協働 ― 人間とAIのリアルタイム適応型連携
119.1 概要（構造・アーキテクチャ等）
119.2 実施形態
119.3 DX推進にあたる組織再編成・ワークフローモデルの要点・留意点
119.4 成功指標およびガバナンス要件
119.5 適用するAI関連ツールやモデル別特性
119.6 代表的な成功事例
119.7 関与するコンサルティング企業とその手法
119.8 既存サービスと市場動向
120 動的調整フレームワーク ― 人間とAIエージェント間のリアルタイム調整
120.1 概要（構造・アーキテクチャ等）
120.2 実施形態
120.3 DX推進のための組織再編成・ワークフローモデルの要点・留意点
120.4 成功指標およびガバナンス要件
120.5 適用するAI関連ツールやモデル別特性
120.6 代表的な成功事例
120.7 関与するコンサルティング企業とその手法
120.8 市場動向
121 ReActモデル実装 ― 指定環境内で推論・行動するAIエージェント
121.1 概要（構造・アーキテクチャ等）
121.2 実施形態
121.3 DX推進における組織再編成・ワークフローモデルの要点・留意点
121.4 成功指標およびガバナンス要件
121.5 適用するAI関連ツールやモデル特性
121.6 代表的な成功事例
121.7 関与するコンサルティング企業とその手法
121.8 既存の関連サービス・市場動向
122 ルーター（エージェント型RAG）モデル［1］
122.1 概要（構造・アーキテクチャ等）
122.2 実施形態
122.3 DX推進における組織再編成・ワークフローモデル要点・留意点
122.4 成功指標およびガバナンス要件
122.5 適用するAI関連ツールやモデル別特性
122.6 成功事例
122.7 関与するコンサルティング企業と手法
122.8 既存サービスと市場動向
123 ルーター（エージェント型RAG）モデル［2］
123.1 概要と位置づけ
123.2 構造・アーキテクチャ
123.3 実施形態（代表パターン）
123.4 ワークフローモデルの要点・留意点
123.5 組織再編成（オペレーティングモデル）
123.6 成功指標（KPI）とメトリクス
123.7 ガバナンス要件
123.8 モデル別・ツール別の適用指針
123.9 代表的な実装フロー（例）
123.10 成功事例（パターン別概観）
123.11 関与するコンサルティング企業と手法
123.12 既存関連サービスと市場動向
123.13 設計テンプレート（チェックリスト）
123.14 よくある失敗と対策
123.15 適用領域別の着眼点
123.16 導入ロードマップ
123.17 参考情報
124 ルーティングパターンシステム ― 専門モデルやエージェントへタスクを誘導するAI
124.1 概要（構造・アーキテクチャ等）
124.2 実施形態
124.3 DX推進にあたっての組織再編成・ワークフローモデル要点・留意点
124.4 成功指標およびガバナンス要件
124.5 適用するAI関連ツールやモデル別特性
124.6 代表的な成功事例
124.7 関与するコンサルティング企業とその手法
124.8 関連サービスと市場動向
125 フラット化階層とAIエージェント連携
125.1 概要（構造・アーキテクチャ等）
125.2 実施形態
125.3 組織再編成およびワークフローモデルの要点・留意点
125.4 成功指標およびガバナンス要件
125.5 適用するAI関連ツールやモデル別特性
125.6 成功事例
125.7 関与するコンサルティング企業とその手法
125.8 既存の関連サービス市場動向
126 機能別AI管理 ― 人間チームではなくAIエージェントチームを統率する機能別マネージャー
126.1 概要（構造・アーキテクチャ等）
126.2 実施形態
126.3 DX推進における組織再編成・ワークフローモデルの要点・留意点
126.4 成功指標およびガバナンス要件
126.5 適用するAI関連ツールやモデル別特性
126.6 代表的な成功事例
126.7 関与するコンサルティング企業とその手法
126.8 既存の関連サービスと市場動向
127 アンサンブル（投票/合意形成）モデル ― 複数AIエージェントによる合意決定
127.1 概要（構造・アーキテクチャ等）
127.2 実施形態
127.3 DX推進・組織再編成・ワークフローモデルの要点・留意点
127.4 成功指標およびガバナンス要件
127.5 適用するAI関連ツールやモデル別特性
127.6 成功事例
127.7 コンサルティング企業とその手法
127.8 市場動向
128 ネットワーク（水平）アーキテクチャ ― ピアツーピアAIエージェント相互作用
128.1 概要（構造・アーキテクチャ等）
128.2 実施形態
128.3 DX推進に向けた組織再編成・ワークフローモデルの要点・留意点
128.4 成功指標およびガバナンス要件
128.5 適用AI関連ツールやモデル特性
128.6 代表的な成功事例
128.7 関与するコンサルティング企業とその手法
128.8 既存サービスと市場動向
129 ハンドオフ・エスカレーションパターンの概要と実践
129.1 概要・構造・アーキテクチャ
129.2 実施形態とDX推進時の組織再編・ワークフローモデルの要点・留意点
129.2.1 ワークフローモデル設計の留意点
129.3 成功指標およびガバナンス要件
129.3.1 成功指標
129.3.1 ガバナンス要件
129.4 適用するAI関連ツールやモデル別特性
129.5 成功事例
129.6 関与するコンサルティング企業とその手法
129.7 既存の関連サービスと市場動向
【 マルチエージェント基盤とAIネイティブDX 】
130 動的ワークフロー再構成の概要と実践
130.1 構造・アーキテクチャ
130.2 実施形態
130.3 組織再編とワークフローモデルの要点・留意点
130.4 ワークフロー設計の要点・留意点
130.5 成功指標
130.6 ガバナンス要件
130.7 適用するAI関連ツールやモデル別特性
130.8 成功事例（要点）
130.9 関与するコンサルティング企業とその手法
130.10 市場動向
130.11 実装チェックリスト（抜粋）
131 並列エージェント処理 ― 出力を統合する前に複数AIエージェントが同時に処理
131.1 概要（構造・アーキテクチャ等）
131.2 実施形態
131.3 DX推進のための組織再編成・ワークフローモデル要点・留意点
131.4 成功指標およびガバナンス要件
131.5 適用するAI関連ツールやモデル別特性
131.6 代表的な成功事例
131.7 関与するコンサルティング企業とその手法
131.8 既存サービスと市場動向
132 マルチエージェント合意形成の概要と実践
132.1 構造・アーキテクチャ
132.2 実施形態
132.3 組織再編とワークフローモデルの要点・留意点
132.4 成功指標
132.5 ガバナンス要件
132.6 適用ツールやモデル別特性
132.7 成功事例（要点）
132.8 関与するコンサルティング企業とその手法
132.9 市場動向
132.10 実装チェックリスト（抜粋）
133 グループチャットエージェント相互作用の概要と実践
133.1 概要・構造・アーキテクチャ
133.2 実施形態とDX推進時の組織再編・ワークフローモデルの要点・留意点
133.2.1 ワークフローモデル設計の留意点
133.3 成功指標およびガバナンス要件
133.3.1 成功指標
133.3.1 ガバナンス要件
133.4 適用するAI関連ツールやモデル別特性
133.5 成功事例
【 AIネイティブDXとAIオーケストレーション 】
134 AIエージェント協調（エージェントオーケストレーション）によるAIネイティブDXと組織・ワークフローモデルの本質
134.1 概要と構造
