内容説明
ＩＴや数学の知識がなくてもわかる、機械学習を用いた事業成長ノウハウが満載。ＡＩ・機械学習の基本知識からビジネスに組み込む戦略立案～実行まで幅広く解説。プロジェクトリーダーとして知っておくべき全知識が１冊で身につく。
目次
１ これからのビジネスを切り拓く機械学習
２ 機械学習の仕組みを理解しよう
３ 機械学習に必要なリソースを理解しよう
４ プロジェクトのゴールを定める
５ プロジェクトの体制を整えよう
６ プロジェクトの実現可能性を検証する
７ 機械学習システムを実装する
８ 機械学習システムの運用ポイントを学ぼう
９ 成功事例に学ぶ機械学習プロジェクト
著者等紹介
韮原祐介［ニラハラユウスケ］
株式会社ブレインパッドＡＩビジネス本部副本部長。機械学習などのデータサイエンスやデジタルテクノロジーの活用による経営改善を専門とするコンサルティングを提供。需要予測、画像解析、レコメンドエンジン、検索などの機械学習システムによるビジネス成果の創出を強みとして、企業トップ層に対するデータ・機械学習活用やデジタルトランスフォーメーションに関するコンサルティングを提供。前職のコンサルティングファーム在籍時も含めて１０年以上にわたり、国内外における企業の経営改革支援に従事（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）
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感想・レビュー
※以下の感想・レビューは、株式会社ブックウォーカーの提供する「読書メーター」によるものです。
なっしー
11
機械学習プロジェクトを遂行するために必要なことが準備段階からかなり細かく書かれている。AIや機械学習プロジェクトに参加するときには持っていたい本。あるテーマが機械学習PJとして成立する条件は①解くべき課題である②機械学習による解決が可能である③ROIが成立するの3つ。メンバーのアサインが難しい場合が多いが、以下3つの領域でのスペシャリストが必要。ビジネス領域（ビジネス熟知、責任者）、データサイエンス領域（機械学習用データに精通、モデルの構築）、エンジニアリング領域（システム開発）への人材が必要。 2021/10/04
ニョンブーチョッパー
4
★★★☆☆ レトリバーの種類を見分けるエラー率が2015年には人間を下回っていたとは知らなかった。通常のシステム開発と機械学習システムの違いを和暦を求めるプログラムで例えている例が分かりやすい。機械学習システム開発ではアジャイル開発が必要との記述からの連想。設計書を書いて、設計書通りにプログラムを製造し、設計書通りにテストして……、なんてきっちりと丁寧なやり方を、例えばアメリカ人のエンジニアがしているとは思えない（イメージです）。アジャイル開発が登場して渡りに船とばかりにこぞって採用しているんじゃ？2019/09/17
horabook
3
★★★★★：機械学習の技術的な解説書ではなく、機械学習を活用したプロジェクトとはどういうものか、一般的なソフトウェア開発とどういう点が異なるのかなど機械学習プロジェクトを進めていくうえでのポイントをわかりやすく説明してくれている本。「解くべき課題」を正しく設定するためにも必要な基本知識としておさえておきたい内容。2024/03/10
テラ
1
とりあえず、何が必要かということや、それにどんな人材が必要かということがわかったのだけでも収穫。そして、疑問に思ってた「データの精度」については、異常値やまるまっちゃった値なんかは、人が取り除くしかないってのは、不思議な気持ちだけど納得。機械学習といって特別視してたけど、やはり魔法のようなことは起こらないという理解であってるという再認識。2024/09/18
kousuke
1
AIのプロジェクトの進め方が学べます。 同等の記事はネット上にも落ちていますが、体系的に学べるという点で本書を読む価値があると思います。 ただし、内容は初心者向けですので、AIのプログラミングをやったことがある人、プロジェクトの参画したことがある人はあまり学べるのとはないと思います。
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- 和書
- 会社法入門 （第１１版）
