いまこそ知りたいＡＩビジネス

日本はAIビジネスにポテンシャルあり
アメリカと中国が二大巨頭
ヨーロッパはGDPR 2018年から施行。個人情報の取り扱いにはかなり慎重。
AIは人間の仕事を奪うのではなく、上手く活用してよりクリエイティブな仕事ができるようになる　とポジティブに捉えたい。
AIの著作権に関する法律はまだない。
...続きを読むアメリカのレモネードという損害保険会社の事例は面白かった。

AI関連の内容ももちろん充実し、最後にはAIを使ったより良い人生の歩み方、時間の使い方が学べる最高の一冊でした！

石角友愛『いまこそ知りたいAIビジネス』（ディスカヴァー・トゥエンティワン）はAI （Artificial Intelligence）ビジネスについて解説した書籍である。AIビジネスに求められる人材についても言及する。著者はAIビジネスデザイナーである。
AIビジネスは、AI技術を使って課題を解決す...続きを読むる方法を提案し、実装することである。AIは課題を解決るための技術である。日本語では人工知能となり、人格を持ったイメージで語られがちである。これを本書は弊害とする。抽象的な概念は抽象的なまま議論しないと、本質を見誤りかねないという。
この主張は納得できる。日本人の生物研究者は研究対象の動物に固有名詞を付けたように、ロボットをパートナー的に扱うことが日本の美点と主張されることがあった。しかし、技術によって問題を解決する立場には弊害になる。道具は人間の生活を便利にするために生まれたが、人間の延長線上に考える必要はない。早く移動するために二足歩行のロボットを作る必要はない。車輪を持った自動車の形になる。
本書はAIビジネスが大企業に限定の話ではなく、むしろ中小企業こそAI導入で大きなビジネスインパクトを出せる可能性があると主張する。これは同感である。人手不足の中小企業こそAIで補う必要性は高いだろう。
本書は失敗事例を紹介する。AIを利用したリコメンデーション機能を実装しようとした。ところが、顧客データが完備されていないため、顧客への適切なリコメンドができなかった。不適切なINPUTからは不適切なOUTPUTが生じる一例である。AIが回答を出す世界を恐ろしいと感じる人もいるが、AIそのものよりも偏向したデータをINPUTにすることが現実的な問題である。情報公開と透明性が第一である。

AIがどのように社会に大変化をもたらすのかということが書かれてある。
特にためになったのは、AI時代に新たに生まれる仕事についてだ。
AI時代に行き残れる3つのタイプ
1.特化型
　代替のきかない特化して高度でプロフェッショナルな技術を持っている人。
2.適応者
　高い技術を持っていて、市場で何が求...続きを読むめられるかを考えながら、自分をいろいろな場所に適応させることができる人。
3.合成役
　AIで仕事が自動化すればするほど、最後に残るニーズはAIで吐き出されてデータをどう価値に変えて、どう事業に結びつけていくかを考える仕事。
MBAは合成力がより身に付くので価値が高まるとのこと。（学校によって差異は大きいと思うが）
★これから何を学べばいいのか。
　1.何かをゼロから作ること、何かをアウトプットすること。
　2.英語力（AI時代には英語力は不要かと思っていたのだが）
　　英語ができるだけで世界は何百倍に広がるし、取得できる情報量が劇的に増える。

　ムークでデータサイエンティストのスキルセットを学べることができるとのことだ。

・データサイエンティストの需要増
・AIの力で日本復興を
・自分以外でできることはテクノロジーに振る

本書を踏まえての具体的アクション
→データサイエンティストの生活、なるために必要なことの情報収集

日本ではAIを擬人化しがちでロボットのような実態があるものと思われたり、神格化しがちでAIでなんでもできると思われたりしている。
これらの誤解が日本でのAI普及に支障を及ぼしていると指摘されている。

実際は消費行動データからおすすめ商品を示す、といったように大量のデータをどのように活用するかという...続きを読むことを考えることがAI導入の第一歩。
データがあっても属性と結びついていないなどの理由で活用できない場合もあるため、AIで処理することを見越したデータ収集の方法を採用する必要がある。

AIについて学びたいと思い、手に取りました。AIは、ロボットのような形あるものではなく、ツールだということは押さえておくべきポイントだと感じた。海外の事例など多く書かれており、勉強になりました。学び続けないと思える本でした。

【目的】
AIをビジネスに活かす方法
【まとめ(1P)】
・インフラ化するAIをビジネス化/開発/現場展開する人材の確保が必要
【ポイント(What)】
・AIは電気と同じくインフラになる
・フィードバックループ＝データを追加し精度を上げる
・AIによって人間が人間らしい仕事に専念できるとポジティブ...続きを読むに考える
【アウトプット(How)】
・すべての課題をリスト化し、AIで解決すべきか仕分け
・単なる省人化でなく属人的なプロセスを展開するため

【その他】
・日本ではAIを擬人化して説明することが多い
・日本企業はデータの公開を躊躇する傾向
・家事を仕分け（子供目線で親にしてほしいことは？）

AIビジネスの①具体性、②将来性、③国際性の３つの見地から解説した本です。
日本のAIビジネスにおいて勘違いされている点とその理由の解説と、実際にAIビジネスを導入する際にどんなステップを踏めばいいのかが分かる教科書的な本。AIがこれから会社に導入され、ユーザーになるだろう自分にとっては学びが多い本...続きを読むでした。

印象に残ったのは、
・AIを擬人化しない、AIが××するではなく、AIで××する
・どんなデータを集めるべきかということころからデータサイエンティストに相談する→ 企業が抱える課題とその企業が持つデータを元にどんな解決策があるかを考えるため。

AI（ソフト）と日本の「モノづくり」（ハードウェア）の理想的な融合に期待したいです。

AIとは実態が見えにくいので、何となく生活は便利にするというポジティブなものより、仕事が無くなるというネガティブの考えが日本には多いと思う。それを変えていくかないと日本はAI後進国になってしまうような気がします。