134.2 実施形態と組織再編・ワークフローモデル
134.3 成功指標とガバナンス要件
134.4 適用ツール・モデルと特性
134.5 成功事例と知見
134.6 関与するコンサルティング企業とその手法
134.7 市場動向と今後の展望
134.8 終わりに
135 オーケストレーター-ワーカーモデル ― 複数専門エージェントを調整する中核AI
135.1 概要（構造・アーキテクチャ等）
135.2 実施形態
135.3 DX推進にあたっての組織再編成・ワークフローモデル要点・留意点
135.4 成功指標およびガバナンス要件
135.5 適用するAI関連ツールやモデル別特性
135.6 代表的な成功事例
135.7 関与するコンサルティング企業とその手法
135.8 関連サービスと市場動向
136 インテリジェント・タスク・オーケストレーション
136.1 概要と位置づけ
136.2 構造・アーキテクチャ
136.3 実施形態（代表パターン）
136.4 ワークフローモデルの要点・留意点
136.5 組織再編成（オペレーティングモデル）
136.6 成功指標（KPI）とメトリクス
136.7 ガバナンス要件
136.8 モデル別・ツール別の適用指針
136.9 代表的な実装フロー（例）
136.10 成功事例（パターン別概観）
136.11 関与するコンサルティング企業と手法
136.12 既存関連サービスと市場動向
136.13 設計テンプレート（チェックリスト）
136.14 よくある失敗と対策
136.15 適用領域別の着眼点
136.16 導入ロードマップ
136.17 参考情報
137 非同期AIエージェント調整の概要と実践
137.1 概要・構造・アーキテクチャ
137.2 実施形態とDX推進時の組織再編・ワークフローモデルの要点・留意点
137.2.1 ワークフローモデル設計の留意点
137.3 成功指標およびガバナンス要件
137.3.1 成功指標
137.3.1 ガバナンス要件
137.4 適用するAI関連ツールやモデル別特性
137.5 成功事例
137.6 関与するコンサルティング企業とその手法
137.7 既存の関連サービスと市場動向
138 順次オーケストレーションパターンの概要と実践
138.1 概要・構造・アーキテクチャ
138.2 実施形態とDX推進時の組織再編・ワークフローモデルの要点・留意点
138.2.1 ワークフローモデル設計の留意点
138.3 成功指標およびガバナンス要件
138.3.1 成功指標
138.3.1 ガバナンス要件
138.4 適用するAI関連ツールやモデル別特性
138.5 成功事例
138.6 関与するコンサルティング企業とその手法
138.7 既存の関連サービスと市場動向
139 AI間委任パターンの概要と実践
139.1 概要・構造・アーキテクチャ
139.2 実施形態とDX推進時の組織再編・ワークフローモデルの要点・留意点
139.2.1 実施形態
139.2.1 組織再編・人材戦略の要点
139.2.1 ワークフローモデル設計の留意点
139.3 成功指標およびガバナンス要件
139.3.1 成功指標
139.3.1 ガバナンス要件
139.4 適用するAI関連ツールやモデル別特性
139.5 成功事例
139.6 関与するコンサルティング企業とその手法
139.7 既存の関連サービスと市場動向
140 AIネイティブDXにおけるパラレル処理フレームワーク
140.1 概要と位置づけ
140.2 構造・アーキテクチャ
140.3 実施形態（代表パターン）
140.4 ワークフローモデルの要点・留意点
140.5 組織再編成（オペレーティングモデル）
140.6 成功指標（KPI）とメトリクス
140.7 ガバナンス要件
140.8 モデル別・ツール別の適用指針
140.9 代表的な実装フロー（例）
140.10 成功事例（パターン別概観）
140.11 関与するコンサルティング企業と手法
140.12 既存関連サービスと市場動向
140.13 設計テンプレート（チェックリスト）
140.14 よくある失敗と対策
140.15 適用領域別の着眼点
140.16 導入ロードマップ
140.17 参考情報
141 エンドツーエンド・プロセス・オートメーション
141.1 概要と位置づけ
141.2 構造・アーキテクチャ
141.3 実施形態（代表パターン）
141.4 ワークフローモデルの要点・留意点
141.5 組織再編成（オペレーティングモデル）
141.6 成功指標（KPI）とメトリクス
141.7 ガバナンス要件
141.8 モデル別・ツール別の適用指針
141.9 代表的な実装フロー（例）
141.10 成功事例（パターン別概観）
141.11 関与するコンサルティング企業と手法
141.12 既存関連サービスと市場動向
141.13 設計テンプレート（チェックリスト）
141.14 よくある失敗と対策
141.15 適用領域別の着眼点
141.16 導入ロードマップ
141.17 参考情報
142 最小限の人的介入要求の概要と実践
142.1 構造・アーキテクチャ
142.2 実施形態
142.3 組織再編とワークフローモデルの要点・留意点
142.4 ワークフロー設計の要点・留意点
142.5 成功指標
142.6 ガバナンス要件
142.7 適用するAI関連ツールやモデル別特性
142.8 成功事例（要点）
142.9 関与するコンサルティング企業とその手法
142.10 市場動向
142.11 実装チェックリスト（抜粋）
143 人員増加に比例しないスケーラビリティの概要と実践
143.1 構造・アーキテクチャ
143.2 実施形態
143.3 組織再編とワークフローモデルの要点・留意点
143.4 ワークフロー設計の要点・留意点
143.5 成功指標
143.6 ガバナンス要件
143.7 適用するAI関連ツールやモデル別特性
143.8 成功事例（要点）
143.9 関与するコンサルティング企業とその手法
143.10 市場動向
143.11 実装チェックリスト（抜粋）
144 ヒエラルキカル（垂直）タスク委譲
144.1 概要と位置づけ
144.2 構造・アーキテクチャ
144.3 実施形態（代表パターン）
144.4 ワークフローモデルの要点・留意点
144.5 組織再編成（オペレーティングモデル）
144.6 成功指標（KPI）とメトリクス
144.7 ガバナンス要件
144.8 モデル別・ツール別の適用指針
144.9 代表的な実装フロー（例）
144.10 成功事例（パターン別概観）
144.11 関与するコンサルティング企業と手法
144.12 既存関連サービスと市場動向
144.13 設計テンプレート（チェックリスト）
144.14 よくある失敗と対策
144.15 適用領域別の着眼点
144.16 導入ロードマップ
144.17 参考情報
145 ネットワーク（水平）協調モデル
145.1 概要と位置づけ
145.2 構造・アーキテクチャ
145.3 実施形態（代表パターン）
145.4 ワークフローモデルの要点・留意点
145.5 組織再編成（オペレーティングモデル）
145.6 成功指標（KPI）とメトリクス
145.7 ガバナンス要件
145.8 モデル別・ツール別の適用指針
145.9 代表的な実装フロー（例）
145.10 成功事例（パターン別概観）
145.11 関与するコンサルティング企業と手法
145.12 既存関連サービスと市場動向
145.13 設計テンプレート（チェックリスト）
145.14 よくある失敗と対策
145.15 適用領域別の着眼点
145.16 導入ロードマップ
145.17 参考情報
146 アグリゲーター（シンセサイザー）
146.1 概要と位置づけ
146.2 構造・アーキテクチャ
146.3 実施形態（代表パターン）
146.4 ワークフローモデルの要点・留意点
146.5 組織再編成（オペレーティングモデル）
