野村直之の作品一覧
「野村直之」の「AIに勝つ！ 強いアタマの作り方・使い方」「実践フェーズに突入 最強のAI活用術」ほか、ユーザーレビューをお届けします！
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作品一覧
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人工知能が変える仕事の未来＜新版＞
ビジネス・実用
3.71巻990円 (税込)■人工知能(AI)の活用によって、ホワイトカラーの仕事、企業の経営、多様な産業はどう変わっていくのか? 30年以上にわたり、人工知能(AI)の研究に携わり、現在も日々、AI関連の研究・技術開発を続け、昨今、内外のAI事情に通じた著者が、AIの実態、AIにできること、産業、ビジネス、仕事へのインパクトを、最新の知見に「温故知新」の視点を加えつつ、掘り下げて展望します。 ■現在のAIブームを支えるディープラーニングの本質をわかりやすく伝えるとともに、人間の仕事の中で大きな位置を占める知的生産プロセスとAIはどう関わるのか、IoTや、さまざまなビジネスへの応用可能性について、基本となる考え方を解説します。 ■本書では、著者が研究者の視点、産業応用を目指す技術者の視点に立ち、責任をもって考え抜き、経済社会、法律についても考察を加え、全体に一貫性をもたせるように腐心。シンギュラリティ論に代表される、AIに関する誤った未来予測、悲観論、過剰な期待論を退け、産業・ビジネスから教育、法制度に至るまで、日本が欧米中国に伍して取り組むべきAI開発の課題も展望します。また、一人ひとりがAIに負けない能力を身につけるために何が必要か、明らかにします。 -
AIに勝つ！ 強いアタマの作り方・使い方
ビジネス・実用
4.01巻1,760円 (税込)「人間にしかできない」力を高めよ! KYなAI 対 普通の人間 AI時代、どう働き、学び、生きるか? AI専門家だからこそ伝えられるノウハウ満載! 著者は語る―― 「AIでトリプル・ハッピー! リッチに、便利で快適、人生豊かに。」 仕事の生産性を上げる、単純労働から解放され知的に楽しく仕事をする、衣食住・介護などすべての生活シーンがより便利に――。 AIをよく理解し、使いこなし、社会の豊かさを実現するための考え方を提示する。 ■AI時代に重要になるのは読解力だけではない。人間らしい思考力と感性、コミュニケーション能力を発揮すれば、AIを使って幸福に働いていくことができる! AIをよく知り、知能と感性を鍛えよう! ■「なぜ?」を問える人間は残る! 働き方は「知識労働」から「知能労働」に変わる。重要なのは「知識」よりも「知能」≒「論理的思考力」、そして「コミュニケーションする力」「自分を知ってAIや他者の状態を推論する力」「やり抜く力」だ。人間らしい力をアップして、さらに「AI流の論理力」も磨いてしまおう。 ■新しい仕事は続々と生まれてくる! 人間の仕事はなくならない。人文科学、芸術専攻の諸君は胸を張ろう。発想、経験、感性がこれまで以上に重要になるからだ。 ■第2次AIブーム期から研究開発に関わり、ビジネスにも精通する「AIのインサイダー」が、「科学的に正しい」観点から「AIに負けないための方法論」を伝える。 -
実践フェーズに突入 最強のAI活用術
ビジネス・実用
4.11巻2,420円 (税込)今の人工知能（AI）を正しく理解して活用し 導入効果を最大化するAIビジネス書の決定版 AIブームはとどまるところを知らず、企業や組織はAI活用の実践フェーズに突入しつつあります。一方で、AIに関する様々な誤解がいまだに蔓延しており、深層学習（ディープラーニング）をはじめとする「今のAI」をどうすればビジネスに生かせるかの理解も進んでいません。 AIは非常に大きな可能性を秘めています。今のAIを効果的に活用すれば生産性やROI（投資対効果）の劇的な改善につながります。一方でAIは癖のある道具であり、使いこなすには正しい理解と十分なノウハウが欠かせません。 本書は30年以上にわたりAIの開発や導入・活用を手掛けてきた筆者が、AIのビジネス活用に必要なすべてを具体的に解き明かす待望の一冊です。今のAIで何がどこまでできるのかにはじまり、AI活用の進め方や評価方法、データを確保する手順、ハードやソフトの選び方、人材育成のやり方までを豊富な実例で具体的に説明します。 今がAI導入の絶好のチャンス。ここで決断しないと、国内外のライバルに後れを取ることになりかねません。自社のAI活用に取り組むIT部門や経営企画部門、業務部門、顧客企業のAI活用を支援するベンダーやコンサルタントなど、AI活用に関わる人必携の一冊です。 -
