人工知能が変える仕事の未来

野村 直之【著】

日経ＢＰＭ（日本経済新聞出版本部）（2016/11発売）

• サイズ B6判／ページ数 486p／高さ 19cm
• 商品コード 9784532320638
• NDC分類 007.1
• Cコード C3034

出版社内容情報

ビジネスに通じた専門家が、広く、深く社会を変える人工知能の可能性を描く。現在の最先端の技術をもとに、現実的な未来を見通す。■人工知能の開発はどこまで進んでいて、何ができるようになっているのか。そして何ができないのか。本書は、企業経営者として日夜、人工知能の応用開発の最前線に立ち、経営実務、ビッグデータの利用、マーケティングなど幅広いビジネス分野の事情にも詳しい専門家が、具体的に人工知能を利用したビジネス、仕事の変貌を解説します。

■人間同士の相性判断といったマッチングの新たなサービスの開発から、モノ、カネのマッチング、監視、トラブル処理、医療・ヘルスケア、流通・小売り・営業、運輸(自動車)、製造業、広告・マーケティング、農林水産業、人事・労務など、広範なビジネスでの活用について、実際に開発されつつある技術の進歩の方向性にもとづいて展望します。

■本書は3部構成。第1部でディープラーニングなど人工知能を支える技術やビッグデータ、IoTとの関わり、学習・対話能力の向上と社会生活の変化などについて解説します。第2部では、より具体的にさまざまなビジネス・産業分野における人工知能の応用について解説をします。第3部では、展望編として、世界と比較しての日本の人工知能開発の現状や望ましい利用法について語るとともに、シンギュラリティ論に代表される「人工知能が人類を駆逐する」といったダークイメージを非現実的として退け、人間が高い能力を持つ人工知能と共存するための考え方も述べます。

■著者は、AI技術、ビジネス双方に通じるユニークなバックグラウンドを有する専門家。「人工知能の父」といわれるマービン・ミンスキーらとの研究経験を持ち、第五世代コンピューター、機械翻訳技術の開発に携わった経験、大企業のシステム開発などの実務経験も持ちます。現在、ビッグデータ解析はじめさまざまな先端的なサービスを提供する事業を行うとともに、大学で技術経営の講義を担当、ビッグデータ、人工知能に関する啓蒙的な活動も行っています。

　第?部　人工知能が変える10年後の仕事と社会
第１章　ＡＩ（人工知能）は、どこまで進歩しているのか

第２章　ホワイトカラーの仕事はどう変わるのか

第３章　ＩｏＴと人工知能：広がる連携

第４章　データ解析がもたらす企業経営の変化：“アナリティクス”が支える“事実”に基づく経営

第５章　“認識・認知能力”の高まりがもたらす社会生活の変化

第６章　“学習・対話能力”の高まりがもたらす社会生活の変化

第７章　業界横断、様々な人工知能の開発と機械創作：メディアの将来を中心に

　第?部　人工知能が支える10年後のビジネス
第８章　新サービスの開発が始まる

第９章　既存サービスの改善と効率化

第10章　ＩＴ化・高度化する製造業

第11章　広告･マーケティングも大きく変化

第12章　農林水産業にも広がる活用の場

第13章　間接業務にも変化の波

　第?部　人工知能はどこに向かうのか
第14章　日本のＡＩ開発はどう進めるべきか

第15章　ＡＩと人間の未来：ディープラーニングが人類を駆逐する？

野村 直之［ノムラナオユキ］
メタデータ株式会社代表取締役社長
1962年生まれ。1984東京大学工学部卒業、2002理学博士号取得(九州大学)。NECC&C研究所、ジャストシステム、法政大学、リコー勤務をへて、再び法政大学客員教授。2005年、メタデータ(株)を創業。ビッグデータ分析、ソーシャル活用、機微情報の匿名化ソリューションを提供。この間、米マサチューセッツ工科大学(MIT)人工知能研究所客員研究員。

内容説明

人工知能（ＡＩ）の活用によって、ホワイトカラーの仕事、企業の経営、多様な産業はどう変わっていくのか？３０年以上にわたり、人工知能（ＡＩ）の研究に携わり、現在も日々、ＡＩ関連の研究・技術開発を続け、昨今、内外のＡＩ事情に通じた著者、通称「ドクター・ノムラン」が、ＡＩの実態、ＡＩにできること、産業、ビジネス、仕事へのインパクトを、最新の知見に「温故知新」の視点を加えつつ、掘り下げて展望します。現在のＡＩブームを支えるディープラーニングの本質をわかりやすく伝えるとともに、知的生産プロセス、ＩｏＴ、医療・ヘルスケア、監視機能が重要となる様々なサービス、製造業、広告、マーケティング、農林水産業、そして人事、人材マッチングに至るまで、ＡＩをどう活かすことができるのか解説します。本書では、著者が研究者の視点、産業応用を目指す技術者の視点に立ち、責任をもって考え抜き、経済社会、法律についても考察を加え、全体に一貫性をもたせるように腐心。シンギュラリティ論に代表される、ＡＩに関する誤った未来予測、悲観論、過剰な期待論を退け、産業・ビジネスから教育、法制度に至るまで、日本が欧米中国に伍して取り組むべきＡＩ開発の課題も展望します。また、一人ひとりがＡＩに負けない能力を身につけるために何が必要か、明らかにします。