146.6 成功指標（KPI）とメトリクス
146.7 ガバナンス要件
146.8 モデル別・ツール別の適用指針
146.9 代表的な実装フロー（例）
146.10 成功事例（パターン別概観）
146.11 関与するコンサルティング企業と手法
146.12 既存関連サービスと市場動向
146.13 設計テンプレート（チェックリスト）
146.14 よくある失敗と対策
146.15 適用領域別の着眼点
146.16 導入ロードマップ
146.17 参考情報
147 ブランチング（条件分岐処理）
147.1 概要と位置づけ
147.2 構造・アーキテクチャ
147.3 実施形態（代表パターン）
147.4 ワークフローモデルの要点・留意点
147.5 組織再編成（オペレーティングモデル）
147.6 成功指標（KPI）とメトリクス
147.7 ガバナンス要件
147.8 モデル別・ツール別の適用指針
147.9 代表的な実装フロー（例）
147.10 成功事例（パターン別概観）
147.11 関与するコンサルティング企業と手法
147.12 既存関連サービスと市場動向
147.13 設計テンプレート（チェックリスト）
147.14 よくある失敗と対策
147.15 適用領域別の着眼点
147.16 導入ロードマップ
147.17 参考情報
148 AIネイティブDXにおけるプロンプトチェーニング（順次LLM相互作用）の構造・モデルと実践
148.1 概要と基本構造・アーキテクチャ
148.2 実施形態（ワークフロー・モデル）と組織再編成の要点
148.3 DX推進／プロンプトチェーニングの成功指標・ガバナンス要件
148.4 適用可能なAI関連ツール／モデル別特性
148.5 成功事例・代表ケース
148.6 関与コンサルティング企業と手法、市場動向
148.7 代表的な参考・出典（厳選5件）
【 AIネイティブDXにおけるRAGの位置づけ 】
149 検索拡張生成（RAG）パターンの概要と実践
149.1 概要・構造・アーキテクチャ
149.2 実施形態とDX推進時の組織再編・ワークフローモデルの要点・留意点
149.3 成功指標およびガバナンス要件
149.4 適用するAI関連ツールやモデル別特性
149.5 成功事例
149.6 関与するコンサルティング企業とその手法
149.7 既存の関連サービスと市場動向
149.8 総括
150 RAG と AIネイティブDX との関係・結合・融合について
150.1 AIネイティブDX の定義と特性
150.2 RAG の AIネイティブDX における位置付け
150.3 RAG と AIネイティブDX の結合・融合モデル
150.3.1 AI民主化
150.3.1 RPA × LLM × RAG の統合オートメーション
150.3.1 エージェント型ワークフロー統合
150.4 カテゴリー別の RAG×AIネイティブDX 融合戦略
150.4.1 コンサルティング・インテグレーション企業の融合戦略
150.4.1 SaaS/プラットフォーム企業の融合戦略
150.5 業種別の RAG×AIネイティブDX 融合実装
150.5.1 金融・保険業界
150.5.1 製造業
150.5.1 流通・小売業
150.5.1 運輸・交通
150.5.1 公共部門・自治体
150.6 組織変革と人材戦略の融合
150.6.1 AIネイティブ組織構造の再設計
150.6.1 「攻めのDX」への転換
150.7 データガバナンスとセキュリティの融合
150.7.1 RAG のセキュリティ上の利点
150.7.1 データ民主化の限界と最適化
150.8 市場動向と将来展望
150.8.1 2025年のターニングポイント
150.8.1 AIネイティブスタートアップの台頭
150.9 今後の融合方向性
150.10 小括
151 AIネイティブDXにおけるRAGの役割・機能
151.1 サマリー
151.2 AIネイティブDXにおけるRAGの役割
151.3 実装アーキテクチャの一例
151.4 適用領域と導入効果
151.5 課題と展望
【 マルチモーダルAI処理 】
152 マルチモーダルAI処理 ― テキスト・画像・音声データを同時に処理するAIシステム
152.1 概要（構造・アーキテクチャ等）
152.2 実施形態
152.3 DX推進にあたっての組織再編成・ワークフローモデルの要点・留意点
152.4 成功指標およびガバナンス要件
152.5 適用するAI関連ツールやモデル別特性
152.6 代表的な成功事例
152.7 関与するコンサルティング企業とその手法
152.8 既存サービスと市場動向
153 マルチモーダルAI処理パイプラインの概要と実践
153.1 概要・構造・アーキテクチャ
153.2 実施形態とDX推進時の組織再編・ワークフローモデルの要点・留意点
153.2.1 実装パターン
153.2.1 組織再編・人材戦略の要点
153.2.1 ワークフローモデル設計の留意点
153.3 成功指標およびガバナンス要件
153.3.1 成功指標
153.3.1 ガバナンス要件
153.4 適用するAI関連ツールやモデル別特性
153.5 成功事例
153.6 関与するコンサルティング企業とその手法
153.7 既存の関連サービスと市場動向
【 AIネイティブDXにおけるAI＋ブロックチェーン／トークン化フレームワークの位置づけ 】
154 AIネイティブDXにおけるAI＋ブロックチェーン／トークン化フレームワークの位置づけと要素技術・技法
154.1 フレームワークの位置づけ
154.2 要素技術・技法
154.3 実装パターン
154.4 導入上の留意点
155 分散型知能モデル ― AI強化された組織レベル間で再配分された意思決定権限
155.1 概要（構造・アーキテクチャ等）
155.2 実施形態
155.3 DX推進における組織再編成・ワークフローモデル要点・留意点
155.4 成功指標およびガバナンス要件
155.5 適用するAI関連ツールやモデル別特性
155.6 代表的な成功事例
155.7 関与するコンサルティング企業とその手法
155.8 既存の関連サービスと市場動向
156 AIとブロックチェーンが専門職を再編する条件
156.1 序論と射程
156.2 ハイブリッド専門性の台頭
156.3 プロフェッション・プロトコル化の力学
156.4 専門サービス・オペレーションの再設計
156.5 専門職アイデンティティの変容
156.6 教育・技能・継続研鑽
156.7 倫理・責任・説明
156.8 ガバナンスと市場構造
156.9 結語
157 専門職のAI・ブロックチェーン実装
157.1 実装原則と全体設計
157.2 リファレンス・アーキテクチャ
157.3 品質・継続改善と台帳
157.4 人とAIの役割分担
157.5 ベンダー・API・契約統制
157.6 監査・エビデンス・説明
157.7 KPIとKRI
157.8 インシデント対応
157.9 委員会体制と文化
157.10 導入ロードマップ（12か月）
157.11 実務チェックリスト
157.12 結語
【 ワークフロー再設計／AIプロセスへの人間関与の構造・実施形態 】
158 ヒューマンインザループ検証ワークフローの概要と実践
158.1 概要・構造・アーキテクチャ
158.2 実施形態と組織再編・ワークフロー再設計の要点・留意点
158.3 成功指標・ガバナンス要件
158.3.1 成功指標
158.3.1 ガバナンス要件
158.4 適用するAI関連ツール・モデル特性
158.5 成功事例
158.6 関与するコンサルティング企業とその手法
158.7 関連サービス市場動向
158.8 まとめ
159 並行処理ワークフローの概要と実践
159.1 概要・構造・アーキテクチャ
159.2 実施形態とDX推進時の組織再編・ワークフローモデルの要点・留意点
159.2.1 ワークフローモデル設計の留意点