人工知能が変える仕事の未来
ビジネス・実用
4.21巻2,420円 (税込)人工知能(AI)の活用によって、ホワイトカラーの仕事、企業の経営、多様な産業はどう変わっていくのか? 30年以上にわたり、人工知能(AI)の研究に携わり、現在も日々、AI関連の研究・技術開発を続け、昨今、内外のAI事情に通じた著者、通称「ドクター・ノムラン」が、AIの実態、AIにできること、産業、ビジネス、仕事へのインパクトを、最新の知見に「温故知新」の視点を加えつつ、掘り下げて展望します。 現在のAIブームを支えるディープラーニングの本質をわかりやすく伝えるとともに、知的生産プロセス、IoT、医療・ヘルスケア、監視機能が重要となる様々なサービス、製造業、広告、マーケティング、農林水産業、そして人事、人材マッチングに至るまで、AIをどう活かすことができるのか解説します。 本書では、著者が研究者の視点、産業応用を目指す技術者の視点に立ち、責任をもって考え抜き、経済社会、法律についても考察を加え、全体に一貫性をもたせるように腐心。シンギュラリティ論に代表される、AIに関する誤った未来予測、悲観論、過剰な期待論を退け、産業・ビジネスから教育、法制度に至るまで、日本が欧米中国に伍して取り組むべきAI開発の課題も展望します。また、一人ひとりがAIに負けない能力を身につけるために何が必要か、明らかにします。 ディープラーニングがどのようなものか、具体的に、直感的に理解していただくために、カラー図版による解説パートを収録しています。
ユーザーレビュー
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Posted by ブクログ
よくあるAI本と違い、本質をとらえ正しく表現している良書。とくに「ソフトウェア開発者を建築家、デザイナー、アーティストと見なしてきた欧米、中国と比べると、日本の大企業では…ソフトウェア開発者を工場の組立工のように見なす」は完全に同意(ソフトウェア開発をエンジニアリングと表現すること自体違和感というか、嫌悪感すら感じる)。
最後の方、特に人材教育のあたりがややもすると安っぽいその他の一般論と被ってるように感じられたのが、唯一残念。
やはりこのくらいのボリューム感がないとこの手の話は掘り下げられない、ということか。とはいえ、この分厚さはぱっと見ウッ、となる。今回は著者がJ社時代の先輩？同僚？だったのが影響したが、今後の本選びの指標となった。 -
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Posted by ブクログ
本書が目的とするところは、AI技術の現状を正しく伝えて、「シンギュラリティ」といったような煽り言葉によって持たれるかもしれないAIに対する歪んだイメージを正したいということにある。
著者は次のように書く。
「著者が本書を執筆した大きな動機は、今回のAIブームがバブルとなり、弾けて、前回と同様、産業応用が頓挫することを怖れた点にあります。現時点のAIが人間と同じだとか、人間的な能力、人間的なやり方(本物の意思や責任感が生み出した新発想など)で問題解決する能力で人間を超えたとか、人間が学び得るあらゆることをすでに学べるようになったので、30年以内に全人類の知能を超える、などと喧伝するのも危険といえば危険です」
また、「大したAI技術も使っていないのに普通に検索、レコメンドをした程度で「AI搭載だからすごい!」と発表するような企業によってAIがバズワードとして消費され、いわゆるガードナーの曲線のやま(Hype)を超えて廃れてしまう心配があります」 と言うとき、過去のファジーやニューロといったバズワードが消えていった経緯を思い出している。確かにファジーやニューロはまったくそれが効果を持つ根拠がわからなかったが、AIは、かつて消えていった技術とは違うことは確かである。
