課題の棚業界から金融
保険の課題の種生命保険・損害保険・保険の代理店
保険が取り組む困りごとを、集めたニュースをきっかけにAIが書いた挑戦案で集めたページです。課題の種に出た時期、取り組む会社、効く道具、セッションで語られたことも並べています。
課題の種とは 毎朝の読み解き（タブ「今日」）で、その日のニュースから考えた「誰のどんな困りごとが、AIでどう変わりうるか」の案です。業界（誰が取り組むか）と業務の場（会社の中のどこで取り組むか）の2つの切り口でページにしています。
札の見方 業界｜…は取り組む業界、業務の場｜…は会社の中のどこで取り組むか、行政の仕事｜…は官公庁・自治体の案の中身です（押すとそのページか一覧へ）。誰に向くか動き方切り口は、その案の読み方の札です。
最終更新 2026年11月7日最新の挑戦案 2026年11月6日この業界の案 43
この業界の案を、目録ですべて見る →
業務の場ごとの最近の挑戦案
保険が取り組む困りごとの挑戦案を、会社の中のどこで取り組むか（業務の場）ごとに、新しいものを並べました。挑戦案はAIが書いた案で、実際の事例ではありません。
商品・サービスをつくる27案のうち新しい3案
通信が止まった日に、申請なしで数千円が振り込まれる月額数百円の保険を売る
契約者は月数百円を払う。携帯会社の大規模障害が起きると、公開された障害情報と契約者の端末の圏外記録から該当者を割り出し、申請なしで数千円を自動で振り込む。タクシー代や予約の取り直しの足しになる。
詳しく ▸
- 事業として
- 前提試算：100万人が月300円なら年36億円の保険料。障害1回で該当者の10%に3,000円払っても約3億円で収まる。
- 勝てる理由
- 自動車保険などの既存契約者へ同梱で売れる。少額の自動払いは、保険の引受・支払いの免許と査定の事務を持つ会社だけができる。
- AIに何から聞くか
- 商品企画担当がAIと、障害の規模別に保険料と支払額の釣り合いを試算する。既存契約者1,000人に月額の受け止めを聞く。
- この案が強いのは
- 少額請求の査定と不正請求の見分け方を知る保険の現場経験者が、自動払いの条件を最初から現実的に決められる。
2026年11月6日・きっかけ ドコモの通信障害が「復旧」 原因は「5G SA契約者を収容する交換機における輻輳」 - ITmedia Mobile - ITmedia（ITmedia・2026年11月6日）
この日の読み解き →
企業の公式動画向けに、投稿前の確認つきで権利トラブルを補償する
企業が公式チャンネルに載せる動画の音や画像をAIが投稿前に調べ、危ない箇所を指摘したうえで、残った権利トラブルの賠償や示談の費用を保険で補償する。確認を済ませた分だけ保険料が安くなる。
詳しく ▸
- 事業として
- 公式チャンネルを持つ1,000社が年30万円なら年3億円（試算）。いま企業は削除対応や示談を自費で負担している。
- 勝てる理由
- 示談や賠償の支払いデータを持ち、どの投稿が事故になりやすいかを保険料に反映できる。
- AIに何から聞くか
- 商品開発担当がAIと対話しながら、過去の著作権・肖像権の支払い事例を投稿の種類別に分け、事故になりやすい型の仮説を3つ作る。
- この案が強いのは
- 示談交渉の現場にいた査定担当は、どこで話がこじれ費用が膨らむかを知っており、補償範囲の線引きが現実的になる。
2026年11月6日・紙面では畳んだ案・きっかけ YouTube、著作権の申し立てを受けたBGMを「AI生成曲」に差し替え 提供国を拡大（CNET Japan・2026年11月6日）
この日の読み解き →
残暑で売れ行きが落ちた分を補う保険を、気温と販売数量の関係から設計する
食品メーカーに過去の販売数量を出してもらい、AIと「最高気温が30度を超えた日が何日続くと数量が何％落ちるか」を探る。その基準で保険金を払い出す商品を作って売る。
詳しく ▸
- 事業として
- 試算：年売上300億円の事業で気温要因の変動が2%なら6億円。半分を補償し保険料が補償額の10%なら、1社あたり年3,000万円。
- 勝てる理由
- 気象データと保険料算定の経験があり、メーカーの販売実績と組み合わせる最初の相手になれる。
