生成AIの時代にはアウトカムが必要だ
AIで新しい価値を生み出せる人になるための1冊！

あなたには「今、生成AIが重要だ。」 という漠然とした認識があることでしょう。
その直感は間違っていません。
では、一歩踏み込んで「なぜ生成AIが重要なのか。」 という問いに答えることはできるでしょうか。

生成AIが当たり前になった今、ビジネスで差がつくのは
単に仕事の効率化や速さを追求する活用スキルだけではありません。
あなたのAI活用は新しい価値を生み出せていますか？

「AIは使えているけど、成果が作業効率化止まり」
「AI活用が目的になっていて、課題解決に結びつかない」
「活用事例やプロンプトが属人化してチームで共有できずにいる」
「そもそもAIで生み出せる新しい価値が見つからない」

本書では、特に「ビジネスマンとして何を知っておくべきか」に焦点を絞って
解説する内容を厳選し、わかりやすい解説に努めました。

● 知っていると役立つ生成AIの基礎知識を学ぶ「基礎編」
● 生成AIとどう向き合っていくかを学ぶ「思考編」
● 生成AIを仕事で使いこなすコツを学ぶ「技術編」

これら3つの視点に分けて、それぞれの側面から解説していきます。

どのパートも実際に筆者が経験・実践した具体的な事例について
科学的なエビデンスや、実践的なノウハウをもとに
あなたが明日から実際に使える知識として提供します。

この1冊を読むだけで、あなたのAIに対する理解と考え方が大きく変わります！
AI時代に評価されるのは、成果を生み出し「価値（アウトカム）」を生み出す人です。

・AIを使っているのになかなか成果が出せずに悩んでいる
・チームでAI活用を再現できる基礎知識を手に入れたい
・安全性と信頼は担保しながらAIを新しい武器にしたい

これからの人生に活きる、AI活用マインド＆スキルを身に付けましょう！

基礎編
第1章　押さえておきたい生成AIの基礎知識
01 生成AIを正しく理解する
02 用途に応じてAIを使い分ける
03 LLMの本質と特徴を理解する
04 ハルシネーションと正しく向き合う
05 推論モデルの特徴を理解する
06 生成AIに関わる技術を知る
07 画像生成モデルの進化を理解する
08 AI エージェントを理解する
09 生成 AI の普及は何をもたらすのか

思考編
第2章　生成AIと向き合う基本の思考
10 生成AIは労働の価値を変える
11 生成AIが代替するのは作業である
12 生成AIを使いこなすのは思考力である
13 正しい期待値でAIを活用する
14 生成AIには判断を任せない
15 生成AIを「総合職」だと考える
16 従来のAIは「専門職」だと考える
17 生成AIを最強の部下として指揮する
18 生成AIのプロンプトは設計が9割

第3章　すぐに実践できる正しいAIの活かし方
19 身近なところから生成AIを使っていく
20 ヒューマン・イン・ザ・ループを取り入れる
21 AIで仕事を高速化する
22 AIを仕事のパートナーとして利用する

第4章　AI時代の組織に求められる思考
23 生成AIは既に必須インフラと考える
24 AI導入はアーリーアダプターから小さくはじめる
25 AI導入の成否はボトルネックの見極めで決まる
26 ナレッジの集約と共有が組織を変える
27 プロンプトを共有しただけでは使われない
28 AI禁止は新しいリスクを生み出す
29 生成AIが人材に与える影響に向き合う

第5章　生成AI活用で注意するべき落とし穴
30 生成AI依存は自らの身を亡ぼす
31 生成AIの出力そのままは不完全な仕事である
32 生成AI依存にならない適切な利用範囲を定める
33 ITセキュリティは「攻めの守り」を体現する
34 AI時代に自分の価値をどこに見出すか
35 身近にある価値の存在を見落とすな

第6章　激動のAI時代にどう生き残るか
36 自分で手を挙げて仕事を取りに行く
37 自分のスタンスを示して仕事をする
38 批判的思考で掘り下げる習慣を持つ
39 人だけができる領域に自分の価値を生み出す

技術編
第7章　生成AIを上手に使いこなす基本の技術
40 モデル・サービスを使い分ける
41 アウトプットを比較検証する
42 「回答の速さ」と「思考の深さ」を使い分ける
43 「発散」と「収束」を使い分ける
44 構造化プロンプトで出力を安定させる
45 生成AIで定例業務を自動化する

第8章　生成AIで仕事を高速化する技術
46 マルチモーダル入力を最大限に活用する
47 AIエージェントで平行作業する
48 PoCを作って判断を高速化する
49 Google Workspaceと連携して効率化する

第9章　生成AIと共に仕事を深く掘り下げる技術
50 Deep Researchで情報検索の質を高める
51 パーソナライズで生成AIを最適化する
52 プロジェクトレベルでデータを管理する
53 複雑な作業はコーディングで実行する
54 Nano Bananaで情報を可視化する

付録
インタビュー「私の考える生成AIとの向き合い方」
・AI時代のエンジニアとビジネスパーソンの未来（まつもとゆきひろ）
・生成AIブームの中で問われる本質を見抜く力と個人ブランドの価値（ゆる麻布）
・時代の変化を楽しむAIとの向き合い方（エハラマサヒロ）
・プロンプトエンジニアリングの先にある未来（木寺祥友）