文系AI人材になる の商品レビュー

野口竜司(著者)

2021/06/04

読んだから何が出来るでもなく、考え方を知識として得ることが出来る本。
読み返そうという気持ちにはならない。ただ読了。

2021/05/18

これから本格的に身近になってくるAI。技術者としてAIを作るのではなく、エクセルと同じように当たり前のものとして使うようになる日が間もなくやってくる。たしかにそうだろうな。
本書はAIの日常業務への使い方、企画の立てかたを具体的に説明しています。簡単な内容をちょっと長く説明しすぎている感はありますが、言わんとすることはよくわかりました。AIを恐れるのではなく、フツウに使おうとする感覚。これが大事ですね。

2021/04/17

初心者に向けてAIは何か、どう作られてるか、実際にどう活用されているがをわかりやすく書かれている本。超基礎だが教科書的に使えそう。

2021/03/22

AI企画力を磨くことがこれから役に立つと確信できる本。

この本を読もうと思ったのは、AIを使ってどう仕事していくのかを参考にできると思ったから。「10年後の仕事図鑑」では、AIによって職が失われることが言及されていた。では、AIはどういう働き方を提供してくれるのかそこまであの本には書かれていなかったのでこの本を読んだ。

この本で一番感じ取ったのは、これからAIを使いこなしていく人材が重要になってくることだ。AIを作ることは理系の専門分野の人しかできないが、それ以外の人はAIを使いこなす力・AIを使ってできることを考える企画力を磨いていくことがこの先の未来に考えられる。この本で実際にAIを企業がどのように導入しているのかを紹介してくれている。
私は中でもubieの医療現場の業務効率化のためのAI問診が目に止まった。医療従事者が不足している中で患者の数だけは増え続ける。そんな中問診の時間を減らす・カルテの入力といった作業を減らすことがどれだけ他の時間の生産性をあげられるかを理解できるからだ。医療従事者としてのバイト経験がある私だからこそ、この事例は感銘を受けた。

この本を読んで学んだのは、AIに支配されずAIを支配して何かを作れる側に回ろうということだ。AIはそもそも労働者を幸福にするためにあるもの。だからAIによって職が失われることを危惧するのではなく、AIによって仕事を生む・仕事を助ける方向に導けられるようにする力を身につけることがこれからやること。
私は、今後AIを使って不便なことを解消できない可能性を探っていきたい。

2021/02/27

これは面白かった。持つべき視点がわかりやすくまとめてあった。現代のAIが何物かが、普段触れていない人でも理解できる内容。
これから必要な人々は、文系AI人材というか、非ITパーソン人材のAI人材化とも呼ぶべきか。ただし近い将来、誰もがエクセルを使うレベルで業務にAIがプラグインされ、活用される日が来る。そんな日が来れば、一般ビジネスパーソンのほとんどは取り立てて勉強せずとも、スマホをいじるようにAIを活用しているのかも。この本を読んでそんな風にも思った。

2021/02/11

AIについて、何も知らないけど、何をやっているのかについて概略を掴みたい方におすすめです。
本著を読む前は、AIに未知の恐怖感を抱いていたが、AIの作り方や活かし方を知ることができ、具体的なイメージを持つことができた。
それと同時に、AIを知らないことへの焦りも感じた。これだけ実世界にAIが導入されていると、自分も知っていないと取り残されてしまう。
この本を皮切りに、AIについて学んでいきたいとおもう。

2021/01/31

文系AI人材に必要な知識やスキルがよくわかる。が、本当にそのスキルだけでいいのか、という疑問も残る。それら含めて、今後のAI社会を考える上で必読書

2021/01/27

（物理的な意味の）システムを作る技術が無い文系人材が、今後どのようにAIを用いた（体系的な意味の）システムを作り利用していくべきか実例などにより示す一冊。

そろばんから電卓へ、電卓からパソコンへと仕事の道具が変わってきたように、AIを一つの道具として扱えるようにシフトチェンジをしていかないと、今後文系人材は厳しいのだろう。

ぜひ自分の仕事にも参考にしたいが、この本自体の賞味期限はAIが一般化するほんの数年先までか、とも感じた。

2021/01/20

「AI人材」というと、AIを設計する人を連想するかもしれませんが、本書では、「AIを使いこなす人」に焦点を当てています。

私は、パソコンはそれなりに使いこなしていますが、パソコンを組み立てることはできません。
自動車の運転はほぼ毎日していますが、自動車の中身はよく分かりません。

それらと同じで、AIをどのように使いこなすか、使う側のアイディアや実行力が大事だ、という話。
実務では、どのような場面で、どのような情報処理が必要かという的確なニーズをエンジニアに伝えるひつようがある、ということ。

それを担うのが文系人間だ、と述べています。
自信を持ちましょう。文系の皆さん。

2021/01/09

タイトル通り優しくシンプルに表現されている。

AI→機械学習→ディープラーニングの3層

識別系、予測系、会話系、実行系の機能別4階層
代行型、拡張型の役割別2階層

目的変数と説明変数を用いてプランニング。

大枠を抑える入口としては良いと思う。