本橋洋介の作品一覧
「本橋洋介」の「業界別！AI活用地図 8業界36業種の導入事例が一目でわかる」「人工知能システムのプロジェクトがわかる本 企画・開発から運用・保守まで」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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3.5※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 AIの導入事例が一目でわかる！ 金融、流通、製造、インフラなど全8業界36業種のAIの導入について、どのような分野で活用されているのか、 どのような事項との親和性が高いかといったことについて鳥瞰図で解説。豊富な実例も掲載しており、ビジネスのアイデア創出にも応用できます。 また、「こんな応用可能性があります」にとどめず、実際に実装したりトライアルをするときのノウハウも掲載しています。 本書掲載の鳥瞰図はご購入者特典としてDLして活用できます。 【本書に掲載されている業種】 〈流通〉 コンビニ・スーパーマーケット 百貨店業 郵便・運送業 〈製造〉 自動車製造業 食品・飲料製造業 化粧品・日用品製造業 金属製造業・化学工業 重工業 建設業 繊維工業（アパレル） 電機製造業 〈金融〉 銀行業 保険業 証券業 〈サービス〉 ホテル業 旅行代理業 外食業 テーマパーク 放送局 〈インフラ〉 通信業 鉄道業 航空業 空港 道路・交通インフラ管理業 エネルギー業（ガス・電気） 石油および天然ガス生産・販売業 〈公共〉 学校・学習塾 警察・警備 消防・防災 〈ヘルスケア〉 病院 介護サービス業 製薬業 〈その他〉 農業 水産業 スタジアム・（プロ／アマ）スポーツ ゲーム業 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。 -
4.8自社システムに人工知能を導入したいときに読む本！ 人工知能の開発は進んでいますが、人工知能システムを開発するプロジェクトマネージャーの数は現在足りておらず、その数は今後さらに必要になっていきます。 また、大規模システムに人工知能が入るようになっていくと、それを運用・保守する仕事も必要となります。 しかし、人工知能の運用・保守に関するノウハウは世にほとんど存在せず、近い将来大きな需要が生じることが予想できます。 本書では、人工知能のシステムの企画に対して提案して開発し運用・保守したい人向けに、 人工知能システムの企画書の書き方やベンダーの提案書や開発計画の良し悪しの判断基準、 人工知能システムの開発および運用・保守の一連のプロセスについて解説します。 【本書のポイント】 ・人工知能の導入を検討しているビジネスマン向けの人工知能プロマネ読本 ・人工知能システムの企画書が書けるようになる ・ベンダーに要求仕様を提案したり、ベンダーの提案書や開発計画の良し悪しが判断できるようになる ・人工知能システムの開発および運用・保守の一連のプロセスを把握できる ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。
ユーザーレビュー
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Posted by ブクログ
1.AIについて何も知らなかったので、現実世界でどれだけ使われていて、どんなことができるのかを知りたくて読みました。
2.本書はAIが各業界の現場でどのように使われているのかを示しております。見開き1ページで図解になっているため、簡潔にわかりやすくまとめております。AIと一言で言っても用途は様々であり、これ使いたいと言っても目的を見失ってしまう方が多いのではないでしょうか。本書では幅広く活用事例を紹介しているため、「とりあえずAIを使いたいけど何したらいいのかわからない」と言う方にオススメの一冊です。
3.本当に分かりやすくて助かりました。ただ、それと同時に、今の人間が出来ることは将来AI -
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Posted by ブクログ
自分はトライアルしか経験したことないですし、
実際は機械学習というより可視化に留まったけど、
どういうことを考慮して機械学習プロジェクトに臨めば
よいかが非常に分かりやすく書いています。
今後もデータ活用プロジェクトは増えていくと思うので、
そういったときにどのようにしてマネジメントしていけば
よいかを知るには十分だと思います。
実践してきた内容も多かったので、スッと入ってきた。
【勉強になったこと】
・機械学習が向いているケースは以下3点
①安定的に学習できる
②価値が出やすい
③失敗が許容される
特に③は重要。だからレコメンドとかに使われやすい。
・機械学習プロジェクトでは -
Posted by ブクログ
ＡＩを活用したロードマップ作成に取り組もうとしている人におすすめ。
【概要】
●Chapter１ 流通（コンビニ・スーパーマーケット、百貨店、郵便・運送業）
Chapter２ 製造（自動車産業、食品・飲料製造業、化粧品・日用品製造業など）
Chapter３ 金融（銀行業、保険業、証券業）
Chapter４ サービス（ホテル業、旅行代理業、外食業など）
Chapter５ インフラ（通信業、鉄道業、航空業など）
Chapter６ 公共（学校・学習塾、警察・警備、消防・防災）
Chapter７ ヘルスケア（病院、介護サービス業、製薬業）
Chapter８ その他（農業、水産業、スポー
