丸山宏のレビュー一覧

研究を始めたばかりの方や研究者というキャリアを考える方にとって非常に有用な書籍であると思います。また、研究者としてキャリアを積んだ方についても改めて自身の研究の意義や貢献について考える機会を与えてくれる内容だと思います。

研究者ならずとも、企業という枠組みでキャリアを形成する人間にとっての重要な考え方が詰まっている一冊。
研究者向けとしても、R&Dポートフォリオの組み方や知財の重要性などポイントがおさえられている。
若手エンジニア必読といってもいいだろう。

まさに事業会社の研究部門で働いてる身なので、首肯しながら読み進めた。
書籍内でも語られている人事評価のエピソードは人ごとじゃなく考えさせられる。
ポートフォリオマネジメントについてはR&D投資予算にも深く関係するので今読めてよかった。

AI(人工知能）に関する最新の情報がわかりやすく概念で理解できお薦め。語句解説や研究者名と参考書籍が掲載されており便利。また具体的応用例についてもヒントあり面白かった。ディープラーニングへの期待がこの分野の専門でない私にもよく理解できた。「人間は環境との相互作用の中で生活している。脳だけを独立してシ...続きを読むミュレートしても、知能は再現できないであろう。」奥深い世界に興味深々。

企業研究職の自分としてはとても参考になった．
仕事の進め方，キャリア，プレゼン，コミュニケーション，などなど

マター：人が動く、世の中が変わる
パスツールの四象限
研究の成果が出たらどういうデモをしたいのかを考える
デモで「どうやって動いてるの？」と聞かれることはよくあるが、本当によいデモは「これいくら？」と聞かれる
「説得」と「納得」の違い
ファシリテーションの「タイムマシン」
-- 10年後を想像してみ...続きを読むてください
社内Web電話帳に写真や業績を書く
-- 見えないのはいないのと同じ
お客様に内部構造を意識させない
企業における研究は「面白いから」やるのではなく「必要だから」やる
人は命令されて動くのではなく、必要な仕事だとわかって動く
ガバナンスとエンパワメント
2人の靴メーカーのマーケティングがアフリカに
2001年宇宙の旅
社内の機密情報、部門外秘ってどうなの
「客観的な評価軸」じゃなく、主観的で透明な判断
上長には言いたいことの1/10しか伝わらない
レターが元になっているので、内容が非常に濃い

ビッグデータからAIの手法等の話から入り、統計学を用いたデータの扱いについて立ち戻って行き、そしてまた現在の新しい問題(セキュリティ、AIシステム間のネットワーク、等々)に触れていく。数式の展開よりはストーリーや、データサイエンス概観に重きを置いているので、本書でこの膨大な分野を俯瞰してから、各専門...続きを読む領域に入っていくのが良さそう。とはいえ、扱っている範囲が非常に広いので、初見の話もとても多く学びが多いと思う。

実用書。多様な専門用語を解説する事で、データやAI界隈がどこまで進んでいるか、どんな事を意識しているのかが良くわかる。統計的な基礎知識から、AI倫理などの留意事項まで幅広い。とりわけ今の私に有益だったのは、データ解析の手法や利活用について。実用可能性のヒントを得られた。

例えば、標準的消費者の行動...続きを読むを数式で表現した消費者行動モデル。これに時間と場所と少数のデモグラフィック情報を条件として与えると購買予測ができる。ビックデータのパターン分類を基礎とするデータドリブン。顧客離反理由を分析するチャーン分析や同時購入傾向を示すをバスケット分析。最適価格を自動決定するダイナミックプライシングという手法など。レコメンデーションやパーソナライゼーションを駆使して、買い手をその気にさせる。

我々は、知らない内に、テクノロジーに心理操作されている危険がある。しかし、それは一面ではとても心地の良い世界なのかも知れない。好きなものを次々と提案される仕組みは、敢えて見たくないものを見ないようにする仕組みでもある。子供に有害な情報を与えないプログラムは、有害な情報と対象者の設定によっては、危険思想を少なくともネット社会からは遮断する事が出来るはずだ。閲覧する媒体だけではなく、AIにも同様のフィルターをかける事は可能。では、有害な情報や、その対象を設定する側の思想とは。テクノロジーは前を向いて進化しても、使い手は、動物である自らの感情を制御しなければならない。

１回目ざっと読み完了。
３回は読まないと、中身については理解が追いつかないので
あと２回。
概要が書かれているので、全体像をはあくするには良い本ではとおもうけれど
比較できるものがないので、よくわかりません。

IBM東京基礎研究所所長を勤めた著者が企業における研究のあり方について述べている。研究だけでなく、国際化する組織の中で創造的な仕事をしていくのに必要なアドバイスに溢れている。

IBM東京基礎研究所長を務めた丸山先生（現在は統計数理研究所の副所長）の本。IBM在籍時、所長として全研究員に向けて発信したレターから29件を厳選し、解説付きで掲載している。特定の企業文化に依存しない（ある意味、模範的な）訓示が多いものの、IBMの伝統や企業文化が垣間見える記述も少なからずあって面白...続きを読むい。なお、本書の内容は、著者の個人的な思いを記述したものであり、必ずしもIBMやIBMの基礎研究部門の方針や戦略を反映したものではない、とのことである。

デジタルって何？という基礎の基礎から説明している。教養のレベルにかなり差があってどの層向けかわからない。しかし、ITテクノロジーを始め統計知識、予測モデル、データリテラシー、表の表現方法まで幅広く紹介されている。全部読めば知らないことは結構多いのではと思う。

統計学と情報学の基礎がわかる。

【概要】
●社会におけるデータ・ＡＩ利活用
●データリテラシー
●データ・ＡＩ利活用における留意事項

【感想】
●ＡＩと統計学の基礎について書かれている。両者についてこれから勉強しようと思う人は、この本をサラッと読んでそれから専門書に入っていくというのもいいかもし...続きを読むれない。

人は時々、「この仕事がうまくいかなければ、俺の人生も終わりだ」と思いがちですが、その裏には、自分の成功・不成功をあるモノサシに当てはめて考えている自分があるはずです。一歩引いて「こんなの、大したことではないよ」と思おう、それが"Rule Number 6"だと思います。