稼ぐAI の商品レビュー

中西崇文(著者)

2026/03/16

AIを使いこなせるかどうかは、「本質的な問題を設定できるか」によって決まる。
どれほど優れた道具があっても、解決すべき問題が明確でなければ、その道具を持っていても意味がない。

重要なのは、「何を解決するためにその道具を使うのか」という視点である。
問題に焦点を当てなければ、どんなに優れたツールも宝の持ち腐れになってしまう。

プログラムの本質的な価値は「自動化」にある。
これまで人間が手間をかけて行っていた煩雑で面倒な作業を、プログラムによって自動化することができる。そこに大きな価値がある。

そのためには、これまで人間の知恵や経験として蓄積されてきたものを、どのようにプログラムやデータとして表現するかを考える必要がある。

問題を考える際には、次のような視点が重要になる。
・どのような問題が起きているのかを把握する
・それがどのような課題なのかを整理する
・その課題をデータとして扱える形にできるかを考える
・解決に向けた具体的な目標を設定する

日々の業務の中にある難しさや非効率を見つけ出し、それを解決するための本質的な問題を設定していく。このような思考法を身につけることが重要である。

AIが得意とする自動化には、主に次の五つがある。
・分類
・要約
・クラスタリング
・推論
・探索

現在では、生成AIの登場によって、これらの技術を個人のパソコンでも活用できる時代になった。
AIを適切に使いこなすことで、これまで難しかった多くのことが実践可能になっている。

本書は、こうしたAIの活用方法を理解し、それを自分の人生や仕事にどのように役立てていくかを学ぶことができる一冊である。

2024/09/08

2019年７月発行☆ChatGPT、copilotが普及する前の内容

イシュー指向型→現場で解決しなければいけない本質的なイシューを明確にして見極め、その本質的な課題を起点にして物事を進めていく方法

×事例疲れ→他社を調べても、結局、導入に至らず
×ポック疲れ→　Proof of Concept・概念実証　実証実験まで辿り着いたが、実際の導入やビジネスに結びつかず、頓挫　AIの導入が目的化→なぜ導入が必要なのかを見失ってしまう

空を飛びたいな！→鳥　or　飛行機

汎用型人工知能を実現するのは難しく、現在実現されている人工知能の大半は、特化型人工知能
アルファ碁がプロ棋士に勝ったニュース☆冷めた目で考えるとコンピュータが人間以上の記憶力を持っていることは別に凄いと思わないのと同レベルの話か！

人工知能に何を自動化してもらえばいいのかを考える。　人工知能＝あるタスクの一部分を自動化するツールと定義→☆やるべきことが明確化される？

道具→機械→従来の人工知能（手順をプログラミングで書く）→人工知能による自動化

１　○○を自動化するという規模のイシューに分解
２　イシューを決定するための要件セットが漏れなく規定できる
３　データで取得可能

キュウリの仕分けを自動化したい⇒画像データで学習⇒各等級への振り分け可能

ＡＩにできる５つの自動化　分類・回帰・クラスタリング（cluster/群れ・集団/データそれぞれを集団化する）・推論・探索

発情期の牛→運動量とエサの反芻で判断可（人が24時間見ているわけにはいかず、従来は大半の発情期を見逃していたことが判明）
英語の発音　マグロのエサ　食品加工時の異物混入☆ホリエモン・ペヤングは全商品をカメラ・事後的に検証可能　鳴き声データからフクロウの生息数

大量のアイドルの顔写真で実際のアイドルに近い顔写真出力　偽札職人と警察・いたちごっこが精巧な偽札を生み出す

ＡＩが人間の創造性を高めてくれる→文書の自動作成は、記者の負担軽減に有効・読者に伝えたい意図を考える、取材して感じたことを書き表す仕事に傾注可能

自分のパソコンでAIを利用する方法☆５年前の本・ChatGPT…が普及する前　プログラミングを中心に紹介、パイソン

2021/12/29

aiを使う時にどのような流れ、視点で考えればいいか、を簡易のフレームワークに落としていきたいと思っていて、その参考になる型があった。

サッとその部分だけ抑える、という感じで、必要十分に得られてよかった。

2021/03/06

企業が人工知能（AI）を導入し、利益を上げるための方法を、データサイエンスの研究者が指南。小さな会社でも導入できる実践的なステップについて、事例を交え解説した書籍。

ビジネスにおいて人工知能を活用するためには、
・技術面に強い専門家（データサイエンティスト）と、
・仕事上の課題（イシュー）から人工知能を使う目的を考えられるビジネスパーソン
の両方の視点が必要。

「従来の自動化」と「人工知能による自動化」は異なる。
前者：人があらかじめ記述した手順を自動的に実行する。
後者：人が与えた「訓練データ」から人工知能が学習し、パターンを見つけ出し、自動的に判断し、適切な動作を行う。

人工知能を使いこなすためには、「何に対して」使うかを考える必要がある。
つまり、自社が持つ解決すべき「イシュー」を明確にすることが重要。

イシューを導き出すプロセスは、次の4段階に分けられる。
①表出化
問題点を言語化して、イシューを明確にする。その後、選ばれたイシューはサブイシューに分解し、人工知能に適用できるようにする。

②要件化
サブイシューを解決するために必要な要件を、具体的にすべて挙げる。

③データ化
「②で挙げられた各要件がデータとして存在するか」、もしくは「今後取得可能か」を検討する。

④指標化
イシューを解決するために、得られたデータを「どのように判別するか」を規定する。

2021/02/07

導入するだけで「すごいことができる」というのは間違い

人工知能による自動化は、過去の経験を「訓練データ（「教師データ」や「学習データ」と呼ばれる場合もある）」として与え、そこからパターンを見出すことで、そのパターンによって行うべきことを変え、実行するもの。

2021/01/06

AIの現状をよく説明してくれる本。

ツールは、何ができて、何ができないか、
をまずは理解すること。
自分がやりたいことを明確にして、
ツールが使えるのか、どうかを
考えることが大事、とする。

本では、イシューという言葉が使われるが、
目的、とした方がしっくりくる気がする。

2020/01/09

▼AIを導入するにあたって
■大事なのは課題特定。どの課題にAIを導入するかを明確にする必要がある
■AIといっても、強い/弱い、汎用型/特化型などに分類
■AI活用には課題設定が重要。そのプロセスは表出化、要件化、データ化、指標化

2019/10/21

AIってどうやって使っていけば？という漠然とした疑問を、具体的な方法をみていくことでクリアに、また身近にしていける。AI利用についてのアタリをつけられるような本。

2019/10/19

人工知能の現実的な活用方法で、「自社における課題(イシュー)を設定し、そのイシューを「○○を自動化したい」と分解していく」考え方は非常に参考になった。

・表出化
・要件化
・データ化
・指標化

2019/10/02

今やっているビジネスで、AIをトライで導入しようとしているのだが、その際ベンダーから進め方の説明をしてもらった。その内容がほぼほぼ書かれており非常に実践的な本だと思いました。
今までAI関連は抽象度が高く、実際にどうやれば良く分からなかったが、
この本にはすの進め方や実例が掲載されており、具体的な内容がわかった。