AIにできること、できないこと―ビジネス社会を生きていくための4つの力

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AIにできること、できないこと―ビジネス社会を生きていくための4つの力

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  • サイズ B6判/ページ数 231p/高さ 19cm
  • 商品コード 9784535788770
  • NDC分類 007.1
  • Cコード C0040

出版社内容情報

“AI、そこが知りたかった!
 これだけ読めばモヤモヤが消える。しかも面白い。

 もっとも早くからAIに携わってきた「稼げる研究者集団」が
 これまでになかった「4つの力」という分かりやすいアプローチで解説。
 「稼げるAI」を操る人間になりたいビジネスパーソン必読の書だ。”

               幸田真音(小説家) 『人工知能』著者

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○ AIの本質を捉えて、AIにできること、できないことの違いがつかめる!

○ AIの実態を踏まえて、ビジネスへと活かすための要点が分かる!

○ AIに仕事を奪われないために、人は何を身につけるべきかが分かる!


AIを活かすために、AIにできること、できないことを知ろう!
古くからAI研究に携わり、数多くの有名大企業でのAI導入実績を持つ
テンソル・コンサルティング株式会社の社員が
現在のAIに何ができて何ができないのかを、分かりやすく、かつ面白く解説している。

仕事でAIに直接関わっているビジネスパーソンはもちろん、
AIの今後がなんとなく気になっている社会人から、
子供の将来に不安を感じている保護者の方にいたるまで、
幅広い層に読みやすくてすっきり分かる、目からウロコの指南書である。

内容説明

「動機」「目標設計」「思考集中」「発見」でAIの実態をつかむ。

目次

1章 そもそもAIとはなにか(世間で言われるAIとは?;AIの歴史;活躍するAI)
2章 AIの実態(AIに知性はあるのか?;今のAIの作り方;AIにできること、できないこと;AIは理解しているのか?)
3章 AIの中身(ディープラーニングの中身;活躍するAIの中身;AIに対する疑問)
4章 AIのビジネスでの活用(役立つAIの設計指針;ビジネス活用に必要な要素;AIと人間の間違え方の違い;データサイエンティストの重要性;ビジネスでの活用事例)
5章 未来(AI分野以外の動向;AIに仕事を奪われないためには;AIが人間を超えるまでには;AIが人間に置き換わった未来)

著者等紹介

藤本浩司[フジモトコウジ]
1985年上智大学理工学部数学科卒業。1999年東京農工大学大学院工学研究科博士後期課程修了、博士(工学)。製薬会社、クレジットカード会社などを経て、2007年よりテンソル・コンサルティング株式会社代表取締役社長。東京農工大学客員教授

柴原一友[シバハラカズトモ]
2007年東京農工大学大学院工学府博士後期課程修了、博士(工学)。東京農工大学特任助教を経て、2009年よりテンソル・コンサルティング株式会社。現在、同社の主席数理戦略コンサルタント。東京農工大学客員講師(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。

大阪魂

38
AI、ちょっとわかったよーな気がした…とにかく今のAIはまだまだ人まかせ!将棋とかゲームで強いんは目標が明確やから!勝つって目標のためにシミュレーションおもきしやって人間超えできてるねんけど、人間の目標ってだいたいざっくりが多いから、融通きかへんAIは、関係ない方法まで全部検討して時間もコストもかかるし、設定の仕方次第であほな答えしかでてけえへん!クイズとかチャットボットならできるけど目標むかって仕事するんやったら、まだまだ人間が上なんやろね!でもAIに負けへんためにも目標・課題設定力はちゃんと磨かねば!2020/06/03

けんとまん1007

37
言葉とイメージだけが先行しているAI。実は、ほとんど何も知らないということは、自分では認識していた。そんな認識のもと、読んでみた。入門書として、わかりやすい。もちろん、入口に過ぎないが、基本的なことを知っているかどうかで、受けとり方が違う。人間の設計図に従ってという視点がクリアになったことが大きい。2019/04/22

Kentaro

35
AIは基本的に「与えられた情報すべて」を検討する。教師あり学習であれば、問題集の問題文に書かれたことすべてを、強化学習であれば、与えられた選択肢すべてを網羅的に調べていく。検討していく中で、正解を得るのに役に立たないと分かってくれば検討から外すが、最初から検討しないということを、AIは自ら判断できない。画像認識の例でいえば、画像に映っている物体を学習する際に、AIは、画像の隅々まで考慮する。しかし人間は、背景部分、特に画像の隅っこなどは正解に影響しないと判断して、考慮しない。 これは直観で、人間の能力だ。2019/11/24

エリナ松岡

17
とても分かりやすい本でした。ビジネスへの利用の指針も丁寧に書かれています。少し前まで経営者・経営層にはIT知識が必須になると言われていましたが、これからはAI知識も必須になりそうなので、そういった人達にこの本は重宝されるんではないかと思います。続編を引き続き読みます。2020/07/01

なっしー

14
知性には解決すべき課題を定める力(動機)、何が正解かを定める力(目設計)、正解へと繋がる要素を見つける力(発見)、考えるべきことを捉える力(思考集中)の4機能が必要。1965年の記号論理的アプローチに始まり、1985年のエキスパートシステム、2015年のディープラーニングと進化してきたが、4要素すべてを構築できていない。動機と目標設計は人間が行い、発見と思考集中をコンピュータが行っている。言語、画像、ゲーム系AIは高速化と量が得意なディープラーニングが向いているが、予測系AIはまだ従来技術が向いている。2021/10/02

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