第6回：AI導入で成功する企業は「構造」で勝っている　//AI導入で成果を出す企業は「構造」で勝っている。 業務・データ・組織が一貫構造で設計されている企業だけが、 AIの出す答えを正しく読み解けるのです。

第5回：微積分に挑むーデータを読み、変化を設計する　//データを読めても、変化を設計できなければAIは活かせない。 微分（変化率）を読み、積分（成果の蓄積）を設計する。 これがAIを経営に活かす“微積分的思考”です。

第4回：業務モデリングという「一次方程式」　//業務モデリングとは、一次方程式を描くこと。 「なぜその流れで動いているのか」を説明できる力こそ、 AI時代のマネージャーが持つべき知的基盤です。

第3回：業務を“方程式”として捉えられるか？　//業務を“方程式”として説明できますか？ 成果（Y）は、どの要素（X₁, X₂, X₃…）の組み合わせで生まれるのか。 その構造を理解せずにAIを導入すれば、答えは常に誤ります。

第2回：マネジメントの四則演算をやり直す　//経営にも“基本の四則演算”があります。 目的を設計し、計画を立て、実行し、振り返る。 この当たり前が崩れている企業に、AIは機能しません。

第1回：AI導入は“上級問題”基礎体力なしに解けるはずがない　//AI導入で成果が出ないのは、AIのせいではなく「あなたの組織の基礎体力」が足りないからです。 四則演算を知らずに微積分を解こうとしていませんか？ 本当の「基礎体力」はAI知識ではなく、マネジメントの設計力です。

Leading sentence：AI導入の前に、マネジメントの四則演算をやり直そうー日本企業が失った「基礎体力」を取り戻す　//　「AIで競争力を」その言葉、もう聞き飽きていませんか？ 日本企業にいま欠けているのは、AIでもデータでもなく、“基礎体力”です。 本連載では、AIを真に活かすためのマネジメント構造を解き明かす全7回のご紹介です

第5回：実装ロードマップと運用設計—二週間×三本で手触りを出す　//大型PJは不要。Sprint1：価値の一行化と面倒3点選定／Sprint2：A/B実装とA3更新／Sprint3：複合2点の試験導入。失敗は「価格先行・増築・KPI過多・受注偏重」。進歩で語り、指標で判断すれば、選ばれる側に回れます。