H・ジェームズ・ウィルソンのレビュー一覧

まさにこれだと思う。
考えていたことのど真ん中
中途半端に聞きかじったことで、AIに仕事が奪われると言っている人にはしっかりと現実を捉えてもらいた。
日本でAIがどうなっていくのかの予測は、NRI vs アクセンチュアなのかな。
わかる人にとってはどちらが勝ちかは明らかだけど。

おもしろい！
人間とAIが協働する未来にむけて、どういう心持ちでおればよいのか。MELDSフレームワークにも納得。語呂は特によくはないけど。
掃除機が発明されたから、床にゴミが散らかってると気になるようになった。ほんとそう。
AIの民主化が人類に与える影響は掃除機の比じゃない、けど、それはどうやらデ...続きを読むィストピアではなさそうだ。
希望にみちた一冊でした。

AIの発展で日々仕事のルールが変わる新しい時代になった。AIは人の仕事を奪うのではなく、人に時間を与え情報と分析による人間の能力の拡張を促し、より人間らしい仕事が出来るようになるためのパートナーである。この変化の波に乗るための視野を提供してくれる本書オススメです。ロボットとの共感、協業の世界観って正...続きを読むにスターウォーズだな。それで新たな体験が生まれる。フォースと共にあらんことを！

前半では新しい人間とマシンの関係の実例を紹介し、後半ではいかにもコンサルらしく帰納法的に分析したMELDSフレームワークや８つの新しい融合スキルを提示してます。
マシンとの関わり方にはマシンを利用して自己の能力を増幅して何かを成し遂げる人間とマシンのハイブリット活動とマシンのアウトプットを監視して再...続きを読む学習させたりするマシンの維持管理に大別される。
少子化による人手不足を解消するには安易に外国人労働者に頼るのではなく、このハイブリット活動とそれを後方支援するマシンの維持管理を推進すべきではないでしょうか。

AIについて、わりと右も左も分からない状態だったので、その全体像や今後の方向性をざっくりと俯瞰して掴むことが出来た。

グローバルの事例も豊富で、最先端企業の状況もイメージ出来た。
一方、巻末には日本語版監修として、特に日本のビジネス環境にフォーカスした解説もあり、日本企業の現実はたしかにこんなもん...続きを読むだよなと納得。

翻訳の質が悪く、とても読みにくい。機械翻訳レベル。(レベルというか、実際、翻訳作業にAIを活用したとは確かに書いてあったけど…)

人間と機械をどう融合させて今後の業務を発展させていくかを、今までの先進会社の事例を挙げて示した本。
正直一回読んだだけではまだ理解が追いついておらず、あと二回は読まないといけないと思う。
特に気になった事としては以下。

1.現在の業務プロセスを変えずに機械に置き換えられる部分を置き換えるRPAは、...続きを読む一時的には効果が見込めるが、その後の発展はない。
2.人間と機械の融合を前提に業務プロセスを一から再構築しないと、継続的改善につながらない。
3.人間は機械に教育し、機械は人間を補佐する事で、双方が進化していく事で、将来につながる
4.現在の仕事が機械に置き換わることで、人間は新たな領域ミッシングミドルをこなせるスキルが必要になる。このスキルがないと今後苦しくなると。

結局、継続的な改善が必須で、変化出来ない企業、人は生き残れないと言うことを再確認出来た。現状に甘えず、日々環境の変化についていこうと思う。

MELDSフレームワーク; 5つの重要な原則
M; Mindset; missing middle
E; Experimentation
L; Leadership
D; Data; data suplychain
S; Skill; 8つの融合スキル

今の企業が決断するのは、もはやAIを導入すべきかどうかではない。AIをどの場面でどう導入するか、のフェーズにある。前半はかなり冗長だが8つのスキルの章から、筆者は我々に寄り添ってくる。

まだ何の手を打ってない経営者はこの本を読んで信頼できるコンサルに話を聞いてみよう。（あとがきはアクセンチュアの営...続きを読む業になっているが、アクセンチュアがベストがどうかは私には判断しかねる）

AIが人の仕事を奪うのではない、人とマシンが協働することでより高度なビジネス、仕事ができると。数多くの事例を交えながら、人とマシンの間の「ミッシングミドル」のあり方について説く。

人間がAIをいかに活用していくかの事例を各カテゴリごとに紹介している。人間とAIの融合領域に関しては今後も発展の可能性があることを8章で語っている。各章きちんと引用を明示していることも読み応えがあり、ファクトベースで書かれていることを示唆しており、良書だと思います

AIは人から仕事を奪うのではなく、人とミッシングミドルと呼ばれる中間領域で協働し、相互に相手の得意とする部分を引き出し合い学び合う中で成果を高めていくことが重要。そして、AIと融合していく能力が益々必要になる。

マシンやAIが人間から職を奪うものでは無く、マシン＋人間により更なる付加価値が出ると説きます。

実例が豊富で気づきも多かったです。

マシンやAIを伝統的な人間の置き換えに使う企業は敗者になるとも説き、仕事を奪われる不安に対するメッセージになっています。
もう少し、その点を深堀しているとオジサンと...続きを読むしては安心しますね。

オートデスクのソフトウェア「ドリームキャッチャー」
遺伝的アルゴリズムを活用して、実現可能なデザインを繰り返し検討する。従来の人手による検討プロセスの繰り返しが自動化される。デザイナーは、生成されたデザインを見ながらパラメーターの微調整を行い、最終的な決定を下す。これにより、人間は価値のあるスキル（...続きを読む判断力とセンス）の行使に専念できるようになる。エアバスの機内パーティションの設計に使われた。

SigOpt（スタートアップ企業）
最適化アルゴリズムは、従来は専門家にしか使われていなかったが、誰もが使えるようになりつつある。ユーザーはベイズ最適化の専門家である必要はないし、システムの中身に関する知識を持っている必要もない。

人間とマシンがハイブリッドで働く時代では、あるスキルを持っていることよりも、それを学習できることが人間には求められる。

540円の価値はない