AI & TECHNOLOGY<br> 人工知能システムのプロジェクトがわかる本―企画・開発から運用・保守まで

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AI & TECHNOLOGY
人工知能システムのプロジェクトがわかる本―企画・開発から運用・保守まで

  • 本橋 洋介【著】
  • 価格 ¥3,080(本体¥2,800)
  • 翔泳社(2018/02発売)
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  • サイズ A5判/ページ数 304p/高さ 22cm
  • 商品コード 9784798154053
  • NDC分類 007.1
  • Cコード C3055

出版社内容情報

自社のシステムに人工知能の導入を検討している人が、人工知能システムの開発および運用・保守の一連のプロセスを把握できる。自社システムに人工知能を導入したいときに読む本!



機械学習をはじめとする人工知能への期待は増加していますが、

人工知能が搭載されたシステムを開発するプロジェクトマネージャの数は足りておらず、その数は今後さらに必要になっていきます。

また、大規模システムに人工知能が入るようになっていくと、それを運用・保守する仕事も必要となります。

大規模なシステムになるほど、「開発工程において何をするのか」を規定することが重要であり、

人工知能が搭載されたシステムの開発で行うことを体系的に理解しなければなりません。

本書では、人工知能システムを企画・開発し、運用・保守したい人向けに、

企画から運用までの一連のプロセスのノウハウを解説します。



【本書のポイント】

・人工知能システムの開発を行うエンジニアやプロマネ向けのノウハウ集

・人工知能システムの企画書や開発計画書が書けるようになる

・人工知能のトライアルを計画・実施できるようになる

・人工知能システムの開発および運用・保守の一連のプロセスを把握できる



Chapter1 実用化されつつある人工知能

人工知能の定義

人工知能の歴史

人工知能の利用用途

認識の具体例

分析の具体例

対処の具体例



Chapter2 通常のシステムと人工知能システムの開発プロセスの違い

人工知能システムの開発プロセス

企画フェーズでの特徴

トライアルフェーズでの特徴

開発フェーズでの特徴

運用・保守フェーズでの特徴



Chapter3 人工知能システムの企画

目的の設定

システム構成の検討

業務フローの作成

データ選び

スケジュール検討

運用・保守方針の検討



Chapter4 人工知能プロジェクトのトライアル

トライアルのプロセス

分析内容定義

データ観察

モデル設計

データの加工

結果の評価(1)?評価指標の決定

結果の評価(2)?精度の評価

結果の評価(3)?解釈性の評価

結果の評価(4)?過学習度合いの評価

結果の評価(5)?CASE STYDYでの評価例



Chapter5 人工知能システムの開発

開発フェーズのプロセス
要件定義工程(1)?計画作りー

要件定義工程(2)ー精度の確認ー

要件定義工程(3)ーデータ量の決定ー

要件定義工程(4)ー更新方法の決定ー

要件定義工程(5)ー学習データが少ないときの対応方法

要件定義工程(6)ー異常値処理方法の決定

設計工程

テスト工程



Chapter6 人工知能システムの運用・保守

人工知能を見守る

人工知能を育てる(1)?自動再学習ー

人工知能を育てる(2)?忘れさせるー

人工知能を育てる(3)?新しい知識を教えるー

人工知能と人の協調



付録

提案依頼書

開発提案書

トライアル分析提案書

トライアル分析報告書

WBS

機能要件定義書・非機能要件定義書

要件定義のためのデータ分析結果報告書



本橋 洋介[モトハシ ヨウスケ]
著・文・その他

内容説明

システム導入のやり方がイチからわかる。開発スケジュール、企画書の書き方、データの選び方、トライアルプロセス、よく使うアルゴリズム、よく使うデータ加工テクニック、要件定義。開発の現場を知る技術者のノウハウが満載。すぐに使える実例集付き。

目次

1 実用化されつつある人工知能
2 通常のシステムと人工知能システムの開発プロセスの違い
3 人工知能システムの企画
4 人工知能プロジェクトのトライアル
5 人工知能システムの開発
6 人工知能システムの運用・保守
付録

著者等紹介

本橋洋介[モトハシヨウスケ]
NEC AI・アナリティクス事業開発本部シニアデータアナリスト兼データサイエンス研究所・プラットフォームサービス事業部シニアエキスパート。東京大学大学院工学系研究科産業機械工学専攻修士課程修了。2006年NEC入社後、人工知能・知識科学・機械学習・データマイニング技術と分析ソリューションの研究開発に従事。機械学習の実問題適用を専門としており、これまでに機械学習技術を用いた分析サービス・システムの導入について30社以上に対して実績あり。2016年、NECが新規に創設したシニアデータアナリストの初代認定者になる(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

※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。

vinlandmbit

13
AI関連技術を使って実システム構築を進めている人、携わっている人は一読必見の内容。こういう様なAIの概念や夢だけでなく、どう良きも悪きも清濁併せ呑んで特徴をシステムに活かすか纏めている書籍がどんどん増えていけば良いです。。2018/04/22

N島

10
AIを使ったお仕事の立ち上げ方を分かりやすく解説した実用書。AIプロジェクトのマネジメント特有の作業工程を時間軸に沿って解説していることから、複雑なプロジェクトの流れが掴みやすい構成になっています。マネジメントに携わる人向けの本ですが、世に溢れるAIがどのように構築され、運用されているかを理解するテキストとしても有用だと感じました。全くの門外漢の僕ですが、楽しく読めた一冊です。2018/09/15

Miya

8
フローごとに実例と押さえるべきポイントが整理されているので流れがつかみやすいです。アカデミックで機械学習/深層学習を扱っていて、ビジネスの世界に足を踏み入れようとされている方にオススメです。 アカデミックの世界での周知の事実は、おそらく現場でシステムを利用する方に知られていないでしょう。その前提でシステムを設計しなければならないため、ビジネス特有の課題が多くあることを学べました。2020/08/16

Targaryen13

2
本橋くん、勉強させて頂きました! 今後、AI関連のプロジェクトやるメンバーに読ませよう。2018/05/18

みぎつた

1
26冊目。Deepを使った分析案件のPMをしているので勉強のために読んだ。簡単なCASEをもとに解説がありわかりやすい。特に良いのは、提案書や報告書の例が記載されており、そのまま参考にできそう。実践的な1冊だと思う。2019/06/14

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