1. 第1章 データで話す組織づくり
   1. 一歩ずつデータ活用力を上げる長期スパンでの文化醸成
   2. 「データで話す組織」を追求する戦略的意義
   3. 「データで話す組織」づくりのアプローチ
   4. 予算・リソースに応じたプロジェクトの進め方
   5. データ活用による価値創出と継続の重要性
2. 第2章 現状把握とデジタル化
   1. 社内業務の把握
   2. 意思決定プロセスの把握
   3. 事業課題の把握
   4. アクションのための情報収集
   5. 情報システム部門の把握
   6. ステークホルダーの把握
   7. 外部人材の活用
   8. 情報セキュリティの把握
   9. 社内システムの把握
   10. データの把握
   11. システムによる課題解決の実践
   12. いつでも振り返れるように現状を整理
3. 第4章 AI・データサイエンスの応用
   1. 統計・AIモデルでできること
   2. 統計・AIモデルにおける課題設定
   3. データ分析人材のスキルセットと獲得戦略
   4. 育成のためのしくみづくり
   5. 評価体系の構築
   6. AI・統計モデルのためのデータ選定
   7. モデルの評価
   8. MLOps
4. 第3章 データ分析チームの組成
   1. 分析テーマの選定
   2. 類似事例の調査と比較
   3. ビジネスフレームワークの活用
   4. データ分析チームを構成する人員
   5. 兼任担当者から専任へ
   6. データ理解とデータ整備
   7. 定常モニタリングとBIツールの用途
   8. データの伝え方
   9. 効果の計測