159.3 成功指標およびガバナンス要件
159.3.1 成功指標
159.3.1 ガバナンス要件
159.4 適用するAI関連ツールやモデル別特性
159.5 成功事例
159.6 関与するコンサルティング企業とその手法
159.7 既存の関連サービスと市場動向
160 反復改善ワークフローの概要と実践
160.1 概要・構造・アーキテクチャ
160.2 実施形態とDX推進時の組織再編・ワークフローモデルの要点・留意点
160.3 成功指標およびガバナンス要件
160.3.1 成功指標
160.3.1 ガバナンス要件
160.4 適用するAI関連ツールやモデル別特性
160.5 成功事例
160.6 関与するコンサルティング企業とその手法
160.7 既存の関連サービスと市場動向
161 アグリゲーター（シンセサイザー）ワークフロー ― 複数AI入力を統合出力へ合成
161.1 概要（構造・アーキテクチャ等）
161.2 実施形態
161.3 DX推進に伴う組織再編成・ワークフローモデル要点・留意点
161.4 成功指標およびガバナンス要件
161.5 適用AI関連ツールやモデル特性
161.6 代表的な成功事例
161.7 関与するコンサルティング企業とその手法
161.8 既存の関連サービス・市場動向
162 分岐（条件付き）処理 ― 条件決定木を備えたAIワークフロー
162.1 概要（構造・アーキテクチャ等）
162.2 実施形態
162.3 DX推進・組織再編成・ワークフローモデルの要点・留意点
162.4 成功指標およびガバナンス要件
162.5 適用するAI関連ツールやモデル・特性
162.6 代表的な成功事例
162.7 コンサルティング企業と手法
162.8 既存サービス・市場動向
163 プロンプト連鎖ワークフロー ― 複雑なタスクをサブタスクに分割する順次AI呼び出し
163.1 概要（構造・アーキテクチャ等）
163.2 実施形態
163.3 DX推進における組織再編成・ワークフローモデル要点・留意点
163.4 成功指標およびガバナンス要件
163.5 適用するAI関連ツールやモデル別特性
163.6 代表的な成功事例
163.7 関与するコンサルティング企業とその手法
163.8 関連サービスと市場動向
164 AIネイティブGitワークフロー ― AI支援と統合されたバージョン管理システム
164.1 概要（構造・アーキテクチャ等）
164.2 実施形態
164.3 DX推進における組織再編成・ワークフローモデル要点・留意点
164.4 成功指標およびガバナンス要件
164.5 適用するAI関連ツールやモデル別特性
164.6 代表的な成功事例
164.7 関与するコンサルティング企業とその手法
164.8 既存サービスと市場動向
165 カスケード（漸進的洗練） ― 複数AI段階を通じた反復的改善
165.1 概要（構造・アーキテクチャ等）
165.2 実施形態
165.3 DX推進にあたる組織再編成・ワークフローモデル要点・留意点
165.4 成功指標およびガバナンス要件
165.5 適用するAI関連ツールやモデル別特性
165.6 代表的な成功事例
165.7 関与するコンサルティング企業と手法
165.8 既存サービス・市場動向
166 フォールバック（エラー処理）システム ― エラー回復メカニズムを組み込んだAIワークフロー
166.1 概要（構造・アーキテクチャ等）
166.2 実施形態
166.3 DX推進に伴う組織再編成・ワークフローモデル要点・留意点
166.4 成功指標およびガバナンス要件
166.5 適用するAI関連ツールやモデル別特性
166.6 代表的な成功事例
166.7 関与するコンサルティング企業と手法
166.8 既存サービス・市場動向
167 並列化ワークフロー ― 結果を集約する同時並行AI処理
167.1 概要（構造・アーキテクチャ等）
167.2 実施形態
167.3 DX推進のための組織再編成・ワークフローモデルの要点・留意点
167.4 成功指標およびガバナンス要件
167.5 適用するAI関連ツールやモデル別特性
167.6 代表的な成功事例
167.7 関与するコンサルティング企業とその手法
167.8 市場動向
168 スケールでのパーソナライズドユーザー体験
168.1 構造・アーキテクチャ
168.2 実施形態
168.3 組織再編とワークフローモデルの要点・留意点
168.4 ワークフロー設計の要点・留意点
168.5 成功指標
168.6 ガバナンス要件
168.7 適用するAI関連ツールやモデル別特性
168.8 成功事例（要点）
168.9 関与するコンサルティング企業とその手法
168.10 市場動向
168.11 実装チェックリスト（抜粋）
169 ユーザー相互作用からの継続学習の概要と実践
169.1 構造・アーキテクチャ
169.2 実施形態
169.3 組織再編とワークフローモデルの要点・留意点
169.4 ワークフローモデル設計の要点・留意点
169.5 成功指標
169.6 ガバナンス要件
169.7 適用するAI関連ツールやモデル別特性
169.8 成功事例（要点）
169.9 関与するコンサルティング企業とその手法
169.10 市場動向
169.11 実装チェックリスト（抜粋）
170 順次処理パイプライン ― 各エージェントが結果を精緻化し渡す直線的AIワークフロー
170.1 概要（構造・アーキテクチャ等）
170.2 実施形態
170.3 DX推進時の組織再編成・ワークフローモデルの要点・留意点
170.4 成功指標およびガバナンス要件
170.5 適用AI関連ツールやモデル別特性
170.6 代表的な成功事例
170.7 関与するコンサルティング企業と手法
170.8 既存サービスと市場動向
171 ループ（自己修復）パターン ― 精緻化と自己改善を繰り返す反復的AIプロセス
171.1 概要（構造・アーキテクチャ等）
171.2 実施形態
171.3 DX推進における組織再編成・ワークフローモデルの要点・留意点
171.4 成功指標およびガバナンス要件
171.5 適用するAI関連ツールやモデル別特性
171.6 代表的な成功事例
171.7 関与するコンサルティング企業とその手法
171.8 既存の関連サービス・市場動向
172 テンプレートから生成への進化 ― 定義済みテンプレートではなくカスタムソリューションを生成するAI
172.1 概要（構造・アーキテクチャ等）
172.2 実施形態
172.3 DX推進での組織再編成・ワークフローモデル要点・留意点
172.4 成功指標およびガバナンス要件
172.5 適用AI関連ツールやモデル特性
172.6 代表的な成功事例
172.7 関与するコンサルティング企業とその手法
172.8 既存サービスと市場動向
173 コンテキスト認識型AI統合 ― 組織的文脈を理解し適応するAIシステム
173.1 概要（構造・アーキテクチャ等）
173.2 実施形態
173.3 DX推進における組織再編成・ワークフローモデルの要点・留意点
173.4 成功指標およびガバナンス要件
173.5 適用するAI関連ツールやモデル別特性
173.6 代表的な成功事例
173.7 関与するコンサルティング企業とその手法
173.8 既存サービスと市場動向
174 フィードバックループ最適化 ― 継続的改善のためのMAPE-K（監視-分析-計画-実行）サイクル
174.1 概要（構造・アーキテクチャ等）
174.2 実施形態
174.3 DX推進にあたる組織再編成・ワークフローモデルの要点・留意点
174.4 成功指標およびガバナンス要件
174.5 適用するAI関連ツールやモデル別特性
174.6 成功事例
174.7 関与するコンサルティング企業とその手法
174.8 既存サービスと市場動向
【 AI相互接続フレームワーク 】
175 AI相互接続フレームワーク ― 制御層・ユーザー層・アプリケーション層を横断するクロスレイヤーAI統合
