AI人工知能 決定版 の商品レビュー

樋口晋也(著者),城塚音也(著者)

2021/08/01

人工知能研究の現状として、機械学習やディープラーニングで何ができて（画像認識や音声認識、コンテンツ作成）何ができない（常識的判断、心情を踏まえたコミュニケーション）のかを明らかにしたうえで、自動運転、製造業、農業、医療、セキュリティ面での活用実態と今後の展望がわかりやすかった。
そして、AIに仕事を奪われると恐れるのではなくAIを活用して生産性を向上させて少子化による人手不足に対応すべきとする姿勢が明確に示されたうえで、企業のAI導入にあたっては、目的の明確化、人材の確保、質·量ともに充実したデータの準備が必須であり、誤りを許容し時間をかけて育成していくことで成果を漸次的に獲得していく姿勢と理解が必要であると説明されていた。
AIは同時に人間社会全体にとって脅威として認識すべき側面もあり、AI兵器の開発にあたっての倫理的整理や、プライバシー権や黙秘権や著作権の再定義など、課題も多い。
近く、現在の過剰な期待が全て即時に満たされないことがわかるとAIブームは去るだろうと著者は言う。しかし技術は残り、これらは社会を変え続けていく。AIツールやプラットフォームがコスト面でも技術面でも万人にとって容易に利用できるようなものになった時、現在の大手IT企業に変わって主役になるのはやはり人の心に響くプロダクトを持った企業なのではないか。

2021/05/02

2017年の書籍。読み物で、技術的な専門書ではないので、AIの基本を知るにはちょうどいい。何ができるか、何が得意か、というのの理解はすすむ。ただ、この世界は日進月歩なので、4年経った今はビジネスもだいぶん進んでるとおもう。

2020/05/02

AIや関連技術そのものの理解より、AIをビジネスで活用する方法に重きをおく一冊。AIの活用事例紹介を中心に、AIによる社会の変化、AI人材の獲得、AI活用によって起こりうる法的・倫理問題まで触れている。
著者の樋口晋也氏、城塚音也氏はともにNTTデータ 技術開発本部所属。本書で紹介されている導入事例も、同社の実績が多い。

事例紹介が豊富なので、AIがどんなものかをなんとなくでも理解したうえで「ビジネス活用という切り口からAIを知る」目的で読むのを個人的にはおすすめしたい。

https://ledge.ai/review-ketteiban-aijinkouchinou/

2019/06/29

AIで私たちの仕事の半分が無くなると聞いたことがあり、以前からAIのことについて気になっていたのでこの本を手に取りました
AIは上手く利用すればとても生活が豊かになる能力を持っているがそれはすればの話であってそんなに簡単にいくことではないと思った
実はAIブームは3度目だと知り驚いたが確かにパソコンのゲームのオセロなどはAIで作られているし昔からある技術がもっと洗練されたためブームが再来したのだと思う
またAIのことをよく知らないまま過ごすのはとても怖いことだと思った

2019/05/03

NTTデータの技術者が書いたAIの解説本。こういう本を出すことができるのはNTTグループの一員たるNTTデータとしての懐の深さを示しているように思う。

この本の内容を執筆して書籍化した理由として、AIについて「何でも回答してくれる便利な技術」という先入観を捨てていただき、本当の意味でAIを理解して欲しい」からだという。確かに、AIは適用領域によって、検索、分類、予測、異常検知、関係性の発見、など多岐にわたる技術の組み合わせであったり、可能性の拡張であったりする。AIということでひとくくりにしてとらえるにはあまりにも広い概念である。

そもそもAIに得意なこと、苦手なこと、をきちんと理解をして、適用すべき領域を定めることがまず重要であることは間違いない。著者の分類としては、「知識探索・俯瞰」「知識発見・意思決定」「コンテンツ生成」「コミュニケーション」「知覚・制御」に分けているが、これが唯一の分類法というわけでもない。ただ、カテゴライズすることで一定の全体観を把握することには役立っている。