- AIに何から聞くか
- 保険部門の担当が食品メーカー2〜3社から匿名化した週次販売数量をもらい、AIと対話して払い出しに使える気温指標を3か月で絞る。
- この案が強いのは
- 気象の払い出し条件と季節商品の売れ方の両方を知る人は少なく、設計の最初の線を引ける。
2026年11月5日・きっかけ シチューの秋冬以外の需要を開拓（ダイヤモンド・チェーンストアオンライン・2026年11月5日）
この日の読み解き →
顧客との接点9案のうち新しい3案
睡眠の悩みを放置する人が、認知症の備えとして受診に進める道筋を見つける
眠れないと感じながら受診しない人が多数いる。認知症との関わりが語られる今、その人たちに「行く理由」と「行ける先」が同時に届くようになる。
詳しく ▸
- 事業として
- 健保組合の保健事業費、生保の健康増進型商品の開発費、自治体の介護予防費。どの財布が受診の入口に出すのかを探る。
- 勝てる理由
- 健診データと加入者との接点を持つ健保・保険者だけが、受診前後を追跡できる。新規参入は接点づくりから始めることになる。
- AIに何から聞くか
- AIに「健保・保険・自治体・クリニックのどこが得をするか」を立場別に論じさせ、最も反論が強く出る立場から検証する。
- この案が強いのは
- 加入者の健診結果と費用負担の構造を知る、保険者・健保の事業担当の手にあるとき強い。
2026年10月28日・紙面では畳んだ案・きっかけ ｢認知症から脳を守るには良い睡眠が重要｣…脳神経内科医が解説する最新研究でわかってきた"すごい役割" - Yahoo!ニュース（Yahoo!ニュース・2026年10月28日）
この日の読み解き →
無人の車が起こした事故でも、保険の窓口がお客様に根拠つきで説明できる
無人の車が事故を起こしたとき、誰の保険が動くのか。聞かれても答えが見つからない窓口が、根拠つきの一枚の説明を渡せるようになる。
詳しく ▸
- 事業として
- 代理店は契約更新の手数料で成り立ち、相談対応は無償の営業コストになっている。説明資料があれば、問い合わせ対応の時間と取りこぼしが減る。
- 勝てる理由
- お客様が実際に口にする疑問の言い回しを知っているのは窓口の人だけ。公開情報だけで書く他社には出せない。
- 何を、どう測るか
- 国内外の無人運転の事故報道と公的資料を30件ほど集め、責任の所在と補償の流れを表に整理する。窓口で聞かれた質問10個に答える形で一枚にまとめ、同僚に見せる。
- この案が強いのは
- 窓口でお客様の不安を直接聞いてきた人は、何が説明されていないかを知っている。
2026年10月26日・紙面では畳んだ案・きっかけ テスラ「サイバーキャブ」の衝撃 車の稼働率10倍へ、収益構造が激変（日経クロステック・2026年10月26日）
この日の読み解き →
濁流の動画一本から、水がいつ堤防を越えたかを、後から誰でも検証できるようにする
決壊の時刻は、居合わせた人の映像が頼りになる。時刻が曖昧だと、避難の遅れの検証も、被災者の補償や保険の話し合いも食い違う。映像が証拠として使えるようになる。
詳しく ▸
- 事業として
- 自治体の防災検証、保険会社の損害査定、報道機関の事実確認がそれぞれ人手で時刻を詰めている。検証の外注費や調査員の人件費が置き換わる。
- 勝てる理由
- 真似されやすい。ただ、検証に耐える手順を公開事例で先に積み上げた人は、信頼を先に得られる。
- AIに何から聞くか
- 公開されている洪水動画を3本選び、影の向き・街灯・水位の目盛り・時計などの時刻の手がかりをAIと一緒に洗い出し、検証できるものから確かめる。
- この案が強いのは
- 地元の地形や施設の位置を知っている人の手にあるとき、手がかりの見落としが少なくなる。
2026年10月11日・紙面では畳んだ案・きっかけ 【台風のたまご＝熱帯低気圧】発生へ １３年ぶりの「３０号」発生か 日本への影響は？【雨風シミュレーション２１日（水）まで／全国の週間天気予報】今後の「台風情報」に注意 - TBS NEWS DIG（TBS NEWS DIG・2026年10月11日）
この日の読み解き →
経営と企画7案のうち新しい3案
36万円の折りたたみ端末が割れる確率を、買う前に誰もが知れる状態にする