175.1 概要（構造・アーキテクチャ等）
175.2 実施形態
175.3 DX推進における組織再編成・ワークフローモデル要点・留意点
175.4 成功指標およびガバナンス要件
175.5 適用するAI関連ツールやモデル別特性
175.6 代表的な成功事例
175.7 関与するコンサルティング企業とその手法
175.8 既存サービスと市場動向
176 ここからここから
177 AI知識管理によるグローバル連続開発
177.1 概要（構造・アーキテクチャ等）
177.2 実施形態
177.3 DX推進にあたる組織再編成・ワークフローモデルの要点・留意点
177.4 成功指標およびガバナンス要件
177.5 適用するAI関連ツールやモデル別特性
177.6 代表的な成功事例
177.7 関与するコンサルティング企業とその手法
177.8 既存サービスと市場動向
【 AIネイティブソフトウェア開発体制 】
178 AIネイティブソフトウェアライフサイクル ― AI能力を中心に根本的に再設計された開発プロセス
178.1 概要（構造・アーキテクチャ等）
178.2 実施形態
178.3 DX推進にあたっての組織再編成・ワークフローモデルの要点・留意点
178.4 成功指標およびガバナンス要件
178.5 適用するAI関連ツールやモデル別特性
178.6 代表的な成功事例
178.7 関与するコンサルティング企業とその手法
178.8 既存サービスと市場動向
179 一貫した実践の強制 ― コーディング標準と慣行を自動維持するAI
179.1 概要（構造・アーキテクチャ等）
179.2 実施形態
179.3 DX推進における組織再編成・ワークフローモデルの要点・留意点
179.4 成功指標およびガバナンス要件
179.5 適用するAI関連ツールやモデル別特性
179.6 代表的な成功事例
179.7 関与するコンサルティング企業とその手法
179.8 既存サービスと市場動向
【 全社データ資産の統合・統制／マルチクラウド統制 】
180 データ中心のアーキテクチャ ― データは副産物ではなく主要なビジネス資産
180.1 概要（構造・アーキテクチャ）
180.2 実施形態
180.3 DX推進のための組織再編成・ワークフローモデル：要点・留意点
180.4 成功指標・ガバナンス要件
180.5 AI関連ツール・モデル別特性
180.6 代表的な成功事例
180.7 コンサルティング企業と手法
180.8 関連サービスの市場動向
180.9 代表的な参考文献・出典（抜粋）
181 マルチクラウドと生成AIを含む全社データ資産を統合・統制して意思決定を制度化する運用様式
181.1 コアでのデータ駆動意思決定
181.2 構造・アーキテクチャ
181.3 実施形態
181.4 組織再編とワークフローモデルの要点・留意点
181.5 ワークフロー設計の要点・留意点
181.6 成功指標
181.7 ガバナンス要件
181.8 適用するAI関連ツールやモデル別特性
181.9 成功事例（要点）
181.10 関与するコンサルティング企業とその手法
181.11 市場動向
181.12 実装チェックリスト（抜粋）
182 エッジコンピューティング統合
182.1 構造・アーキテクチャ
182.2 実施形態
182.3 組織再編とワークフローモデルの要点・留意点
182.4 ワークフロー設計の要点・留意点
182.5 成功指標
182.6 ガバナンス要件
182.7 適用するAI関連ツールやモデル別特性
182.8 成功事例（要点）
182.9 関与するコンサルティング企業とその手法
182.10 市場動向
182.11 実装チェックリスト（抜粋）
183 文書化先行事例自動化 ― 人的経験の自動化プロセスへの変換
183.1 概要（構造・アーキテクチャ等）
183.2 実施形態
183.3 DX推進にあたる組織再編成・ワークフローモデルの要点・留意点
183.4 成功指標およびガバナンス要件
183.5 適用するAI関連ツールやモデル別特性
183.6 代表的な成功事例
183.7 関与するコンサルティング企業とその手法
183.8 既存サービスと市場動向
184 動的人間-エージェント協働 ― 人間とAIのリアルタイム適応型連携
184.1 概要（構造・アーキテクチャ等）
184.2 実施形態
184.3 DX推進にあたる組織再編成・ワークフローモデルの要点・留意点
184.4 成功指標およびガバナンス要件
184.5 適用するAI関連ツールやモデル別特性
184.6 代表的な成功事例
184.7 関与するコンサルティング企業とその手法
184.8 既存サービスと市場動向
185 AI開発におけるジェヴォンズの逆説 ― 開発コスト削減がソフトウェア需要増加をもたらす
185.1 概要（構造・アーキテクチャ等）
185.2 実施形態
185.3 DX推進に伴う組織再編成・ワークフローモデルの要点・留意点
185.4 成功指標およびガバナンス要件
185.5 適用するAI関連ツールやモデル別特性
185.6 代表的な成功事例
185.7 関与するコンサルティング企業とその手法
185.8 既存サービスと市場動向
【 バリューチェーン再構築 】
186 指数的思考モデル ― 漸進的最適化ではなくバリューチェーン全体の再構築
186.1 概要（構造・アーキテクチャ等）
186.2 実施形態
186.3 DX推進にあたる組織再編成・ワークフローモデルの要点・留意点
186.4 成功指標およびガバナンス要件
186.5 適用するAI関連ツールやモデル別特性
186.6 代表的な成功事例
186.7 関与するコンサルティング企業とその手法
186.8 既存サービスと市場動向
【 ナレッジマネジメント／集合知の活用／集合知型自己学習AI 】
187 ネットワーク効果統合 ― 集合知を活用した自己学習モデル
187.1 概要（構造・アーキテクチャ等）
187.2 実施形態
187.3 DX推進にあたる組織再編成・ワークフローモデルの要点・留意点
187.4 成功指標およびガバナンス要件
187.5 適用するAI関連ツールやモデル別特性
187.6 代表的な成功事例
187.7 関与するコンサルティング企業とその手法
187.8 既存サービスと市場動向
188 集合知モデル ― 組織目標達成のための人間とAIの知能の活用
188.1 概要（構造・アーキテクチャ等）
188.2 実施形態
188.3 DXを進めるにあたっての組織再編成・ワークフローモデルの要点・留意点
188.4 成功指標およびガバナンス要件
188.5 適用するAI関連ツールやモデル別特性
188.6 代表的な成功事例
188.7 関与するコンサルティング企業とその手法
188.8 既存サービスと市場動向
【 AIとデータ駆動戦略／データ資産・高度演算能力を競争資産として活用するアプローチ 】
189 アルゴリズム的競争優位性 ― データと演算能力を主要競争資産とするアプローチ
189.1 概要（構造・アーキテクチャ等）
189.2 実施形態
189.3 DXを進めるにあたっての組織再編成およびワークフローモデルの要点・留意点
189.4 成功指標およびガバナンス要件
189.5 適用するAI関連ツールやモデル別特性
189.6 代表的な成功事例
189.7 関与するコンサルティング企業とその手法
189.8 既存サービスと市場動向
190 データ・アズ・ア・サービス統合 ― AI駆動サービスによるデータ洞察の収益化
190.1 概要（構造・アーキテクチャ等）
190.2 実施形態
190.3 DXを進めるにあたっての組織再編成・ワークフローモデルの要点・留意点
190.4 成功指標およびガバナンス要件
190.5 適用するAI関連ツールやモデル別特性
190.6 代表的な成功事例
190.7 関与するコンサルティング企業とその手法
190.8 既存サービスと市場動向