また、具体的な適用分野として、自動車、製造業 (工場、倉庫)、医療(診断、遺伝子解析、創薬)、セキュリティ、コマース (チャット、店舗)、教育 (アダプティブラーニング、ゲーミフィケーション)、マーケティング (広告、自動化)、コンテンツ制作、などを挙げている。このリストにはこれからもっと多くのものが入ってくるだろう。

また、こういう実務に近いAIの本では常にAI人材の確保と育成の話が出てくる。スター研究者がGAFA/BATに雇われるようになり、技術者数も桁違いに多い数を雇っている。ただ、これから実際の応用となってきた場合には、①ビジネスがわかる、②データ分析ができる、③データ分析プログラムをシステムに落とし込める、という3つの要素を持つ技術者が必要になる正しく指摘する。
また、データの取得も重要な戦略になってくる、として、MicrosoftによるLinkedIn、GoogleによるNEST、SoftbankによるARMの買収を挙げている。

筆者らは、AIブームをそろそろ終わらせてもいいのではと考えている。期待が指数関数的に高まっている中で、実際の結果に対して幻滅することが起きてくるのではないかと。しかし、それでも技術としてのAIの進化はこれからも進んでいくのであり、効率性も含めてAIをわかる人材を企業の中でも、大学の中でも、社会の中において育成していくことが必要になるのだろう。読みやすくてよい本。

2019/01/02

自動作曲システム：オルフェウス
http://www.orpheus-music.org/v3/index.php

2018/01/09

昨今よく話題に上がる「AI」の実際や想定されるビジネスへの影響、企業が導入の検討をする上で必要なポイントといったビジネスパーソンとして抑えておくべきAIにまつわる要点を網羅的に示したものと感じた。本書を読む事でAIの基礎知識を概ねなめることができたと思う。

AIが業界全体の業務プロセスや既存の付加価値を根底から覆す可能性をはらんでおり、乗り遅れれば業界の生存競争に勝てない、逆に積極的な姿勢で導入に成功すれば競争力のあるサービスを打ち出せたり、業界順位を塗り替えるチャンスにもつながる点は、俄然、自職場でも挑戦したい強い思いに駆られた（自業務がコンプライアンスに関連するので、その意味で、ルールが整備されていない未知の分野に入り込む点にもモチベーションを刺激される）。

以下、印象に残った点のメモ。
・AIの得意分野；記憶力が良く、膨大な情報を扱うことができる。一度覚えたことは短時間で正確に処理できる。ルールや命令に従順で不平不満を言わない。24時間365日働くことができる。労働力が足りない場合、容易にコピーして増やすことができる。データに基づいて客観的な判断が下せる。

AIの特徴に「主観に惑わされず公正に判断できる」
企業に必要なAI人材とは①ビジネスがわかる、②データ分析ができる、③データ分析プログラムをシステムに落とし込める、という3つの要素。

業務効率化の目的でAIを導入する場合、大きな効果が見込まれる業務から検討を進めるのが良い。継続的に大きなコストを投入している業務があれば、効率化可能か検討を行う価値がある

2017/11/25

AIの能力と適用範囲を正しく認識し、ビジネスに適用して効果をあげるための説明。AIを目的化してはいけない。AIの技術でこういうことができないか、という形で考えること。大量のデータがベースにあること。

人間(動物)が五感で24時間得ている情報が実は、ビッグデータだったわけですね。

2017/09/15

AIの簡単な定義と、これをめぐる過去(歴史)、現在(現状)、未来(見通し)とについて簡単に述べている、という印象。深くはない。どこかで聞いた話が大半。
AI初心者でそもそもの情報を仕入れたい方には向いているが、ある程度知っていて、その活用(応用)について知りたい人間に対して示唆を与えるものではない。
総じて物足りない。

2017/08/20

AIについていろいろと読んでみている。２冊めのAI。
各産業がAIで今後どう変わっていくのかが大まかに書かれていて、数年後の各業界のイメージが持てた。