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
• 14.2.2　組織再編・人材戦略の要点
• 14.2.3　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
• 14.3.2　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
• 16.3.2　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
• 139.2.2　組織再編・人材戦略の要点
• 139.2.3　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
• 139.3.2　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
• 150.3.2　RPA × LLM × RAG の統合オートメーション
• 150.3.3　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
• 150.4.2　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
• 150.5.2　製造業
• 150.5.3　流通・小売業
• 150.5.4　運輸・交通
• 150.5.5　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
• 150.6.2　「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
• 150.7.2　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
• 150.8.2　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
• 153.2.2　組織再編・人材戦略の要点
• 153.2.3　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
• 153.3.2　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
• 158.3.2　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
• 159.3.2　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
• 160.3.2　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