【 AIによる顧客データプラットフォーム／CRM 】
191 大規模ハイパーパーソナライゼーション ― 個別の精度でマス・カスタマイゼーションを実現するAI
191.1 概要（構造・アーキテクチャ等）
191.2 実施形態
191.3 DXを進めるにあたっての組織再編成およびワークフローモデルの要点・留意点
191.4 成功指標およびガバナンス要件
191.5 適用するAI関連ツールやモデル別特性
191.6 代表的な成功事例
191.7 関与するコンサルティング企業とその手法
191.8 既存サービスと市場動向
192 AI搭載顧客獲得の概要と実践
192.1 構造・アーキテクチャ
192.2 実施形態
192.3 組織再編とワークフローモデルの要点・留意点
192.4 ワークフロー設計の要点・留意点
192.5 成功指標
192.6 ガバナンス要件
192.7 適用するAI関連ツールやモデル別特性
192.8 成功事例（要点）
192.9 関与するコンサルティング企業とその手法
192.10 市場動向
192.11 実装チェックリスト（抜粋）
【 AIネイティブコマースモデル 】
193 AIネイティブコマースモデル ― AIを設計基盤とするコマースプラットフォーム
193.1 概要（構造・アーキテクチャ等）
193.2 実施形態
193.3 DXを進めるにあたっての組織再編成・ワークフローモデルの要点・留意点
193.4 成功指標およびガバナンス要件
193.5 適用するAI関連ツールやモデル別特性
193.6 代表的な成功事例
193.7 関与するコンサルティング企業とその手法
193.8 既存サービスと市場動向
【 小規模チーム／最小限の実行可能組織MVO） 】
194 AIアップビジネスモデル ― AIネイティブアーキテクチャで業界変革を実現する小規模チーム
194.1 概要（構造・アーキテクチャ等）
194.2 実施形態
194.3 DX推進にあたっての組織再編成・ワークフローモデルの要点・留意点
194.4 成功指標およびガバナンス要件
194.5 適用するAI関連ツールやモデル別特性
194.6 代表的な成功事例
194.7 関与するコンサルティング企業とその手法
194.8 既存サービスと市場動向
195 最小限の実行可能組織（MVO） ― 極限までスリム化されたAI自動化事業単位
195.1 概要（構造・アーキテクチャ等）
195.2 実施形態
195.3 DX推進における組織再編成・ワークフローモデルの要点・留意点
195.4 成功指標およびガバナンス要件
195.5 適用するAI関連ツールやモデル別特性
195.6 代表的な成功事例
195.7 関与するコンサルティング企業とその手法
195.8 市場動向
196 【 AIネイティブ製造DX 】
197 製造予測保全 ― 機械故障を予知し保守スケジュールを最適化するAI
197.1 概要（構造・アーキテクチャ等）
197.2 実施形態
197.3 DX推進にあたっての組織再編成・ワークフローモデルの要点・留意点
197.4 成功指標およびガバナンス要件
197.5 適用するAI関連ツールやモデル別特性
197.6 代表的な成功事例
197.7 関与するコンサルティング企業とその手法
197.8 既存サービスと市場動向
198 製造品質管理インテリジェンス ― AIによるリアルタイム製品検査と欠陥検出
198.1 概要（構造・アーキテクチャ等）
198.2 実施形態
198.3 DX推進にあたっての組織再編成・ワークフローモデルの要点・留意点
198.4 成功指標およびガバナンス要件
198.5 適用するAI関連ツールやモデル別特性
198.6 代表的な成功事例
198.7 関与するコンサルティング企業とその手法
198.8 既存サービスと市場動向
【 AIネイティブ需要予測／戦略的ポートフォリオ管理／需要・負荷予測／在庫管理DX 】
199 小売需要予測 ― 在庫最適化と消費者行動予測を行うAI
199.1 概要（構造・アーキテクチャ等）
199.2 実施形態
199.3 DX推進にあたっての組織再編成・ワークフローモデルの要点・留意点
199.4 成功指標およびガバナンス要件
199.5 適用するAI関連ツールやモデル別特性
199.6 代表的な成功事例
199.7 関与するコンサルティング企業とその手法
199.8 既存サービスと市場動向
200 インテリジェントリソース配分の概要と実践
200.1 構造・アーキテクチャ
200.2 実施形態
200.3 組織再編とワークフローモデルの要点・留意点
200.4 ワークフロー設計の要点・留意点
200.5 成功指標
200.6 ガバナンス要件
200.7 適用するAI関連ツールやモデル別特性
200.8 成功事例（要点）
200.9 関与するコンサルティング企業とその手法
200.10 市場動向
200.11 実装チェックリスト（抜粋）
201 予測的ビジネス計画の概要と実践
201.1 構造・アーキテクチャ
201.2 実施形態
201.3 組織再編とワークフローモデルの要点・留意点
201.4 ワークフロー設計の要点・留意点
201.5 成功指標
201.6 ガバナンス要件
201.7 適用するAI関連ツールやモデル別特性
201.8 成功事例（要点）
201.9 関与するコンサルティング企業とその手法
201.10 市場動向
201.11 実装チェックリスト（抜粋）
202 市場変化へのリアルタイム適応の概要と実践
202.1 構造・アーキテクチャ
202.2 実施形態
202.3 組織再編とワークフローモデルの要点・留意点
202.4 ワークフロー設計の要点・留意点
202.5 成功指標
202.6 ガバナンス要件
202.7 適用するAI関連ツールやモデル別特性
202.8 成功事例（要点）
202.9 関与するコンサルティング企業とその手法
202.10 市場動向
202.11 実装チェックリスト（抜粋）
203 動的価格設定・最適化の概要と実践
203.1 構造・アーキテクチャ
203.2 実施形態
203.3 組織再編とワークフローモデルの要点・留意点
203.4 ワークフロー設計の要点・留意点
203.5 成功指標
203.6 ガバナンス要件
203.7 適用するAI関連ツールやモデル別特性
203.8 成功事例（要点）
203.9 関与するコンサルティング企業とその手法
203.10 市場動向
203.11 実装チェックリスト（抜粋）
204 アルゴリズミック収益生成の概要と実践
204.1 構造・アーキテクチャ
204.2 実施形態
204.3 組織再編とワークフローモデルの要点・留意点
204.4 ワークフロー設計の要点・留意点
204.5 成功指標
204.6 ガバナンス要件
204.7 適用するAI関連ツールやモデル別特性
204.8 成功事例（要点）
204.9 関与するコンサルティング企業とその手法
204.10 市場動向
204.11 実装チェックリスト（抜粋）
205 自己最適化運用システムの概要と実践
205.1 構造・アーキテクチャ
205.2 実施形態
205.3 組織再編とワークフローモデルの要点・留意点
205.4 ワークフローモデル設計の要点・留意点
205.5 成功指標
205.6 ガバナンス要件
205.7 適用するAI関連ツールやモデル別特性
205.8 成功事例（要点）
205.9 関与するコンサルティング企業とその手法
205.10 市場動向
205.11 実装チェックリスト（抜粋）
【 AIネイティブ金融DX 】
206 金融サービス 不正検知 ― 取引パターンを分析しリアルタイムで不正を防止するAI
206.1 概要（構造・アーキテクチャ等）
206.2 実施形態
206.3 DX推進にあたる組織再編成・ワークフローモデルの要点・留意点
206.4 成功指標およびガバナンス要件
206.5 適用するAI関連ツールやモデル別特性
206.6 代表的な成功事例
