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稼ぐAI小さな会社でも今すぐ始められる「人工知能」導入の実践ステップ 著者 中西崇文

稼ぐAI小さな会社でも今すぐ始められる「人工知能」導入の実践ステップ
著者 中西崇文


新たな知識を求めてこの本と出逢う
これから間違いなくAIの時代になってくる。
本当の意味での人工知能の活用をビジネスの中で具体化していくには、人工知能の技術面に注意専門家と、仕事上の課題から人工知能の使用目的を考えられるビジネスパーソンの両方の視点が必要となってくるのである。
AIは非常に難しい考え方であり、勉強すればするほど難しいく感じてしまう。
歴史の長短や事業規模の大小を問わず、人工知能を活用した競争力強化は可能であるということをまずは学ばなければならない。
まず大切な事は「イシュー指向型」でなければならない、これは現場で解決しなければいけない本質的な課題を見極め明確にすると言うことである。
人工知能はどこまで人間に近づけるのか?
これがこれからの未来のテーマとなってくる。
そしてそれをいかに活用するかが大切になってくる。
人工知能も強い人工知能と、弱い人工知能がある。
そして汎用型人工知能と特化型人工知能がある。
現時点において競争を優位に生み出す人工知能は、汎用型ではなく特化型人工知能であると言う事は間違いない。
このようにあくまでも何でもできる汎用的な人工知能を目指すのではなく、あえて人工知能の機能を特化させた商品やサービスを誰よりも早く、かつ、なるべく多くのシェアを得られるように展開していくことで競争優位を得ることができると言うのが実情である。
だからこそ何を必要としているのか?
人工知能に何を自動化してもらえば良いのか?
これを明確にしなければならない。
このタスクを明確にすることによりこれからの仕事が変わってくるのである。
つまり、AIに何をさせたいのか?
あなた自身が何をしたいのか?
これから先いかに効率の良い仕事を求めていくかはどの教科においても大切なことになってきます。
AIであろうがなんであろうが、人材不足は尽きることなく進んでいきます。
だからこそ効率の良い作業性、ものづくりを追求しなければなりません。
そのためにはどうすれば良いのかを考えなければなりません。
そうして人が成長していかなければなりません。
読書をしてあなた自身の足跡を残す」ことがあなた自身の成長や、あなた自身の成功を促すと私は考えます。
あなたにはどんな1行が届き、どんな言葉が残りましたか?


人工知能(AI)ブームを経て、AIの利活用を真剣に考える段階になった今、
人工知能の技術面を洗練化させる議論だけではなく、
「どこでどのようなAIを適用していくのか」という議論がより重要となった。

本当の意味でのAIの活用を社会(ビジネス)の中で具体化していくには、
AIの技術面に強い専門家(データサイエンティスト)と、
仕事上の課題(イシュー)からAIの使用目的を考えられるビジネスパーソン
の両方の視点が必要となる。

本書では、両者をつなぐ「イシュー指向型」のアプローチ方法を解説。
キュウリ農家、ショッピングサイト、老舗食堂、英会話教室、ビールメーカーなどの
具体例を交えながら、AIによる競争力強化の方法を明らかにする。

「分類」「回帰」「クラスタリング」「推論」「探索」──
この5つで、AIの真価は発揮される!


目次
【序 章】 AIで「競争優位」を生み出すために
「イシュー指向型」でなくてはならない理由
「よくある誤解」から、現状の人工知能を理解する
そもそも現状で実現されている人工知能とは何か
「競争優位を生み出す人工知能」とは

【第1章】 AIができるのは「部分的な自動化」
人工知能に何を自動化してもらえばいいか
「従来の自動化」と「人工知能による自動化」の違い
イシューの導き方・磨き方──表出化、要件化、データ化、指標化

【第2章】 AIにできる「5つの自動化」
人工知能は決して100%ではない
人工知能が実現する自動化は5つ
「分類」── 過去のデータから学習し判別する
「回帰」── 過去のデータから目的となる数値を導き出す
「クラスタリング」── 似たもの同士を複数のグループに分ける
「推論」── 与えられた問題についての答えを導き出す
「探索」── 条件に合ったものを提示する

【第3章】 AIだからこそできた自動化──7つの応用事例
現代の人工知能は「判断の自動化」が得意
〈事例1〉行動データから「発情期の牛」を分類する自動化
〈事例2〉音声データから「英語の発音」を評価する自動化
〈事例3〉水温データなどから「マグロのエサの量」を判断する自動化
〈事例4〉写真画像データから「異物混入」を検出する自動化
〈事例5〉手書き画像データから「生徒の理解度」を判定する自動化
〈事例6〉音声データから「話の重要度」を判断する自動化
〈事例7〉鳴き声データから「フクロウの数」を判定する自動化
多様な人工知能の組み合わせが新ビジネスを生む

【第4章】 自分のパソコンでもできる「AIによる自動化」
自分のパソコンで人工知能を体験する2つの方法
自分のパソコンに人工知能を実現できる環境を作る
ビジネスで人工知能を実現したいときのパートナー
人工知能の導入にかかる実際の費用

【終 章】 AIの幸せな未来予想図
人工知能によるサービスをより大きく育てるために
「マッチング」が人工知能をビジネスに昇華させる

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