折りたたみ端末を買うか迷う人は、割れた報告の山を見ても「自分の使い方ならどうか」が分からない。使い方別の割れやすさが数字で出れば、買う人も売る人も根拠を持って選べる。
詳しく ▸
- 事業として
- 中古買取・修理・端末保険の事業者は、折りたたみ端末の保証料や買取下限額を勘で決めている。読み違えは損失に直結し、保証・査定の設計費から出る話になる。
- 勝てる理由
- 割れた現物と、割れる前の使い方の聞き取りを同時に持てるのは窓口を持つ事業者だけ。報道やSNSの報告には、割れる前の使い方が載っていない。
- 何を、どう測るか
- 修理・査定に来た割れ端末と無傷端末の両方に使い方とケースの有無を聞き、写真と共に100件記録。割れ方の分類をAIに任せ、率として公表する。
- この案が強いのは
- 修理・買取の窓口で毎日現物を見ている人の手にあるとき強い。
2026年10月27日・きっかけ 折りたたみ「iPhone Duo」対応ケース12選 ヒンジ保護、スタンド付き、耐衝撃性能など多彩なラインアップ（1/3 ページ） - ITmedia Mobile - ITmedia（ITmedia・2026年10月27日）
この日の読み解き →
運動習慣の有無だけでなく、社会的孤立の度合いから病気リスクを捉え直す事業へ転換する
歩数管理だけでは防げない隠れたリスク要因に、知覚機能の衰えや人との断絶がある。身体運動の推奨から他者との協働機会の提供へと健康支援の定義を広げる。
詳しく ▸
- 事業として
- 企業の健康保険組合が特定保健指導や外部ヘルスケア委託に支払っている年間予算から組み替える。
- 勝てる理由
- 自治体や健保組合との包括的な健康増進事業の受託契約実績は他社が即座に奪取できない。
- どの前提を疑うか
- 自社の健康増進プログラムの評価指標から歩数偏重を外し、社会的孤立度を組み込んだ新指標のシミュレーションを行う。
- この案が強いのは
- 健康経営コンサルティングの既存契約と企業従業員の健診追跡データを保持する事業責任者。
2026年10月4日・紙面では畳んだ案・きっかけ 歩かなくなる…だけじゃない。認知症のリスクを高める2つの「隠れ要因」を予防神経科医が明かす（海外） - Yahoo!ニュース（Yahoo!ニュース・2026年10月4日）
この日の読み解き →
地域産業が直面する複合的影響を常に先読みし、備える
気温上昇と台風の頻発・大型化が、特定の地域産業に与える複合的なリスクは、単一の気象予測だけでは捉えきれません。サプライチェーン寸断や需要変動の兆候を早期に捉え、事業継続の意思決定に活かします。
詳しく ▸
- 事業として
- 大規模災害発生時の事業中断による逸失利益、サプライチェーン再構築コスト、ブランド毀損による長期的な機会損失は計り知れません。企業はこれらのリスク低減に年間数十億円を投じています。
- 勝てる理由
- 地域に根差した特定の産業分野における過去の災害データ、事業者間の商流データ、さらには地域独自の慣習に関する非公開情報にアクセスし、それらを統合分析できる立場にある企業が有利です。
- 何を、どう測るか
- 過去の気象災害データと地域の産業別売上高・雇用データ、および関連企業のサプライチェーン情報を紐付け、気候変動による経済的影響のシミュレーションモデルを構築します。
- この案が強いのは
- 特定の地域産業における過去の商流、物流、および災害復旧に関する詳細な事業データと、その地域に特有の事業リスクに対する深い理解がある組織が強い。
2026年9月16日・紙面では畳んだ案・きっかけ 台風発生予想 シルバーウィークに接近か 次に発生すると「台風25号」 - ウェザーニュース（ウェザーニュース・2026年9月16日）
この日の読み解き →
ほかの業界が主で、この業界にも当たる案145案のうち新しい6案
主に取り組むのはほかの業界ですが、保険にも当たると判定された案です（札の業界は、主に取り組む業界）。挑戦案はAIが書いた案で、実際の事例ではありません。
メーカーが撤退しても、買った家電を直し続けてもらえる保証を売れる