206.7 関与するコンサルティング企業とその手法
206.8 既存サービスと市場動向
207 銀行融資処理自動化 ― 融資承認とコンプライアンスを自律的に処理するAI
207.1 概要（構造・アーキテクチャ等）
207.2 実施形態
207.3 DXを進めるにあたっての組織再編成・ワークフローモデルの要点・留意点
207.4 成功指標およびガバナンス要件
207.5 適用するAI関連ツールやモデル別特性
207.6 代表的な成功事例
207.7 関与するコンサルティング企業とその手法
207.8 既存サービスと市場動向
【 AIネイティブサプライチェーン自律管理 】
208 サプライチェーン自律管理 ― エンドツーエンドのサプライチェーン運営を管理するAI
208.1 概要（構造・アーキテクチャ等）
208.2 実施形態
208.3 DX推進にあたっての組織再編成・ワークフローモデルの要点・留意点
208.4 成功指標およびガバナンス要件
208.5 適用するAI関連ツールやモデル別特性
208.6 代表的な成功事例
208.7 関与するコンサルティング企業とその手法
208.8 既存サービスと市場動向
【 AIネイティブ医療・病院DX 】
209 医療自律スケジューリング ― 予約管理とリソース配分を管理するAI
209.1 概要（構造・アーキテクチャ等）
209.2 実施形態
209.3 DX推進にあたっての組織再編成・ワークフローモデルの要点・留意点
209.4 成功指標およびガバナンス要件
209.5 適用するAI関連ツールやモデル別特性
209.6 代表的な成功事例
209.7 関与するコンサルティング企業とその手法
209.8 既存サービスと市場動向
210 医療予測診断 ― 患者の再入院リスクと治療結果を予測するAI
210.1 概要（構造・アーキテクチャ等）
210.2 実施形態
210.3 DX推進にあたっての組織再編成・ワークフローモデルの要点・留意点
210.4 成功指標およびガバナンス要件
210.5 適用するAI関連ツールやモデル別特性
210.6 代表的な成功事例
210.7 関与するコンサルティング企業とその手法
210.8 既存サービスと市場動向
【 AIネイティブ小売DX 】
211 小売ビジュアル検索実装 ― 画像ベースの製品発見を可能にするAI
211.1 概要（構造・アーキテクチャ等）
211.2 実施形態
211.3 DXを進めるにあたっての組織再編成・ワークフローモデルの要点・留意点
211.4 成功指標およびガバナンス要件
211.5 適用するAI関連ツールやモデル別特性
211.6 代表的な成功事例
211.7 関与するコンサルティング企業とその手法
211.8 既存サービスと市場動向
【 AIネイティブリスク管理／AI予測能力を用いたリスク管理フレームワーク 】
212 AIネイティブリスク管理 ― AI予測能力を用いたリスク評価と軽減［1］
213.1 概要（構造・アーキテクチャ等）
213.2 実施形態
213.3 DXを進めるにあたっての組織再編成・ワークフローモデルの要点・留意点
213 AIネイティブリスク管理 ― AI予測能力を用いたリスク評価と軽減［2］
213.4 成功指標およびガバナンス要件
213.5 適用するAI関連ツールやモデル別特性
213.6 代表的な成功事例
213.7 関与するコンサルティング企業とその手法
213.8 既存サービスと市場動向
214 段階的AI変革戦略 ― AI導入段階を体系的に進める
214.1 概要（構造・アーキテクチャ等）
214.2 実施形態
214.3 DXを進めるにあたっての組織再編成・ワークフローモデルの要点・留意点
214.4 成功指標およびガバナンス要件
214.5 適用するAI関連ツールやモデル別特性
214.6 代表的な成功事例
214.7 関与するコンサルティング企業とその手法
214.8 既存サービスと市場動向
【 AIネイティブ顧客管理／AIネイティブカスタマージャーニー 】
215 AIネイティブカスタマージャーニー設計 ― AIシステムで完全に調整された顧客体験
215.1 概要（構造・アーキテクチャ等）
215.2 実施形態
215.3 DXを進めるにあたっての組織再編成・ワークフローモデルの要点・留意点
215.4 成功指標およびガバナンス要件
215.5 適用するAI関連ツールやモデル別特性
215.6 代表的な成功事例
215.7 関与するコンサルティング企業とその手法
215.8 既存サービスと市場動向
【 ステークホルダー管理 】
216 予測的ステークホルダー管理 ― AI駆動によるステークホルダーエンゲージメントと関係最適化
216.1 概要（構造・アーキテクチャ等）
216.2 実施形態
216.3 DXを進めるにあたっての組織再編成・ワークフローモデルの要点・留意点
216.4 成功指標およびガバナンス要件
216.5 適用するAI関連ツールやモデル別特性
216.6 代表的な成功事例
216.7 関与するコンサルティング企業とその手法
216.8 既存サービスと市場動向
217 AI強化型イノベーションパイプラインの全体像と実装実態
217.1 概要（構造・アーキテクチャ等）
217.2 実施形態
217.3 DX推進時の組織再編成・ワークフローモデルの要点・留意点
217.4 成功指標（KPI・KGI）とガバナンス要件
217.5 適用AI関連ツール・モデル別特性
217.6 成功事例
217.7 コンサルティング企業とその手法
217.8 関連サービスと市場動向
217.9 代表的な参考出典
【 コンプライアンスシステム／AIによる監査自動化・機能統合 】
218 自律型コンプライアンスシステムの概要と実態
218.1 概要（構造・アーキテクチャ等）
218.2 実施形態
218.3 DX進行に伴う組織再編成・ワークフローモデルの要点・留意点
218.4 成功指標およびガバナンス要件
218.5 適用するAI関連ツールやモデル別特性
218.6 成功事例
218.7 参画するコンサルティング企業とその手法
218.8 関連サービスと市場動向
218.9 代表的な参考出典
【 AI駆動型競合分析 】
219 AI駆動型競合情報分析の概要と実施形態
219.1 概要（構造・アーキテクチャ等）
219.2 実施形態
219.3 DX推進にあたる組織再編成とワークフローモデルの要点・留意点
219.4 成功指標およびガバナンス要件
219.5 適用するAI関連ツールやモデルの特性
219.6 成功事例
219.7 関与するコンサルティング企業とその手法
219.8 関連サービスと市場動向
219.9 代表的な参考出典
【 研究開発プロセスの自律的推進 】
220 自律型イノベーションラボの概要と実施形態
220.1 概要（構造・アーキテクチャ等）
220.2 実施形態
220.3 DX推進に伴う組織再編成及びワークフローモデルの要点・留意点
220.4 成功指標およびガバナンス要件
220.5 適用AI関連ツール・モデル別特性
220.6 成功事例
220.7 関与するコンサルティング企業とその手法
220.8 関連サービスと市場動向
220.9 代表的な参考出典
221 予測的組織健全性の概要と実施形態
221.1 概要（構造・アーキテクチャ等）
221.2 実施形態
221.3 DX推進にあたる組織再編成・ワークフローモデルの要点・留意点
221.4 成功指標およびガバナンス要件
221.5 適用するAI関連ツールやモデル別特性
221.6 成功事例
221.7 関与するコンサルティング企業とその手法
221.8 関連サービスおよび市場動向
221.9 代表的な参考出典
【 AI強化型リスク管理 】
222 AI強化型危機管理の概要と実施形態
222.1 概要（構造・アーキテクチャ等）
222.2 実施形態
222.3 DX推進における組織再編成・ワークフローモデルの要点・留意点
