馬渕邦美の作品一覧
「馬渕邦美」の「Web3新世紀 デジタル経済圏の新たなフロンティア」「AI駆動マーケティング 業務効率化を超える生成AI実践術」ほか、ユーザーレビューをお届けします！
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プロフィール
- 作者名：馬渕邦美（マブチクニヨシ）
- 性別：男性
- 職業：経営者
「まぶち くによし」と読む。『データ・サイエンティストに学ぶ「分析力」』（ディミトリ マークス、ポール ブラウン）の監修などを手がける。
作品一覧
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-昨今の企業不祥事のニュースを目の当たりにして、経営者は自社のコーポレート・ガバナンスについて考え直していることでしょう。その際、「ベンチャーに特化したコーポレート・ガバナンスについて知りたい」となれば、本書がお薦めです。 本書は、未上場企業のコーポレート・ガバナンスについて、国が求める原則、参考になる事例、筆者自身の経験に基づく経営者の考え方など、あなたの「知りたい」が詰まっています。 特筆すべきは、「AI（人工知能）」など先端技術による影響に踏み込んでいることです。AIを事業や業務に使うことは増えていますが、AIなどを使うと新たな問題が引き起こされる可能性があります。それを経営者は「知らなった」では済まされない時代です。AIはコーポレート・ガバナンスにとって新たなリスクなのです。 一方で、AIを使ってコーポレート・ガバナンスを構築する動きもあります。不正が行われていないかを調べることに使うほか、取締役会の一員にAIを加える動きも海外では進んでいます。 コーポレート・ガバナンスを構築するにあたり、「AI」という要素は深く関わってきます。 本書は、未上場企業の経営に求められる「コーポレート・ガバナンス」を学ぶのに最適な１冊です。 -
3.5「ビットコインなどの仮想通貨や、それを支えるブロックチェーン技術は、極めて斬新なものだ。それは社会の基本的な構造を大きく変える潜在力を持っている」（経済学者 野口悠紀雄） ビットコイン交換所運営会社の破綻などで、いまだ怪しげなものと見られることもある ビットコインとブロックチェーン技術だが、その影響は金融だけでなく、様々な業界へ及ぶ。一体どんなビジネスが生まれようとしており、どんな技術がそれを可能にしているのか、日本の法制度はどう対応しているのか――。 本書では、ビットコインやブロックチェーン技術で事業や技術開発を進めるエキスパートらが業界の発展を目指して、実務で得たノウハウや知見を、金融の専門家だけでなく、 新規事業の開発や経営企画に携わる広いビジネスパーソンに向けて共有する。 はじめに（馬渕 邦美） 序章（野口 悠紀雄） １章 総論 ビットコインの技術が及ぼす様々なビジネスへの影響 ビットコインと ビジネス ２章 ビットコインの可能性と課題 ビットコインと個人・社会・国家 ビットコインと法 ビットコインの最新技術 ３章 ブロックチェーンが起こす金融変革とその仕組み ブロックチェーン概論 ブロックチェーンの経済モデル 金融サービスへの応用 ４章 ブロックチェーンの産業へのインパクト 非金融分野におけるブロックチェーンの可能性と課題 ブロックチェーンとＩｏＴ ブロックチェーン2.0プロジェクト ５章 新たに生まれるプラットフォーム スマートコントラクト構築プラットフォーム「Ethereum」 ＮＥＭ…ブロックチェーン技術の新しいパラダイム -
4.0すべてが変わろうとしているこの時代に、あなたがジェネレーティブAIの波に乗るための１冊 ★ 仕事の80%が変わる、未来を切り開く革新的技術へのガイドブック ★ 東京大学 松尾豊教授、パナソニック コネクトCEO 樋口 泰行氏、カーネギーメロン大学金出 武雄教授、伊藤穣一氏、杉山 恒太郎氏、Microsoft小田 健太郎氏、HIKKYさわえみか氏など、一流の専門家たちへのインタビューを収録 今、世界はジェネレーティブAIの時代へと突入し、80％の仕事が変化の波に飲まれようとしています。ビジネスの未来を決定づけるこの重大なチャンスを逃すことなく、あなたも早速この新世界に足を踏み入れてみませんか？ 本書は、世界が注目する次世代のAI技術、ジェネレーティブAIについて、基本概念からビジネスへの応用、AI活用の倫理までを1冊に凝縮。ChatGPTをはじめとするジェネレーティブAIが文章だけでなく、画像や動画の生成まで可能にするこの驚異的な領域を詳細に解説。 ジェネレーティブAIとは何か、それが社会や産業にどのような影響を及ぼすのか、そしてこれからどう対応すべきなのか。AIの出現によって人間が「人間とは何か」を再認識する時代に、多面的な考察を提供します。 また、日本企業の最前線にも焦点を当て、パナソニック コネクト社が全社員にChatGPTを導入した具体的な事例や、樋口社長のインタビューも掲載。ジェネレーティブAIの実際の活用法を具体的に示し、その可能性を身近に感じていただけます。 すべてが変わろうとしているこの時代に、あなたがジェネレーティブAIの波に乗るための1冊。新世界への道しるべとなることでしょう。 -
