文系AI人材になる 統計・プログラム知識は不要

野口竜司(著者)

• 販売会社／発売会社: 東洋経済新報社
• 発売年月日: 2019/12/20
• JAN: 9784492762516

商品レビュー

2026/03/04

【学内】
https://elib.maruzen.co.jp/elib/html/BookDetail/Id/3000143372
【学外】
スマートフォン・タブレット
MyLOFTアプリ > おすすめ電子ブックから利用
【学外】パソコン
eリソースコネクト(MyLOFT)へログインし、上記URLにアクセス
◆ログイン　
https://app.myloft.xyz/user/login?institute=cmcbjubjq0a62ldhkbp7cxuvy

2025/07/14

チャットGPT版を買ったつもりがこちらを買ってしまい一旦了読者。

AIを作れる人は増えてるけど、それをどう活用するかの企画をする人が育ってないから、育てたい、最低これを読んで理解深めてね　という主張と理解

アルゴリズムの理解は一回ではできなかったけど、
AIができること　
　識別系、予測系、会話系、実行系
×
拡張　or 代行

を押さえておけば一旦良いかと思った。

事例などもAIの使い方をよりわかりやすく理解する補助材料になった。

2025/06/28

AI時代で人と差を付けるのは行動力らしい

ChatGPT時代の文系AI人材になる
文系人材はすぐに読んだ方がいい。ChatGPT（AI)に仕事をとられる、じゃなくて、ChatGPT（AI)をいかにうまく使いこなすかって方向に思考を転換できる。ただ、これは歴史的に鑑みれば何度も起こったイノベーションの一つでしかないとは思う。

野口 竜司(ノグチ リュウジ)
ZOZOテクノロジーズ
ZOZOテクノロジーズ VP of AI driven business
アラタナ 取締役
立命館大学政策科学部卒業。著者自身も「文系AI人材」として、さまざまなAIプロジェクトを推進。AIビジネス推進や企業のAIネイティブ化に力を入れる。大学在学中に京都発ITベンチャーに参画。子会社社長や取締役として、レコメンド・ビッグデータ・AI・海外コマースなどの分野で新規事業を立ち上げ、その後、ZOZOグループに。大企業やスタートアップ向けのAI研修やAI推進アドバイザリーも提供。

「A Iを積極的に使っていくため、とにかく行動を起こす日本人が増えないことには、国単位での行動格差も埋められません。 　変化を恐れて心配するのではなく、 1人ひとりがとにかく行動しましょう。行動こそが、「人間と A Iの共働き」の時代を安泰に過ごすための唯一の特効薬です。そして、この変化の速い時代の中で、できるだけ早く今後とても重要になる「 A Iとの共働きスキル」を習得していきましょう。」

—『文系ＡＩ人材になる―統計・プログラム知識は不要』野口 竜司著

「「A Iをうまく使う」人がビジネスを動かす 　これまでいろいろな A Iプロジェクトにおいて、とにかく「 A Iを作ることが目的」になってしまったケースも多かったように思います。本来は、社内で A Iを活用してできるだけ大きなビジネス価値を生むことが主目的であるべきです。その際、ビジネス価値を最大にするためには、自ら作った A Iであれ、構築済み A Iであれ、それらの「 A Iをうまく使う」ことがキーポイントになるのです。」

—『文系ＡＩ人材になる―統計・プログラム知識は不要』野口 竜司著

「この広範囲にわたる文系 A I人材の仕事領域において、共通して必要となる力があります。それは、「 A Iと働くチカラ」です。 　「 A Iとの共働きスタイル」は複数パターンがあることもお伝えしてきましたが、 A Iの浸透にあたり、人間の業務が A Iに置き換わったり、 A Iによって拡張されていき、人間と A Iが一緒に共同して働くシーンがとても多くなってくるはずです。このような背景から「 A Iと働くチカラ」は、人間と A Iが共に働くことが前提になった環境において、非常に重要な能力になるのです。」

—『文系ＡＩ人材になる―統計・プログラム知識は不要』野口 竜司著

「　 1 9 8 0年代に入ると専門家の知識を A Iに教え込むエキスパートシステム ★ 1作りが目指されました。これが第二次 A Iブームと呼ばれる時期です。ただし例外の処理などに対処できず、なかなか実用化ができなかったことからそれほど A Iの注目度は高まりませんでした。この時代からしばらく A Iは冬の時代に入ったといわれます。 　第二次 A Iブームの時代に苦戦した理由として、 A Iに例外も含めたさまざまな情報を人がインプットしてあげなければいけない点がありました。これを解決したのが A I自らが学習するという発想から生まれた機械学習です。人が例外も含めたすべてをインプットしなくても、一定のデータにより機械が学習することによって解答の精度を上げるというものでした。」

—『文系ＡＩ人材になる―統計・プログラム知識は不要』野口 竜司著