222.4 成功指標およびガバナンス要件
222.5 適用するAI関連ツールやモデルの特性
222.6 成功事例
222.7 関与するコンサルティング企業とその手法
222.8 関連サービスと市場動向
222.9 代表的な参考出典
【 合意形成・メタモデル合成・最適な解導出の基盤 】
223 エンサンブル（投票・合意形成）
223.1 概要と位置づけ
223.2 構造・アーキテクチャ
223.3 実施形態（代表パターン）
223.4 ワークフローモデルの要点・留意点
223.5 組織再編成（オペレーティングモデル）
223.6 成功指標（KPI）とメトリクス
223.7 ガバナンス要件
223.8 モデル別・ツール別の適用指針
223.9 代表的な実装フロー（例）
223.10 成功事例（パターン別概観）
223.11 関与するコンサルティング企業と手法
223.12 既存関連サービスと市場動向
223.13 設計テンプレート（チェックリスト）
223.14 よくある失敗と対策
223.15 適用領域別の着眼点
223.16 導入ロードマップ
223.17 参考情報
【 AIネイティブDXのオーケストレーション設計 】
224 カスケード（段階的改良）
224.1 概要と位置づけ
224.2 構造・アーキテクチャ
224.3 実施形態（代表パターン）
224.4 ワークフローモデルの要点・留意点
224.5 組織再編成（オペレーティングモデル）
224.6 成功指標（KPI）とメトリクス
224.7 ガバナンス要件
224.8 モデル別・ツール別の適用指針
224.9 代表的な実装フロー（例）
224.10 成功事例（パターン別概観）
224.11 関与するコンサルティング企業と手法
224.12 既存関連サービスと市場動向
224.13 設計テンプレート（チェックリスト）
224.14 よくある失敗と対策
224.15 適用領域別の着眼点
224.16 導入ロードマップ
224.17 参考情報
225 フォールバック（エラーハンドリング）
225.1 概要と位置づけ
225.2 構造・アーキテクチャ
225.3 実施形態（代表パターン）
225.4 ワークフローモデルの要点・留意点
225.5 組織再編成（オペレーティングモデル）
225.6 成功指標（KPI）とメトリクス
225.7 ガバナンス要件
225.8 モデル別・ツール別の適用指針
225.9 代表的な実装フロー（例）
225.10 成功事例（パターン別概観）
225.11 関与するコンサルティング企業と手法
225.12 既存関連サービスと市場動向
225.13 設計テンプレート（チェックリスト）
225.14 よくある失敗と対策
225.15 適用領域別の着眼点
225.16 導入ロードマップ
225.17 参考情報
226 AIネイティブDXにおけるシーケンシャル処理チェーン
226.1 概要と位置づけ
226.2 構造・アーキテクチャ
226.3 実施形態（代表パターン）
226.4 ワークフローモデルの要点・留意点
226.5 組織再編成（オペレーティングモデル）
226.6 成功指標（KPI）とメトリクス
226.7 ガバナンス要件
226.8 モデル別・ツール別の適用指針
226.9 代表的な実装フロー（例）
226.10 成功事例（パターン別概観）
226.11 関与するコンサルティング企業と手法
226.12 既存関連サービスと市場動向
226.13 設計テンプレート（チェックリスト）
226.14 よくある失敗と対策
226.15 適用領域別の着眼点
226.16 導入ロードマップ
226.17 参考情報
227 AI倫理・コンプライアンス統合
227.1 概要
227.2 構造・アーキテクチャ
227.3 実施形態
227.4 組織再編成およびワークフローモデルの要点・留意点
227.5 成功指標およびガバナンス要件
227.6 適用ツールやモデル別特性
227.7 成功事例
227.8 関与するコンサルティング企業とその手法
227.9 市場動向
228 ハイブリッド人間・AI協働体制
228.1 概要と位置づけ
228.2 構造・アーキテクチャ
228.3 実施形態（代表パターン）
228.4 ワークフローモデルの要点・留意点
228.5 組織再編成（オペレーティングモデル）
228.6 成功指標（KPI）とメトリクス
228.7 ガバナンス要件
228.8 モデル別・ツール別の適用指針
228.9 代表的な実装フロー（例）
228.10 成功事例（パターン別概観）
228.11 関与するコンサルティング企業と手法
228.12 既存関連サービスと市場動向
228.13 設計テンプレート（チェックリスト）
228.14 よくある失敗と対策
228.15 適用領域別の着眼点
228.16 導入ロードマップ
228.17 参考情報
229 データ・ガバナンス・フレームワーク
229.1 概要
229.2 構造・アーキテクチャ
229.3 実施形態
229.4 組織再編成およびワークフローモデルの要点・留意点
229.5 成功指標
229.6 ガバナンス要件
229.7 適用ツールやモデル別特性
229.8 成功事例
229.9 関与するコンサルティング企業とその手法
229.10 市場動向
【 主なAIネイティブDX商用ツール／プラットフォーム 】
230 企業DXに向けたMicrosoft 365 Copilotの優位点／新機能
230.1 AIエージェントと自律的オペレーション
230.2 コラボレーションを強化するCopilot Pages
230.3 高度な制御および管理システム
230.4 検索とデータ統合の強化
230.5 高度な分析とビジネスインテリジェンス
230.6 コミュニケーションと生産性の向上
230.7 コンテンツ作成とメディア制作
230.8 セキュリティとコンプライアンス機能
230.9 プロセスの自動化とワークフローの統合
230.10 分析および測定機能
231 Microsoft 365 Copilotの制約事項・課題
231.1 データセキュリティと過剰共有のリスク
231.2 レスポンスの質の低さとAIの幻覚
231.3 導入の遅れと低い導入率
231.4 技術インフラと統合の制約
231.5 コストとライセンスの複雑さ
231.6 情報管理とガバナンスの課題
231.7 スキルギャップとトレーニング要件
231.8 測定と ROI の課題
231.9 コンプライアンスと規制に関する懸念
232 Microsoft 365 Copilotの先進的な使用事例
232.1 エンタープライズ規模の実装パターン
232.2 産業分野別の高度なユースケース
232.3 欧州特有の導入メリット
232.4 米国企業への導入
232.5 技術アーキテクチャと統合パターン
232.6 測定可能なビジネスインパクトとROI
233 Microsoft 365 CopilotとRAGの統合
233.1 RAG統合のコアアプローチ
233.2 Microsoft Copilot Studio for Advanced RAG
233.3 高度なRAG実装パターン
233.4 企業ユースケースと実装例
233.5 技術アーキテクチャのベストプラクティス
233.6 パフォーマンス最適化戦略
233.7 実装ロードマップ
234 Microsoft 365 Copilotの今後の拡張プランと展開シナリオ
234.1 戦略的ビジョンとプラットフォームの進化
234.2 AIモデルの多様化戦略
234.3 エンタープライズ展開とライセンスの進化
234.4 価格体系の進化：
234.5 導入フェーズ
234.6 グローバル市場の拡大
234.7 業種に特化したソリューション
234.8 高度な技術機能とマルチモーダル統合
234.9 拡張性プラットフォームとエージェントのエコシステム
234.10 将来のシナリオと戦略的意味合い
234.11 投資とリソース配分
［以上］