人工知能 機械といかに向き合うか Harvard Business Review

DIAMONDハーバード・ビジネス・レビュー編集部

• 販売会社／発売会社: ダイヤモンド社
• 発売年月日: 2016/09/01
• JAN: 9784478100905

商品レビュー

2021/10/17

人工知能の本をHBRらしく、技術面に偏らず、様々な角度の論文集として纏めている。不必要に危機感をあおる分けでも、バラ色のミライを描く訳でもなく、事業へのインパクトを具体的に書いている。
安宅さんのAIに出来ること・人しか出来ないことの分析が秀逸。

2021/09/20

人工知能
機械といかに向き合うか
編：DIAMONDハーバード・ビジネス・レビュー編集部
出版社：ダイヤモンド社

良書　本書の要旨は、次のとおりです。
ビッグデータと高度なアルゴリズムが登場したことで、仕事の多くが自動化されつつある。これを人工知能といっています。
影響、検証、ものづくり、ロボット、組織への影響について
順をおって、仮説、データが提示されています。

気になったのは以下です

■雇用可能性を増すための５つのアプローチ
　①向上する
　②譲る
　③介入する
　④絞り込む
　⑤前進する

■自動化の３つの時代

１９世紀　危険で汚い仕事を機械に移行する
２０世紀　退屈な作業を機械に移行する
２１世紀　意思決定を機械に移行する

■ＡＩが代替する業務
①識別
・情報の判別・仕分け・検索
・音声・画像・動画の意味理解
・異常検知・予知
②予測
・数値予測
・ニーズ・意図予測
・マッチング
③実行
・表現生成
・デザイン
・行動の最適化
・作業の自動化

■ＡＩと人間の棲み分け
①ＡＩには意思がない
②ＡＩは、人間のように知覚できない
③ＡＩは、事例が少ないと対応できない
④ＡＩは、問いを生み出せない
⑤ＡＩは枠組みのデザインができない
⑥ＡＩには、ヒラメキがない
⑦ＡＩには、常識がない。常識的判断ができない
⑧ＡＩには、リーダシップがない

■優れたマネジャーとは
　①優れたコーチである
　②チームを力づけ、細かくは管理しない
　③チームメンバーの仕事の成功と、私的幸福を支援する
　④建設的、結果重視
　⑤コミュニケーション能力が高く、情報の扱いがうまい
　⑥キャリア開発の支援を行う
　⑦チームのために、明確なビジョンと戦略をもつ
　⑧チームを支援するための専門的なスキルを併せ持つ

目次

はじめに

第１章　オーグメンテーション：人工知能と共存する方法

　自動化で仕事は奪われるのか
　オーグメンテーションとは何か
　検討すべき５つのアプローチ
　なぜ経営者はオーグメンテーションを好むのか（あるいは、好むべきなのか）
　レースの種目を変えて勝つ

第２章　人工知能はビジネスをどう変えるか

　歴史的変曲点をもたらす３つの変化
　ＡＩが代替する業務とは
　ＡＩと人間の棲み分け
　ＡＩが事業に与える５つの影響
　ＡＩはマネジメントの概念を変革する
　新しい波に「乗らないメリット」はない

第３章　ビジネスの仮説を高速で検証する

　ビジネス実験はなぜ広まらないのか
　実験の目的は明確か
　関係者は実験結果を受け入れることを約束したか
　実験は実行可能か
　結果の信頼性をどう担保するか
　実験から最大の価値を引き出せたか
　従来の発想に囚われない

第４章　ディープラーニングで日本のモノづくりは復権する

　人工知能は三度目のブームを迎えた
　機械がみずから「特徴量」をつくり出す時代の到来
　ディープラーニングにおけるＡＩの技術発展を読む
　ディープラーニングは社会に何をもたらすのか
　日本のモノづくりは復権する

第５章　アリババの戦略はアルゴリズムに従う

　アルゴリズムを効果的に活かす
　変化の激しい市場で求められる機動的な経営
　自社のビジネスを再構築する力

第６章　あなたの上司がロボットに代わったら

　考える機械といかに働くのか
　アルゴリズムを信用するとき、信用しない時
　自分に似ていると、ロボットへの信頼は高まる
　ロボットが人間的になりすぎる場合もある
　ロボットの同僚が好まれるのは、どのような時か

第７章　グーグルは組織をデータで変える

　エンジニアのためにエンジニアによって設立された企業
　マネジャーに価値はあるのか
　仮説を証明し、優れた行動を特定する
　「８つの行動リスト」を日々体現してもらうには
　結果はどの程度信頼され、実行されるか

第８章　インタビュー・機械は我々を幸福にするのか

　我々は「第２の機械時代」の転換点に立っている
　「繁栄サイクル」の崩壊
　勝者と敗者
　企業の対応

ISBN：9784478100905
判型：4-6
ページ数：216ページ
定価：1600円（本体）
2016年09月29日 第１刷発行
2017年01月17日 第３刷発行

2018/11/04

人工知能の特集、面白かったです、多量の量的データから特徴をつかむのが得意、だけどゴールを位置づけるのと、どう利用するかは人間の仕事ということですね。
人の仕事を完全に置き換えるのだと思っていましたが、そうではなく人の苦手な部分を代わりにやってくれて人は人だけしかできないことに注力することができると。人しかできないことは何処かというところを見つけて強化していくことが必要。
これからは、うまく人工知能を利用して私たち自らのスキーマを修正し続けていく時代になる。