著者はAIの議論をする上で、言及するAIをきちんと分類して議論するべきだという。具体的には、「強いAI－弱いAI」、「専用AI－汎用AI」「知識データの量:多いー少ない」の三軸でAIを分類するべきだと主張する。
「実際には何百種類、何千種類の異なる方法、AIがあるのに、実は点義も千差万別ではっきりしない人工知能を、魔法のおまじないのように称するのは、ほぼインチキ臭いといってよい」
現時点では、「強いAI」や「汎用AI」よりも専用型で弱いAIの方が実用的で現在の技術に向いているとし、その精度向上にはデータの量が重要であるが、データが少なければ少ないなりに何とかするというのもポイントのひとつであると指摘するものである。最終的には、上手くAIと共存することができるようになったものがもっともよくAIからの利益を引き出せることができるだろう。実態としては、自然言語処理は難しいが、専用の画像認識であれば人間以上に正確にやれるし、もちろん速度も人間とはけた違いに速い。
著者はいわゆるシンギュラリティ論についても手厳しい。とにかく、シンギュラリティのような夢物語を語ることで生じる誤解やその後の幻滅期について懸念を持っているのである。
「シンギュラリティ論や、「学習」「推論」「感覚的に理解」などの用語をこのように括弧付きでAI専用の定義の下で使わずに、人間の「学習」「予測」などと混同することから生じた未来予測が氾濫しています」
著者がシンギュラリティがすぐには来ないとする理由のひとつが、脳の神経細胞との構造上の違いである。
「3Dの完全立体配線である脳は、ひとつの神経細胞が平均で他の2万個もの神経細胞とつながっており、高々周囲の数個のトランジスタとしかつながれない通常のCPUとは、何桁も複雑度が違います」
もう少し納得感のある説明を挙げると、「ディープラーニングの代表格、CNNやRNNが目下得意とする「パターン認識」は、人の脳内の思考を模した人工知能というより、目や耳からの刺激が何であるかを忠実に判定する視角、聴覚の能力」なのである。
AIの適用を業務でもやっているが、AIにも向いているところと向いていないところがあり、自然言語処理などは相当に難しく、汎用AIの出現は相当先の話であるという考えを共有している。真面目で倫理的な抑制が効いた良本。 -
Posted by ブクログ
AI普及に対する過剰な期待や危機感をあおることはなく、研究者としての目線で今までとこれからをわかりやすく説明。
今回は第3次AIブームであること、人類値を超える転換点は2045年までにはこないことと明記。
AIの3軸分類 強弱 専用汎用 知識データの量で分類し、ヒトの能力の補佐とヒト脳つくりから超知能までのレベルへと方向性をわかりやすく図示
AIの得意な分野、新サービスの開発、暗黙知での動きをディープラーニング活用など具体例で示している
ラブロックのサービス分類
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Posted by ブクログ
ネタバレコンシューマー分野の最先端ＩＴやＡＩの動向を自らエンドユーザーとしてつまみ食いして体感する
目標精度設定、新しい業務フロー設計に貢献
例外的事態が発生しても対応できるよう自らを鍛え、チームとして対応
マネジメント能力（切り盛りする能力）高度な判断、発想と検証、交渉と合意形成、おもてなし
知識は陳腐化
業務全面がAIにはならない。間違ってる。
ダブルチェックが1人になる、それだけで人件費半分。
人とは別の判断軸に。あぶり出しに使う。
深層学習をするAIの特徴は普遍性。AIの成果物は異なる学習データを使うことで新たなサービスや事業に流用できる。経営者は単一事業として過大でも投資する価値があるか投機的判断が必要。
正解率99.5%でも低い
ＲＯＩ投資対効果、精度目標不可欠
AIを使う人間の作業フローＵＩ（ユーザーインターフェース）
結局人が何を実現したいか。