ロボット掃除機や調理家電のうち撤退の恐れが高い品目に、メーカーが修理を止めたら同等品に交換するか他社連合で直す保証を、会員アプリで上乗せ販売する。同業・修理会社に呼びかけ、補修部品を共同で持つ。
詳しく ▸
- 事業として
- 前提つきの試算。アプリ会員500万人の1%が月300円払えば年1.8億円。既存の延長保証に上乗せでき、販売コストも小さい。
- 勝てる理由
- 購入履歴と会員アプリで、誰がどの機種を使っているかを持ち、購入時と更新時に加入を勧められる。
- 誰に、どう呼びかけるか
- 他の量販店2社、修理会社、補修部品を扱う商社に声をかけ、対象5機種の補修部品を共同在庫にする枠組みを作る。
- この案が強いのは
- 店頭の修理窓口で故障客に対応してきた担当者は、どの部品が最初に切れるかを経験で知っている。
2026年11月6日・紙面では畳んだ案・きっかけ 中国、ソフトバンクGの買収阻止へ ABBロボット事業 FT報道（時事通信） - Yahoo!ニュース（Yahoo!ニュース・2026年11月6日）
この日の読み解き →
窓口で聞いた「最近眠れなくて」が、受診に届かず消えている数が見える
相談窓口で眠りの悩みはこぼれているのに、誰も数えていない。人数が示されれば、案内の一言を足す理由が職場にできる。
詳しく ▸
- 事業として
- 薬局・店舗・介護・保険の窓口では、対応記録がすでに人件費で書かれている。追加の調査費なしで、新しい相談メニューの根拠になる。
- 勝てる理由
- 顧客と話している本人にしか、「眠れない」の言い回しの揺れや前後の文脈は読み取れない。
- 何を、どう測るか
- 個人が特定されない対応メモ1か月ぶんを、AIで「睡眠への言及」「受診案内の有無」に仕分け、件数表を上司に見せる。
- この案が強いのは
- 窓口で毎日お客さんの声を聞き、何が本当の悩みの言葉かを知っている人の手にあるとき強い。
2026年10月28日・きっかけ ｢認知症から脳を守るには良い睡眠が重要｣…脳神経内科医が解説する最新研究でわかってきた"すごい役割" - Yahoo!ニュース（Yahoo!ニュース・2026年10月28日）
この日の読み解き →
寝具を売って終わりの会社が、眠りの改善を脳の健康として支え続ける会社に変わる
高い寝具を買っても、その後ちゃんと眠れているかは誰も確かめない。買った人は眠りの相談相手を得て、売る側は長く付き合える。
詳しく ▸
- 事業として
- 購入者は寝具に数万〜数十万円を払い、買い替えは長い周期。その間の空白に、健康サービスや保険提携の継続収入を置ける。
- 勝てる理由
- 店頭と購入履歴で顧客と直接つながる寝具小売が有利。アプリ企業には買い替え時の信頼と実物の接点がない。
- どの前提を疑うか
- 「売った時点で関係が終わる」という前提を疑い、購入後の眠りを自社が何も知らないことを確認。買い替え前の顧客5人に聞き取る。
- この案が強いのは
- 店頭で顧客の寝具選びの理由と、買った後の不満を聞いてきた人の手にあるとき強い。
2026年10月28日・紙面では畳んだ案・きっかけ ｢認知症から脳を守るには良い睡眠が重要｣…脳神経内科医が解説する最新研究でわかってきた"すごい役割" - Yahoo!ニュース（Yahoo!ニュース・2026年10月28日）
この日の読み解き →
高額端末を買う不安が、壊れても元が取れる安心に変わる売り方へ組み替える
36万円の端末は、割れるかもしれない不安が買う前のハードルになる。壊れた時の負担を事業者が引き受ける売り方なら、不安で見送っていた人も手にできる。
詳しく ▸
- 事業として
- キャリア・販売店は、下取り補填と端末保証の原資を持つ。割れによる残価の崩れは、いまその費用の中に埋もれて消えている。
- 勝てる理由
- 下取り・修理・買取の実績を一社で持つ事業者でないと、損益が組めない。後発は残価の根拠となる数字を持てない。
- どの前提を疑うか
- 「下取り額は残価で決める」前提を疑う。割れた端末の残価と修理費の実績から、折りたたみ専用の下取り保証の損益を試算する。
- この案が強いのは
- 下取りと修理の両方の数字を見てきた人の手にあるとき強い。
