作品一覧 2024/04/13更新 2080年への未来地図 NEW 試し読み フォロー 2060 未来創造の白地図 ~人類史上最高にエキサイティングな冒険が始まる 試し読み フォロー 1~2件目 / 2件<<<1・・・・・・・・・>>> 川口伸明の作品をすべて見る
ユーザーレビュー 2060 未来創造の白地図 ~人類史上最高にエキサイティングな冒険が始まる 川口伸明 面白い、ワクワクする。 就活のインターンの新規事業立案の際に使える 実現可能性の裏付けとなる事例も丁寧に紹介している Posted by ブクログ 2060 未来創造の白地図 ~人類史上最高にエキサイティングな冒険が始まる 川口伸明 今後の有望成長領域について、予測されるストーリーをエビデンスをもって紹介するもの。大変面白いのですが、afterコロナであっても、このままとなるか、あるいは、見方が変わる分野があるか。 ここで紹介されている未来には関心もありますが、やや懐疑的になる箇所もあり、人間の幸せとは何かと考えるきっかけになり...続きを読むます。 Posted by ブクログ 2060 未来創造の白地図 ~人類史上最高にエキサイティングな冒険が始まる 川口伸明 未来の世界が、様々な観点から描かれている。未来予想図、未来の部品と2分類に分けて、また、注目情報として成長領域、解決すべき社会課題が書かれており、未来の情景が具体的にイメージしやすく工夫されいる。未来に向けて世界が大きく変化する中、その変化を感じ取り、適応していく事、自ら未来を創り出そうと様々な事に...続きを読むチャレンジていく事の重要性を再認識させられた。 Posted by ブクログ 2060 未来創造の白地図 ~人類史上最高にエキサイティングな冒険が始まる 川口伸明 様々な未来予測系の本を読みましたが、個人的にはこの本が最も好きです ファクトの裏付け(研究事例)及びそこからの世界観がたまらなかったです Posted by ブクログ 2060 未来創造の白地図 ~人類史上最高にエキサイティングな冒険が始まる 川口伸明 2060 未来創造の白地図を読んで 興味深いと思ったこと 第2章 ・データアグリ ・プロバイオティクス農業 (土壌のマイクロバイオーム) ・バイオロギング ・ハイドロゲルを用いた「フィルム農法」 第3章 ・2030年には、society5.0、web3.0、5G/6G次世代通信網 ・自動運転、...続きを読むMaaS(mobility as a service) 移動と何をセットにするか? ・CASE ・CES(consumer electronics show) 毎年アメリカで開催されていて面白そう ・未来的な都市モデル4つ (トークン基盤シティ、海上浮遊都市、動く都市、空中都市) ・エストニア スマートシティ ・防災都市 第5章 ・未病時代のキートレンドはデジタルヘルス (ウェアラブル生体センシング、非接触デバイスの利用、遠隔治療) ・腸内細菌叢の利用 (健康状態やリスクの判断など) ・長寿化社会のリスクとして、健康寿命の圧迫がある。 ・再生医療の進展 (幹細胞などを使うもよし、最近は誰にでも適合するものが探されている、また薬で体内の幹細胞を刺激するのも面白いアプローチ) ・ナノロボットによる体内診断、予兆医療 (リポソームによるものも、マイクロRNAや腸内細菌叢の計測より、) ・脳内血管へアプローチ(BBBの突破) (経鼻投与によるアプローチ) ・ナノマシンへの薬剤 (マイクロRNAや情報メディエーター、遺伝子スイッチング物質) 第6章 ・太陽光電池の利用 (小型、塗るだけ、宇宙など) ・人工光合成の利用 (水と光で水素を得る、そして水素から電力が得られるかも) ・宇宙における新反応、資源開発ができる? ・海底に眠る資源 (エアリフト方式が主に採択される??気泡と海水と共に、泥を回収。これってコロイドフォームの技術活かせない??) ・スペースデブリや、マリンデブリ (強度、生分解性がわかるMIもいいよね) ・ESAが、ムラサキ貝を用いた自然なフィルターフィーディングを利用したバイオリーフの可能性を検討している。 第7章 ・記憶の外在化の歴史 (化粧→壁画→文字→コンピューター) ・IOTからIOIへ ・脳科学や芸術脳への理解からの発展 ウンチク 3.0 honda 家モビ concept なんてものも、出展されている。 5.2 海苔を分解する酵素は日本人特有! これは、腸内細菌が持っている。 7.1 AIについて、現在は2種類。強いAI(汎用型人工知能)と弱いAI(特化型人工知能)。 機械学習は、コンピューター自ら、与えられたデータの中から、特徴やパターン、法則性を見出し、階層構造に分類することや現状把握、動向分析、未来予測をすることなどを目的に開発されてきた。(決定木、ランダムフォレスト、SOM、マルコフ連鎖モテカルロ法などがある)。機械学習は、画像や文字の認識、翻訳、マテリアルズインフォマティクス、災害シミュレーションなどに活かされている。 そして、今ビックデータ活用の時代により、強いAIを実現できる高度な技術が求められている。 また計算処理に際して、量子コンピューターも注目されている。 7.3 深層学習は、LSTMやDRL、ARLなど、より複雑で高度なアルゴリズムへの進化の兆しが見える Posted by ブクログ 川口伸明のレビューをもっと見る