現行のビジネスはかなりデジタル化され、デジタルチャネルを介して対話する一方で、人間とデジタルのタッチポイント間の顧客経験で得た価値を途切れなく、しかも巧いやり取りで対応ができる仕組みにしなければならない。その課題の一つであるデジタル・トランスフォーメーションには、イノベーションを迅速に実現するシステムが必要となります。そのシステムとプロセス対応の在り方としては、合理化されて効率的であり、柔軟性、機敏性、透明性に富んだ現場の意思決定（Digital Decisioning：デジタル・デシジョニング）サービスの実現が求められます。

本書は、「現場のデシジョン・メーキング」の世界的な一人者であるJames Taylorが1995年代の人知依存による自動化が求められたビジネスルール時代に書き下ろした「Decision Management System」に、データ／分析依存のAIテクノロジーの適用を加えて第2版として著した「Digital Decisioning(デジタル・デシジョニング)」の邦訳版となります。

このルールベースAIの分野で長年働いてきた仲間のひとりであるJames Taylorのわかりやすいルールベース・マネジメントによる自動化、データ／分析手法との連携による業務改善、機械学習AIによる意思決定（デシジョン）分析の予測と高度化につきまして、歴史的な流れとともにデジタルエコノミー時代の現場の意思決定の事例を交えた仕組み、その取り組み、成功へのイネーブラー（可能にするもの）について解説してあります。



第1章Artificial Intelligence,人工知能

　今後10年間で世界経済にUS13兆ドルの経済効果をもたらすAIのビジネス機会、本書におけるAIの定義とそのAIの挑戦について記載。

第2章Digital Decisioningデジタル・デシジョニング

　データの活用で現場の意思決定を適用し、改善を行いながらマシンラーニングからビジネスラーニングを行うデジタル・デシジョンの定義について解説。

第3章Digital Decisioning Principlesデジタル・デシジョニングの原則

　デジタル・デシジョニングには、テクノロジーを使うだけでは不十分。デジタル・デシジョニングの根底には4つの原則があり、原則の紹介とその必要性について言及。

第4章Delivering Digital Decisioning デジタル・デシジョニングの展開

　デジタル・デシジョニングを使ってAIの価値を展開するために、デジタル・デシジョニングを活用できる確立されたアプローチの紹介。

第5章 Discover and Model Decisions デシジョンの発見とモデル

　デジタル・デシジョニングを導入するにあたり、どのデシジョンを対象とするか？まずは発見し、文書化、設計、理解の手順を、既存のソフトウェアではここまで扱わない詳細レベルで解説。

第6章Build Decision Service デシジョンサービスの構築

　前章を受け、ビジネスルール、機械学習(データ分析を含む)、最適化の3つのコア技術を用いて、モデルをITサービスとして具体化するサービスの定義と構築の解説。

第7章 Monitor & Improve Decisions デシジョンの監視と改善

　現在対応が急務とされているMLOps。このMLOpsをデシジョンという、より広い統一的な視点からとらえ、継続的な改善のためのサービスの迅速な変更対応、性能比較実験等の手法を通じて、いかにAI活用で事業効果を高めるかについて具体的に紹介。

第8章 Conclusion 結論

　「まとめ」としてデジタル・デシジョニングを活用したシステム構築に必要な3つのプロセス実行の実践についてお願いしています。

第9章 Bibliography 参考文献

第10章 Enabler for Success 成功を可能にするもの

　QRコードアクセスによるENABLER（イネーブラー）を紹介。オンライン版へのリンクとして要約されている内容の提供。英語ですが、是非ご活用ください。