文系AI人材になる の商品レビュー
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。
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AIとは何なのかが簡潔に書かれている。これからの時代、AIと向き合うことは不可欠であるが、AIと向き合うために必要な最小限の知識が書かれており、勉強になった。
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自分のような文系で、プログラミングとは無縁の人間でも、AIを身近に感じることが出来る本。 デフォルメしている部分もあると思うが、体系的に分かりやすく整理されている。 後半の事例紹介がやや冗長なのはご愛嬌か。
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Excelもある程度使えるだけで、当然自分で作れるわけじゃない。「AIはExcelくらい誰もが使うツールへ」という帯に惹かれて購読。 AIについてざっくり俯瞰的に解説してくれているのはありがたい。自分の担当業務から、是非やろう!というアイデアは思い浮かばなかったが、人事関連なら...
Excelもある程度使えるだけで、当然自分で作れるわけじゃない。「AIはExcelくらい誰もが使うツールへ」という帯に惹かれて購読。 AIについてざっくり俯瞰的に解説してくれているのはありがたい。自分の担当業務から、是非やろう!というアイデアは思い浮かばなかったが、人事関連なら、 ・退職予測 ・従業員からの問合せ対応 という感じだろうか。 航空業界なら、 ・需要予測からのダイナミックプライシング ・同じく、増便・減便検討 ・新規就航地の検討 ・コールセンターの問合せ対応 とかかな…こちらは折を見て関連部門に聞いてみよう。
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AIの分類と開発プロセスが図を用いて分かり易く整理されています。 所々単純化され過ぎているのではと感じるポイントはありつつ、後半の事例集などはとても参考になりました。
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AIとの共存社会、そしてAIを使ったビジネスについて読みやすくまとめられています。 タイトルからは文系のための書籍と読み取れますが、文系のためというよりはAI関連事項を専門に扱っていない人を対象とした内容です。専門的な話は極力避けられており、AIの基本(大雑把な作り方やモデルなど...
AIとの共存社会、そしてAIを使ったビジネスについて読みやすくまとめられています。 タイトルからは文系のための書籍と読み取れますが、文系のためというよりはAI関連事項を専門に扱っていない人を対象とした内容です。専門的な話は極力避けられており、AIの基本(大雑把な作り方やモデルなど)からAIが用いられているビジネスモデルについて0から学びたい方には参考になると思います。
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これかな https://note.com/kojiasano1103/n/nbf8da6175ec8
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- ネタバレ
※このレビューにはネタバレを含みます
以前読んだ高橋洋一さんの本の中で紹介されていたので読んでみた。 タイトルから分かる通り、AIを作るという理系な話ではなくて、使う側に焦点を当てた文系目線の内容である。著者が述べていたように、データサエインティストがいるだけではダメで、それをどう使うか導いていく文系AI人材の大切さが分かった。
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内容的にはとても軽い内容。文系を馬鹿にしていることはないとは思うが、体系だって学ぶという域にも達してはいない。AIに関する用語や基本認識を整理したくらいか。まったく知識がない人なら良いかもだが…これは文系大学生を読者ターゲットとにした本なのかな?
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AIが身近に感じられるようになり、作る方法が多様化、定型化することにより、今後は、AIを作る理系人材ではなく、どのようなAIをどのような方法で作るかの方向性を出し、完成した技術を使う人材、AI文系人材が必要になるという主張をしています。著者が指摘はよく理解できます。調査によると、...
AIが身近に感じられるようになり、作る方法が多様化、定型化することにより、今後は、AIを作る理系人材ではなく、どのようなAIをどのような方法で作るかの方向性を出し、完成した技術を使う人材、AI文系人材が必要になるという主張をしています。著者が指摘はよく理解できます。調査によると、日本人は世界の他の国と比較し、AIへ不安を感じているとのことであり、それは確かな知識を得ることで不安は和らぎます。中盤の技術的な部分は流し読みのような状態で、理解できないところも多かったわけですが、様々な活用事例が豊富に掲載されているので、文系人材がどのように関与していくかのイメージがつきやすいと思います。必要以上に恐れるのではなく、一方で過大な期待もしない、そんな姿勢で臨むことが必要なんだと感じます。 ▼「日本人は世界の他の国の人と比べて、よりAIへの不安を抱いている」(アクセンチュア調査) ▼「AIを作る」と「AIを使う」は別のもの ・AIを「使う」側の教育環境や、人材キャリアをフォローアップする環境はまだ整っているとはいえない ▼活用タイプ別AI8分類 ・機能別4タイプ ①識別系AI「見て認識する」 ②予測系AI「考えて予測する」 ③会話系AI「会話する」 ④実行系AI「身体(物体)を動かす」 ・役割別2タイプ ①代行型(人間ができることをAIが代わりに行なう) ②拡張型(人間ができないことをAIによってできるようにする) ▼AI導入後の変化量と実現性をスコア化し、導入を検討する ▼AIを過大評価も過小評価もしない ▼感性と論理の行き来でAI企画を小ぶりにしない ▼AI企画の「解像度を上げる5W1H」 ・WHO「誰のためのAI?」(顧客、取引先、従業員) ・WHY「なぜAIが必要?」(マイナス(不満・不便・コスト・作業時間)を減らす、プラス(満足・便利・売上・付加価値)を増やす) ・WHICH「どのタイプのAI?」 ・WHAT「どんなAI?」 ・HOW「どう分業する?」 ・WHEN「いつまでにどう用意する?」 ▼AIにより「消費者、会社、働き手」に対して大きな変化を起こしていく ▼文系AI人材が社会をリードする 社会変化は、発展したAI技術だけあれば進んでいくわけではない。新しい技術を使う側の人間たちのアイデアと実行力によって着実に推進される <目次> はじめに 文系AI人材になろう! 第1章 AI社会で職を失わないために 「AI失職」を恐れず「AI職」に就く準備を 「AIとの共働き」スキルを身につけよう 5つの「共働きスタイル」 第2章 文系のための AIキャリア AIは「作る」から「使う」へ 上手に活用する「文系 AI人材」が重要に 「文系AI人材」の仕事内容とは? 「文系AI人材」になるための4つのステップ 第3章 AIのキホンは丸暗記で済ます AI/機械学習/ディープラーニングの違い 学習方式の3分類--教師あり/教師なし/強化学習 活用タイプ別AIは4×2=8分類 「識別系AI」はこう使う 「予測系AI」はこう使う 「会話系AI」はこう使う 「実行系AI」はこう使う 出る順でAI基礎用語を丸暗記する 第4章 AIの作り方をザックリ理解する AIは特徴づかみの名人 「予測系AI」の作り方を理解する 「識別系AI」の作り方を理解する 「会話系AI」の作り方を理解する 「実行系AI」の作り方を理解する 第5章 AI企画力を磨く AI企画の「100本ノック」 「変化量と実現性」を担保する AI企画の「解像度を上げる5W1H」 第6章 AI事例をトコトン知る――業種別×活用タイプ別の45事例集 第7章 文系AI人材が社会を変える AIによる「消費者、会社、働き手」への変化 AI社会を牽引するアマゾン AI×各業界で変革を作るソフトバンク 日本の銀行で起きているAIによる変化 文系AI人材が社会をリードする おわりに
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