3.2テックジャイアントのいない世界 Web3リーダーが描く未来をお見せしよう 「Web3とは何か?これから何が起きるのか?」。このような疑問を抱いているなら、本書が一定の解を示してくれるでしょう。ただ、Web3は現在進行形であり、変化のスピードは速いので、未来を見通すのはなかなか難しいと思います。だからこそ本書では、トップランナーたちのインタビューを通して、「これから何が起きるのか?」を読み解いています。 本書に登場するのは、ブロックチェーンAstar Networkの開発者、Web3の巨大投資会社Animoca Brandsの創業者、YGGの共同設立者、メタバースDecentralandの創業者の方々です。 Web3は、現在のWeb2.0の延長上にはなく、別の世界を目指しています。だからこそ、懐疑派がいて、絵に描いた餅のように言われているのだと思います。Web3のトップランナーが目指す世界は、既存の尺度では測りづらく、リスクがあるのも確かですが、Web2.0の反省を踏まえて世界を良くしていきたいとの意図を強く感じます。その範囲はあらゆる領域に及び、言うならば「社会の再定義」をしようとしているのです。 本書のエピローグに以下のようなことが書かれています。 「社会が変化する際、そこには必ず摩擦が生じますし、何より、自分なりに調べて自分の意見を持ったからこそ、その人なりの“賛成"や“反対"の意見が生まれるのです。一番恐ろしいのは、無関心で自分の意見がなく、ただ流されるだけの存在になることです。」(本書エピローグより) Web3が目指す世界を、ぜひあなたの目で確かめてください。 -
4.2※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。 生成AI×マーケター＝相性最強。 2022年末にChatGPTが登場してから一気に進化している生成AI。生成AI技術の発展は、マーケティング業界にも大きな変化をもたらしています。 本書では、生成AIのこれまでと予測される変化、マーケティング業界への影響、生成AIをマーケティングに活用する手法や導入における課題・リスク管理など、これからのマーケターに必要な生成AIに関する知識と実践法を網羅しています。生成AIに興味がある方はもちろん、これまで生成AIをキャッチアップできていなかった方にも、技術の背景から今後の展望までを分かりやすく解説しています。生成AIを取り巻く環境は日々大きく進化している中、本書では今後の予測とその変化で求められている対応にも触れているため、一過性ではない、長く役立つ知識とスキルが身につきます。 マーケティング・広告クリエイティブの先駆者へインタビュー マーケティング・広告クリエイティブの先駆者である、杉山恒太郎氏、レイ・イナモト氏、音部大輔氏、藤原義昭氏へのインタビューを掲載。 業界の最前線から見た生成AIの現況とこれからの実践についてお話しいただきました。 -
3.0東大の超人気講義「ＡＩ経営寄付講座」がこの１冊で学べる！ ＡＩ経営は企業のレジリエンスを加速する ――オードリー・タン 台湾ソーシャル・イノベーション担当デジタル大臣 ビジネスが根本から変わる時代に必要な仕組みそのもの ――宮田裕章 慶應義塾大学教授 【ＡＩ経営を実践する６つのステップ】 ステップ１ エリアを決め、ビジョンを描く ステップ２ ロードマップを策定する ステップ３ プロトタイプを作成する ステップ４ データ基盤を構築する ステップ５ ＡＩ・デジタルシステムを実装する ステップ６ 組織に定着させ持続的なＤＸを実現する 【主要目次】 PART１ ＡＩ経営の神髄に迫る １ ＡＩ経営とは何か ２ ＡＩ経営の５つのレベル レベル１：AI-Ready化着手前 レベル２：AI-Ready化の初期段階 レベル３：AI-Ready化を進行 レベル４：AI-Ready化からAI-Powered化へ展開 レベル５：AI-Powered企業として確立・影響力発揮 PART２ ＡＩ経営のベースとなるBXT思考 １ そもそもＡＩとは何か ２ ＡＩ経営に必要なBXT思考 PART３ ＡＩ経営を実践する６つのステップ ステップ１：エリアを決め、ビジョンを描く ステップ２：ロードマップを策定する ステップ３：プロトタイプを作成する ステップ４：データ基盤を構築する ステップ５：ＡＩ・デジタルシステムを実装する ステップ６：組織に定着させ持続的なＤＸを実現する -
3.61巻2,200円 (税込)本書は、“既に手元にある魅力的なデータ(Sexy Little Numbers)”を、これまでとは違った角度から分析し、思い込みをこわして新しいビジネス戦略を描き成功させたデータ・サイエンティストの手法を、実例と多数の図表を交えて紹介する。 データを分析し、誰に、何を、どのメディアを通して、いくらの予算をかけて消費者にアプローチするか、マーケティング戦略を決めたらどう実行に移し、その結果を測定して最適化を図っていくか、という「データ・アナリティクス(分析)」の一連のプロセスがわかる。 「測定した結果が何の意味をもつのか」をシンプルな形で示すことに徹底的にこだわる。
ユーザーレビュー
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Posted by ブクログ
Deep Researchは数多くのソースをもとに調査してくれますが、その調査内容は不正確なものが含まれていることが多々あります。そのため、AIが生成したレポートをそのまま利用するのではなく、その内容を検証し、精度を高めるプロセスが非常に重要です。
その効果的な方法の1つが、別のAIサービスを活用したファクトチェックです。Deep Researchで作成したレポートを別のサービスのDeepResearchにかけることで、情報の正確性や解釈の妥当性をチェックするという2段階のプロセスを取れます。これにより、単一のAIによる偏りや誤りを減らし、より頼性の高い情報を得ることが可能です。
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