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内容説明
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●生成AIは、概論を知る段階から実践活用へ
これまでのAI活用では、AIに学習させなければならないことが実践のハードルを高くしていたわけだが、汎用的な生成AIにはそういうことが必要なく、活用が比較的容易になった。何よりもChatGPTが有名ではあるが、生成AIには様々な種類があり、その活用事例なども紹介する。
例えば、以下のようなシチュエーションでの使用例が想定される。
・法律的リスクを先に察知して、企業活動の参考する
・報告書のフォーマットを導き出し、書類作成の時短に役立てる
・アンケート結果をグループ分けして整理する
・キャッチコピーの候補を作り出す など
よいことばかりを取り上げるのではなく、「これはできない」といったネガティブ要素もしっかり解説。実践例を多めに掲載している。
【目次】
第１章 生成AIとは
第２章 生成AIのインパクト
第３章 生成AIの課題
第４章 生成AIのビジネス活用方法
第５章 生成AIのトレンド
第６章 生成AIの活用事例
第７章 生成AIのリスク
第８章 生成AIの今後
目次
第１章 生成AIとは
第２章 生成AIのインパクト
第３章 生成AIの課題
第４章 生成AIのビジネス活用方法
第５章 生成AIのトレンド
第６章 生成AIの活用事例
第７章 生成AIのリスク
第８章 生成AIの今後
感想・レビュー
※以下の感想・レビューは、株式会社ドワンゴの提供する「読書メーター」によるものです。
雪だるま
1
生成AIの歴史と生成AIがどのような仕組みで動いているかビジュアルを用いてわかりやすく解説している。大規模言語モデル（LLM）の発展により、ChatGPTなどの生成AIは能力を高めてきた。2026/02/11
pikka
1
「AIとは」から、生成AIの基礎の基礎を理解するのに役立つ1冊。ChatGPTやGeminiなど具体的な製品への言及はないものの、生成AIのしくみ、得意不得意、リスクなど、生成AIを仕事で使っていくなら必ず知っておきたい内容を押さえられる。入門書として読んでおいて損はない1冊だと思う。ただしプロンプトなど実践的な内容は書かれていないので、生成AIを「使いこなしたい」なら別の本や動画などで学ぶべき。繰り返すけどあくまで概要を理解したい人におすすめ。2025/12/29
Go Extreme
1
音声対話 テキストマイニング ビジネス実践 従来の障害 汎用AI 深層学習 機械学習 Transformer 自己注意機構 RNN CNN克服 BERT GPT 自然言語処理 法律リスク 自動報告書 キャッチコピー 経済影響 学習データ偏向 プライバシー ファクトチェック 実装プロセス 組織導入 RAG 検索補強 LLM オープンソース AIエージェント 基盤モデル SLM エッジデバイス 機密漏えい フェイク情報 知的財産 RPA統合 試験突破 長距離依存 並列計算 重大リスク 適切活用2025/11/19
