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データを食べることで精度が高まるAIには、日常業務の中で自動的にデータ(燃料)が生み出され、それをAIに与えて再学習させるというループ構造(ハーベストループ)を築けるかどうかが第一のステップになります。最初のループが回りだせば、それが駆動力となって別のループが回り出す。つねに回転を続ける二重、三重のループによって、ライバルが簡単には追いつけない高みに到達できるというのが、ダブルハーベストループの意味するところです。

大事なのは、疲れを知らないAIの学習能力をうまく引き出してやれば、自社の成長の駆動力になるということ。それを実現するのがハーベストループというわけです。
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日本は汗をかいて働くことを重視してか、仕組みで勝ち続けることが弱くなりがちに思えます。
AI時代のDXでは、この「戦わなくても勝ち続けるループ構造」が大事で、それはGAFAの一角Amazonは初期から考えて仕込んでいたという話です。 

Amazonビジネス書総合一位の
AI連続起業家の堀田さんと
アフターデジタル共著者の尾原が描いた新作

「ダブルハーベスト」
https://amzn.to/3s9jByX

からの記事です
逆に言うと、データ集まらない→AIが賢くならない→使われない→ずっとデータが集まらない、という負のループでもあります。

そこを打破するために、最初のデータ集めを人力で回してワンループすることも大事ですね。そうすれば徐々にAIモデルを育てることができます。その投資を腹をくくってやれるかが、ビジネス変革のキモの一つと考えています。

まだまだ手付かずの応用分野は山ほどあるので、頑張りましょう。
Amazonのループ図、別名ではシステム図とも言いますが、これを描くことで自走する仕組みがイメージできますよね。
ビジネス成長のキーとなる要素は何なのか、どこに力を注げば良いのか、が分かる。
私もかれこれ20年くらい前に、システム図の存在を知ってから、ビジネスや商品立ち上げる時には、必ず描いてみるようにしてます。
ジェフベゾスがナプキンの紙に書いたというアマゾンのビジネスモデルはあまりにも有名です。日本企業もビジネスの仕組みを設計して実行する企業が増えるといいですね。その中にはデータとAIが必ず組み込まれてくるということがわかりやすく解説されています!
ダブルハーベスト
美しいコンセプト。今まで意識した事がなく、身近にないか思い巡らせてみました。ちょっと拡大解釈もします。

①→内側ループ、②〜→外側

◾️KPI=能率
①原単位改善
②プロセス改革

◾️KPI=改善結果
①個別改善
②部分最適
③全体最適
④パラダイムチェンジ

◾️KPI=ナレッジ、生産性
①SECI
②デジタルシフト
③DX

◾️KPI=職場力
①継続改善、ロバスト性の鍛錬
②マイナーチェンジ→フレキシビリティ中間テスト
③モデルチェンジ→フレキシビリティ期末テスト
④改革の仕掛け、卒業試験

◾️システムアーキテクチャ
⓪思いのまま
①具象
②抽象
③抽象レイヤー、オブジェクトなど
④アート
⑤未知

◾️ロードマップ
①1次元
②2次元
③3次元
④4次元
⑤5次元

色々ありそうです。
努力が無駄にならない様に、努力が報われる様に。
至る所で、永久機関を夢見て、サイクリックなプロセスを構築し、時折仕掛けによる刺激を加えながら組織力を高めてるのかな、と感じるものがありました。
Amazon is a leading online retailer and one of the highest-grossing e-commerce aggregators, with $386 billion in net sales and approximately $578 billion in estimated physical/digital online gross merchandise volume in 2021.
時価総額
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