アフターAI の商品レビュー

シバタナオキ(著者),尾原和啓(著者)

2025/11/10

横文字がかなり出てくるので→(マテリアル・インフォマティクス・マルチエージェント・アウェアネス・プロンプト・インタラクション・リファレンス・リスニング)

この辺りの意味をわかったうえで読み進めたほうが良いと思う。

AIは電力切れを起こすと役に立たない。

ネットフリックスのトップページはすでに100%近くAIで生成されているなど『へぇ～』と思うものや、AIエージェントについて(人間の介入なしで特定のタスクを実行する自律型タイプ)が、従来のコパイロット(あくまで人間のサポートにまわる)からかなり進歩しているなど読んでて先につながる面白さを感じた。(特にP334人間とAIの相違点)

AIは減らすことに尽力をそそぐ。
【何を？】→業務削減。
で、これから先のAIを考える際に重要となるのが【安全面】や【サイバーセキュリティ】【プライバシー】などこのあたりははずせない。

例えば、包丁って料理をつくることも人を傷つけることもできるけど、そこは使い手に委ねられる。

AIも良い方に活用するなら良い結果になるだろうけど、悪い方に活用すると悪い結果に向かう。
まさに諸刃の剣なのではないかと思う。

そう遠くない未来…仕事をするとき隣にいるのは人間ではなくAIロボの世界がやってくる可能性が大いにある。

2025/10/20

各分野におけるAI導入の現状と今後どうなるかの示唆を示した本。目まぐるしく状況が変わる領域なので頻度をあげて情報アップデートが必要になるが、一旦AIの近況を把握できたのはとても良かった。
また最新情報をまとまたリンクも記載がありとてもうれしい限りである。今後の動向を注視していきたい。

2025/10/19

電機メーカーの開発職として、AI時代の今後をイメージしたく読書。
AIチャットの次にエージェントAI、フィジカルAIに移っていくことが改めて認識でき、具体的な分野や事例で横断的に解像度上げれたのはよかった。どの話も納得性があったと思う。

◼︎個人的学びポイント
・LLMや汎用AIはコモディティ化し、差別化の主戦場は「業界特化型アプリ」と「企業データ×フィジカルAI」に移る。
・AIは既存業務の代替に留まらず、新しい事業・価値創造を生むことに着目
・特にマーケティング、顧客対応、研究開発、ソフトウェア開発分野での変革が進む
・電力・計算資源の争奪が次の競争軸となる
・AI活用にはガバナンス・セキュリティ課題が伴う
・人間の「暗黙知」「現場力」「おもてなし」が真価を発揮し、日本企業は深化と協業によって世界と共創する時代に入る

2025/10/10

AI界隈の今とこれからを軽く俯瞰できた。
投資先の参考にもなりそう。
内容も他ジャンルに渡る分聞き慣れない言葉などが出てくるので読みにくかった。
図もたくさん入ってるがどれも見づらくて楽しくない。
あと時々誤字がある

2025/09/27

AIが普及すると、人のきめ細やかさが差になってくる。

AIが普及することは止められない。その環境を分野毎に整理してくれている。マーケティングや営業に他、ガバナンスまで多彩に取り上げている。個人的に終盤のヘルスケアはやはり気になる。画像診断や創薬以外にも検討されており、どのようになるか他分野含め追っていきたい。

2025/09/21

アプリケーションソフトなどによる生成AIの実用化により、今後の業務がどのように変更するかが詳しく記述されており、ある意味ロードマップ的な内容となっています。マーケティング分野や顧客対応分野などに生成AIを用いた技術がどうかかわってくるか、実例も含めある意味生々しいです。

生成AIに関する本は今までも何冊か読んできており、特に『生成AIで世界はこう変わる（SB新書）』『生成AI活用の最前線』『生成AI 「ChatGPT」を支える技術はどのようにビジネスを変え、人間の創造性を揺るがすのか?』と良書が多いのですが、こちらも極めて刺激的で、かつ今まで知らなかった内容も多く、実りのある読書となりました。