目次

第１部　人工知能が変える１０年後の仕事と社会（ＡＩ（人工知能）は、どこまで進歩しているのか
ホワイトカラーの仕事はどう変わるのか？
ＩｏＴと人工知能：広がる連携
データ解析がもたらす企業経営の変化：“アナリティクス”が支える“事実”に基づく経営
“認識・認知能力”の高まりがもたらす社会生活の変化
“学習・対話能力”の高まりがもたらす社会生活の変化
業界横断、様々な人工知能の開発と機械創作：メディアの将来を中心に）
第２部　人工知能が支える１０年後のビジネス（新サービスの開発が始まる；既存サービスの改善と効率化；ＩＴ化・高度化する製造業；広告・マーケティングも大きく変化；農林水産業にも広がる活用の場；間接業務にも変化の波）
第３部　人工知能はどこに向かうのか（日本のＡＩ開発はどう進めるべきか；ＡＩと人間の未来：ディープラーニングが人類を駆逐する？）

著者等紹介

野村直之［ノムラナオユキ］
メタデータ株式会社代表取締役社長、法政大学大学院イノベーション・マネジメント研究科兼担教員。１９６２年生まれ。１９８４年、東京大学工学部卒業、２００２年、理学博士号取得（九州大学）。ＮＥＣＣ＆Ｃ研究所、ジャストシステム、法政大学、リコー勤務をへて、法政大学大学院客員教授。２００５年、メタデータ（株）を創業。ビッグデータ分析、ソーシャル活用、各種人工知能応用ソリューションを提供。この間、米マサチューセッツ工科大学（ＭＩＴ）人工知能研究所客員研究員（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。

感想・レビュー

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[Willie the Wildcat]

AIの歴史と可能性。社会、産業、生活等における功罪。自他による学習能力の向上が、AnalyticからCognitiveへ拡張するかの印象。著者の提唱する「人々を幸せにする」かどうかが倫理基準でもある気がする。故の人もつ情動、責任感などの主観性である。シンギュラリティの是非は、もしかすると数年後に（結果はまだしも）方向性だけは見えているかもしれない。将棋や囲碁に垣間見るディープラーニングの奥行きと深さ。上述の”幸せ”かどうかは立場や見方次第でしょうね。

2017/06/10

[Miyoshi Hirotaka]

蒸気ハンマーが退屈な力仕事から人間を解放したようにAIも道具。この道具の得意分野は膨大なデータから法則性を発見すること。例えば、ケプラー、ニュートンという知の巨人らが長年に渡り解明した惑星運行の法則のようなものはAIの得意分野。AIは人間一人の全人格、全能力の代替ができない。その、最も典型的な例は、「なぜ」を突きつめること。中でも、健全に競争しようという意識をもったり、より良い環境や成果物を求めたりと半ば無意識に考えることは、私達自身にもわかっていないこと。AIは、人間の幸福度最大化に活用すべきものだ。

2018/04/06

[陽@宇宙望遠鏡⭐︎星と宇宙]

シンギュラリティが予測している様な速度ではなく、恐怖を煽るものでは無いと説く。今ある技術の応用として、私が提案したい事がある。音や触感、熱感知センサーを利用した機器をペットに装着。少数だと思うが、動物を叩いたり怒鳴ったりすると連絡が行く様な見守りシステムがあると、ペットと暮らす適性や、DV要素のある人か判断要素になるんじゃ無いだろうか。これを応用するとイジメの発見や防止にも役立つかな。ウェアラブル機器が進化して脈拍や体温や音声認識から不安感や情緒を測定して自殺予防にとか。声無き人の助けになるといいな。

2017/06/15

[tetsu]

★３　汎用AIがホワイトカラーの仕事を代替えするというような未来は、当面ありえないことを解説している。 「僕はウナギ。君はかつ丼？」という文からは食堂でのメニュー決定の会話と容易に判断できるが、機械に自然言語を理解させることはとても難しい。 一方で、IOTやSNSで日々蓄積されるビックデータは、もはや人間が処理することは不可能で、AIのディープラーニングが活躍する。 人の「なぜ？」を追求する心の動きは、どうあがいても機械にはできそうもなく、ツールとしてAIを使いこなす未来を予測。納得いく内容。

2021/01/26

[izw]

人工知能を正しく理解し、産業への適用が分かる本だ。80年代から自然言語処理の研究に取り組み、地道に基礎データ整備、実用システム開発を続けてきた野村さんだけに、ディープラーニングへの期待に沸く第3次AIブームを冷静にとらえ、AIを道具として最大限活用する姿を描き出している。「強いAI」は技術的な目途が立っていなく近未来には実現できないと言い切る。今年韓国トップ棋士を破ったアルファ碁も力づくの機械学習の成功事例だという。人間の仕事が奪われると語られるオックスフォード大学の研究も、その本質を冷静に紹介している。

2016/12/21