ＡＩプラットフォーム企業のデータネットワーク効果 データの規模と範囲・持続可能性
発売日：2025年7月
- ページ数
- ２２１ｐ
- ISBN
- 978-4-502-54221-3
- 著者情報
- 木村 誠（キムラ マコト）
新潟国際情報大学経営情報学部教授。日本システム・ダイナミクス学会理事（副編集長）。日本大学理工学部物理学科卒業。産能大学大学院経営情報学研究科修了。東京大学大学院工学系研究科先端学際工学専攻博士課程単位取得満期退学。長野大学企業情報学部教授等を経て現職。専門分野：デジタル戦略、プラットフォーム論、カスタマーエンゲージメント、経営情報学。日本システム・ダイナミクス学会ＪＳＤカンファレンス２０２２、２０２４優秀発表賞。日本マーケティング学会カンファレンス２０１８オーラルセッションベストペーパー賞。経営情報学会２０１８年度、２００１年度論文賞
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商品説明
ＡＩプラットフォームと企業の新たな鳥瞰図を示す。
データ対応学習およびＡＩ研究についての最新文献レビューとプラットフォーム市場の動的モデル解説、そしてＪｕｌｉａコードを収録。生成ＡＩの具体的な活用法を探究。
目次
序章 データ、ＡＩ、プラットフォームを介したネットワーク効果と企業価値
第１章 ＡＩプラットフォーム企業のビジネスモデリング
第２章 プラットフォーム仲介両面市場のネットワーク効果と萎縮効果
第３章 プラットフォーム競争とマルチホーミング
第４章 ＡＩプラットフォーム企業の特徴量バランス
第５章 カスタマージャーニー推移のモデルベース予測
第６章 ＡＩプラットフォーム企業の持続可能性仮説
第７章 システム・データサイエンスと生成ＡＩ利用のアプローチ
第８章 データ駆動型常微分方程式
商品詳細
- 出版社名
- 中央経済社
- サイズ
- ２１ｃｍ
- フォーマット
- 単行本
注意事項
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