ビジネス上の生成AIの活用について、ここまで体系立てて説明されている本はおそらく初めてではないでしょうか。

本書は生成AIの開発・運用に関わる方はもちろんの事、広くビジネスを生業としている方にお勧めです。

2025/09/06

シバタナオキ氏、尾原氏によるAI本。
事例多くとても学びになる

メモ
・医療現場では診断の文字起こしから自動診療記録まで実装
・コパイロットは仕事支援、aiエージェントは自律的に稼働
・生成aiの全体像とaiエージェント
　各職種別の影響、バーティカルaiの事例
・ai変革の五つの波
　　予測や認識
　　コパイロット
　　エージェント
　　ロボットとの協調
　　汎用人工知能
・llmの利用コストは下がり続けている。
　かつては300円が0.3円に
・生成aiのレイヤー
　gpu チップ　　nvidia amd intel ibm
　インフラ・ツール　aws ms google databricks
　llmモデル　オープンai anthropic
　汎用アプリ　github copilot
　業界特化アプリ　スタートアップ
・最近の15年はムーアの法則を超える速度で成長
・発展の先にある四つの壁
　微細化の壁　半導体微細化の限界
　通信容量の壁　光電融合の追求
　計算量の壁　
　電力の壁
・電力＝知力＝国力となる可能性
・Aiも役割分担によって高度化する
・ai agentのポイント3つ
　　今ある業務に差し込める
　　だからこその付加価値　長時間　他工程
　　agent to agent エージェント同士の連携
・ロングテール業務が自動化の死の谷となるがここを越えられるか
・生成AI活用によるマーケクリエイティブの変革は
　顧客価値の伝達、顧客価値の発見、顧客価値の共創の三つ
・リキャプショニングでlikeの共通項が言語化できるように
・営業の生成AI変革スコープ
　　生成Aiによる営業プロセス自動化と効率化
　　営業担当者の役割変革と人間とaiの協働
　　顧客インタラクションの強化と市場拡大
　　データ分析と営業戦略への応用
　　企業戦略と組織変革へのインパクト
　　今後の展望とイノベーション促進
・営業セールスのプロセスにいきるai分野
　　アタックリスト作成
　　パーソナライズメール作成
　　営業プロセス分析
　　営業コーチング
・hrの中核課題はaiによるスキル可視化とスキルベースマネジメント
・認知、生成、エージェント、フィジカル
・バーチャル空間でリアルの学習を実現
・ワールドモデルとはaiが立体空間の動画を長時間学習するうちに物理空間のルールがaiモデルに実装されることを示す
・ヘルスケアの生成ai期待領域
　　タンパク質の設計創薬
　　診療内容の要約
　　患者対応
　　健康管理予防
　　医療データ管理処理
　　診断治療支援
・フィンテックの生成ai適用分野　
　　カスタマーサポートKYC
　　コンプライアンス・リスク管理
　　会計管理、財務管理、分析
　　資産管理
　　投資先調査、デューデリジェンス
　　保険

2025/08/31

生成AIがビジネスをどう変えていくかを全体として語りつつ、特にインパクトの大きい分野、
業界横断でのセールスマーケティングや、
自動運転、HR、ヘルスケア、フィンテックというとこらの深掘りという感じで進む。

この本でしかない情報はあまりないが、25年上期時点で生成AIをまとまって学ぼうとすると良いのではと思う。

特に具体的に立ち上がっているスタートアップ企業を取り上げられていて、どういうサービスが出てきているのかを知れるのは良い。

2025/09/07

波の方向を見つけて世界が落ちるスピードよりも早く落ちる

アフターAI、最も重要なのが電力の壁

コスト削減よりも、従業員一人当たりの売り上げを劇的に増加させる、圧倒的に早く新製品を作る

人間の代替→人間の拡張（Open AIが目指すのはここ）→A2Aの世界

RPA ロボティクスプロセスオートメーション

分散型DX

顧客対応からの顧客開発

営業
トランザクション
リレーショナル
エクスパティーズ

タスク自動化よりもタスク拡張

業務プロセス導入→ビジネスプロセス再構築

物理空間の現象も含めて再現するワールドモデル

ブラウンカーブ型からスマイルカーブ型へのビジネスモデル

AIは技術面だけでなくポリシー面でも動きが早い

2025/08/25

シバタナオキさんについては、社会人なりたての時に「決算が読めるようになるノート」のDiscordコミュニティに参加していて、インプットの量もすごいし、アウトプットもわかりやすくて大尊敬している。直近のnoteも海外の生成AIサービスを紹介していて課金する価値あったなと思った。
今回そんなシバタさんの新書が出てたので読んでみた。

====メモ====
従来のセキュリティはデータそのものの保護に力を注いできたが、生成人工知能の登場によって状況が一変したとのこと。人工知能に学習させたデータは元の姿を失い、内部表現へと変換される。このとき、従来のアクセス制御方法では守れず、「どんなデータで学習させたのか？」すら推測される可能性が大きいという指摘は衝撃的だった。こうした課題に対応するために、"プライバシー保護機械学習"という分野が生まれているそう。
→しらべてみる

業界活用例として面白かったのはパーソナライズ医療の話。患者の自己申告に頼るのではなく、遺伝的特性や生活習慣のデータを元に診断や治療を最適化する発想は、医療の新しい地平を開くものだと思う。ただ、特に日本の医療機関はデータがバラバラに管理されており、統合や標準化が難しい点は現実的な壁として大きいそう。
→アスクドクターとかオンライン診療は相性良さそう

もう一つ、金融の信用評価に関する部分も印象的だった。従来の年収や勤務先、借入履歴に加えて、SNSの投稿や買い物履歴、移動パターンまでもが信用スコアに影響する時代になりつつある。これが日本でも実現すれば、資産の少ない人でも新たな金融サービスにアクセスできる可能性が広がる一方で、公平性や透明性をいかに担保するかが重要になる。判断プロセスを公開する"説明可能人工知能（XAI）"の必要性や、規制当局の動きについて触れられていた点は、社会全体に関わる大きなテーマだと感じた。
→中国では審査基準に沿って人脈を作ろうと若者が友達作りをしたりするらしい。そこまで行くとAIや政府に行動を操られてる感あって星新一の小説に出てきそうだな、、

一方でAIは人の感情理解で劣るという話にはあまり共感できなかった。ちょうど直近で関連する論文を読んで「期待値があってないのでは？」と思っていたのだけど、そもそも感情の感じ方は個人の環境や性格によって大きく異なるので、AIにマスターさせるのは難しいし、人間ですら他人の感情を正しく判断するのは無理なのではないかと思っている。
恐怖の感情がAIでは予測できないとか自分の努力では変えられないになってる点とかイケてる！と思ったけどな。
https://x.com/ai_database/status/1955252064772296928?s=46

全体を通じて感じたのは、これからの社会で求められるのは単なる知識の所有（これまで士業はそうだった）ではなく、その活用力だということ。批判的に考え、創造性を発揮し、他者と協働し、倫理性を忘れない。人工知能が高度に発達するほど、人間が持つ独自の感性や複数分野を横断して新しい価値を生み出す能力がいっそう重要になるんだなと思った。