2026年10月27日・きっかけ 折りたたみ「iPhone Duo」対応ケース12選 ヒンジ保護、スタンド付き、耐衝撃性能など多彩なラインアップ（1/3 ページ） - ITmedia Mobile - ITmedia（ITmedia・2026年10月27日）
この日の読み解き →
折りたたみ端末の折り目が傷む前触れに気づき、保証が切れる前に申し出られる
折りたたみ端末の傷みは、ある日突然の割れとして現れるように見える。毎日の変化が見えれば、保証や修理の申し出を「割れてから」でなく「割れる前」にできる。
詳しく ▸
- 事業として
- 個人は36万円の端末に、保証料と割れた後の修理費をすでに払っている。期間内の無償対応を逃さずに済めば、その分の出費が戻る。
- 勝てる理由
- 真似されやすい。ただ、使い始めからの記録は早く始めた人しか持てず、保証を申し出るときの証拠にもなる。
- どう作るか
- 毎日同じ角度・光で折り目を撮った写真を溜め、AIで線の太さや浮きの変化を数値にして折れ線グラフにする。
- この案が強いのは
- 毎日端末を使い、記録を続けられる持ち主の手にあるとき強い。
2026年10月27日・紙面では畳んだ案・きっかけ 折りたたみ「iPhone Duo」対応ケース12選 ヒンジ保護、スタンド付き、耐衝撃性能など多彩なラインアップ（1/3 ページ） - ITmedia Mobile - ITmedia（ITmedia・2026年10月27日）
この日の読み解き →
損害が出たとき、AIの答えの責任を誰がどこまで負うか業界で決まっている状態にする
責任の線引きがないせいで、各社が個別に怯えて使えずにいる領域がある。線引きが業界の言葉で決まれば、使えなかった仕事が開き、利用者も守られる。
詳しく ▸
- 事業として
- AI利用の契約レビューで弁護士に払う相談費や、賠償責任保険の保険料。業界団体の規程整備費からも出うる。
- 勝てる理由
- 実際の事故例と契約慣行を知る業界の当事者だけが、現実に通る線を引ける。外部の法律家だけでは決まらない。
- AIに何から聞くか
- 自業界で起こりうるAI起因の失敗を5場面書き出し、AIと対話して提供者・導入企業・利用者の責任分担案を作らせ、反論も出させる。
- この案が強いのは
- 業界の事故や苦情の現場に立ち会った経験が、案の現実味を判定する。
2026年10月27日・紙面では畳んだ案・きっかけ アンソロピック、ＩＰＯに向けた目論見書を提出・公開…１１月中にもナスダック市場に上場する見通し - 読売新聞（読売新聞・2026年10月27日）
この日の読み解き →
課題の種に出た時期2026年8月17日〜2026年11月6日
毎朝の読み解きの挑戦案のうち、取り組む業界が「保険」と判定された案の数です。近い業界と並べています。週ごとの棒の高さは業界ごとの目盛りで、推移の形を比べられます（「同じ目盛り」に切り替えると、数の差が見えます）。
- この業界の案は43案で、課題の種の全体の2%（うち紙面に掲載した案 16）。
- いちばん多かったのは2026年8月17日の週（7案）。きっかけは「千葉豪雨の被害」「局地的豪雨と浸水被害」「水難事故の多発」などの話題でした。
- ほかの業界が主で、この業界にも当たる案が145あります（上の数には入れていません）。
この業界の案に多い課題の型全体と比べて
挑戦案が何を良くする案かを、課題の種の全体と比べました。太字は全体との差が大きい型です。
この業界の案を出した業務の場全体と比べて
保険の案が、会社の中のどこで取り組む案かを、課題の種の全体と比べました。太字は全体との差が大きい場所です。
この業界の案に多いAIの働き全体と比べて
挑戦案でAIが何をするかを、課題の種の全体と比べました。
取り組む会社2社
保険の会社のうち、会社自身の資料（有価証券報告書・決算説明など）にAIの取り組みが書かれている会社です。札の「発表」は会社自身の発表です。
2026年6月26日
発表東京海上ホールディングス：AI・データを活用してアプリケーションの機能を拡充し、顧客起点でサービス品質を高める。
顧客接点・営業・会社自身の発表 12件・記事 3本・資料
2026年6月17日
発表SOMPOホールディングス：AIを前提にビジネスの進め方を変革する。
社内業務の効率化・会社自身の発表 4件・記事 9本・資料
効く道具発表 5件
道具の種の発表・リリースのうち、保険で使う前提と判定されたものです。札の「発表」は提供元自身の発表、「報道」は報道機関の記事です。
発表の多い製品
- Realtime API OpenAI発表 1件・6月2日・話す・応対する・操作して動かす
最近の発表
- 発表Google Cloudのエージェント向けセキュリティ更新2026年11月5日・Google
- 発表SalesforceのFY27 Q2製品アップデート2026年8月26日・Salesforce
- 発表JA共済連が富士通クラウドなどを導入2026年8月18日・富士通
- 発表オンライン診断書連携サービスを開発2026年7月13日・富士通
セッションで語られたこと
この業界の挑戦案のきっかけの話題がつながったセッションの論点のうち、この業界の案が多くつながったものです。
現場に眠る映像・音声・図面が競争資産に（スライド）
第4回（2026年9月3日）・栗山（スライド記載）
流れで読む →この場面を見るメンバー
「『データ優位』の定義が変わる。蓄積済みのテキストではなく、現場に眠る映像・音声・図面が競争資産になる。デジタルで出遅れた『現場を持つ企業』にこそ反撃の機会がある。製造・物流・医療・建設など、IT化しにくいとされた産業がAIの主戦場になり、モデルは共通化へ向かい、価値は独自データ×業務文脈の側に移る。」
前提が変わると勝者が入れ替わる（インターネットの例）
第2回（2026年7月10日）・栗山
流れで読む →この場面を見るメンバー
「インターネットが登場したとき、旅行会社もCDレンタル店も『ネットが大事だ』と分かっていて、こぞってデジタル化しました。でも、旧来のツアーをオンラインで売るだけの会社は消え、勝ったのはBooking.comやExpediaのように、ネット前提でまったく違う商品を組んだ会社でした。販売経路だけをデジタル化した会社は消え、デジタル前提で別のモデルを作った会社が勝った。AIでも同じです。」
産業転換シナリオ（4業界）
第1回（2026年6月15日）・栗山
流れで読む →この場面を見るメンバー
「製造業（自動車部品）は、ベテランの目視・抜取検査が誇りでしたが、1回1円ほどで全数検査ができ、品質保証の前提が変わって新しい製造モデルへ。小売は、品揃えと接客の勘から、テーラーメイドを安く、需要を世界の情報からリアルタイムに掴むモデルへ。コンサルは、人月で情報を集めて解く価値がAIに置き換わる一方、論点設定と価値判断が人の価値として残る。銀行は、与信審査がAIに置き換わる代表例で、対面と質の高い対話が残る。置き換わる部分と残る部分の境目こそが、産業構造の変わり目です。」
セッションの体験6件
AI戦略実践プロジェクトのセッションで、参加した方々が実際に動かした・確かめた・気づいた・持ち帰ったことのうち、この業界の困りごとに関わるものです。
つながり
一緒に当たる業界
- 通信・IT40案
- 官公庁・自治体31案
- 運輸・物流27案
- コンサル・士業・調査15案
- 自動車・輸送機器13案
案の多い業務の場
- 商品・サービスをつくる27案
- 顧客との接点9案
- 経営と企画7案
このページについて
- 作り方
- 毎朝の読み解きで、ニュースをきっかけにAIが書いた挑戦案を、取り組む業界ごとに束ねています。挑戦案はAIが書いたもので、人は内容を確かめていません。実際の事例ではありません。
- 分け方
- 課題の種は、業界（誰が取り組むか）と業務の場（会社の中のどこで取り組むか）の2つの切り口でページにしています。業務の場は7つ（顧客との接点／商品・サービスをつくる／モノを動かす／管理部門／ITと開発／経営と企画／社内の共通業務）。どこに入れるかはAIの判定です。札のまだ無い案は数えていません。
- 日付と更新
- 日付は挑戦案の日（紙面の日）。毎朝更新、最終更新 2026年11月7日。
- このライブラリー
- AI戦略ライブラリーは、AI戦略実践プロジェクトの一環で作っています。 プロジェクトは、事業を動かす方々がAIを前提にした戦略を実際に作り・動かす実践の場で、月1回のセッションがあります（参加費とお申し込み）。 ほかの業界は課題の棚から。