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◆生成AI時代の「ビジネス実装」が、この一冊で見える
生成AIは、もはやバズワードの時代を越え、実装の巧拙が企業価値を左右する段階へと突入しました。
著者のシバタナオキ氏は、投資家としてシリコンバレーを中心に1000社超の生成AIスタートアップを精査し、数十社へ投資してきました。さらに本書には、日本企業の現場で生成AI導入に取り組むトップランナーたちの生の声が収録されています。
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「手触り感あるAI変革の根本がここにある」
- 安野貴博さん（チームみらい党首、参議院議員）
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◆本書の3つの特徴
1. 米国最前線のスタートアップ事例をふまえた俯瞰と未来地図
2. 「2つの基礎」「6つの職種」「2つの業種」で整理された、わかりやすい構成
3. 日本の実務家との対話に基づく「リアルな日本企業の生成AI実装」のドキュメント
◆こんな方におすすめ
・最新の海外トレンドと、日本における実践とのギャップを知りたい
・日本企業にとっての生成AIの「最適な使い方」を探している
・経営者や事業責任者として、生成AIの導入判断を迫られている
※アプリの閲覧環境は最新バージョンのものです。
Posted by ブクログ
電機メーカーの開発職として、AI時代の今後をイメージしたく読書。
AIチャットの次にエージェントAI、フィジカルAIに移っていくことが改めて認識でき、具体的な分野や事例で横断的に解像度上げれたのはよかった。どの話も納得性があったと思う。
◼︎個人的学びポイント
・LLMや汎用AIはコモディティ化し、差別化の主戦場は「業界特化型アプリ」と「企業データ×フィジカルAI」に移る。
・AIは既存業務の代替に留まらず、新しい事業・価値創造を生むことに着目
・特にマーケティング、顧客対応、研究開発、ソフトウェア開発分野での変革が進む
・電力・計算資源の争奪が次の競争軸となる
・AI活用にはガバナンス・セキュリティ課題が伴う
・人間の「暗黙知」「現場力」「おもてなし」が真価を発揮し、日本企業は深化と協業によって世界と共創する時代に入る
Posted by ブクログ
アプリケーションソフトなどによる生成AIの実用化により、今後の業務がどのように変更するかが詳しく記述されており、ある意味ロードマップ的な内容となっています。マーケティング分野や顧客対応分野などに生成AIを用いた技術がどうかかわってくるか、実例も含めある意味生々しいです。
生成AIに関する本は今までも何冊か読んできており、特に『生成AIで世界はこう変わる（SB新書）』『生成AI活用の最前線』『生成AI 「ChatGPT」を支える技術はどのようにビジネスを変え、人間の創造性を揺るがすのか?』と良書が多いのですが、こちらも極めて刺激的で、かつ今まで知らなかった内容も多く、実りのある読書となりました。
ビジネス上の生成AIの活用について、ここまで体系立てて説明されている本はおそらく初めてではないでしょうか。
本書は生成AIの開発・運用に関わる方はもちろんの事、広くビジネスを生業としている方にお勧めです。
Posted by ブクログ
難しい本だった。
大半は、アメリカのスタートアップが挑戦しているAIの新しい試み。
わかりやすかったのは無人運転くらいで、あとはなかなか、、
ただ、アメリカ箱のスタートアップに出資している。
それはさすがだ。
著者自身が投資家なのだ。
ただ、ここにきてAI開発を止めないと人類が危ないと、開発者たちが言い出した。
中国に負けたくないトランプはそれを否定するが、
目の当たりにしている開発者の言うことが正しいだろう。
いよいよHALの登場だ。
人間が制御しきれない世界が近づいている。
どこで歯止めをかけるか。難しいところに来た。
「2つの基礎」
1章 生成AIの全体像 ― 何が起きているのか？
2章 AIエージェント
「6つの職種」
3章 顧客対応・カスタマーサポート
4章 マーケティング・クリエイティブ
5章 営業・セールス
6章 組織・HRテック
7章 モビリティ・ロボット
8章 ガバナンス・セキュリティ
「2つの業種」
9章 ヘルスケア
10章 フィンテック
Posted by ブクログ
AIの動向についてはさまざまな情報が日々流れてきますが、本書もだいたいは見聞きしたことのある話が中心でした。ただ、いま注目されているAI企業やサービスの紹介もされており、自分のビジネス領域や興味のある分野の動向はひととおり目を通しておく価値があると思います。
頭に残しておきたいと思ったことは以下の通りです。
現在のAI関連領域の稼ぎ頭は「半導体」というのが常識になりつつありますが、今後はインフラからアプリへとマネタイズがシフトしていき、10年かけて逆ピラミッド型にアプリ層へと移行していくとされています。
「電力の壁」についても、電力は現代の生活に不可欠なインフラであるため、供給が滞ればパニックになることが容易に想像できます。今後のシナリオとしては、本当に必要な箇所にだけ使うという最適化が進む方向、電力の総量そのものを増やす方向、そして国の労働生産性の上限が電力供給量に左右されるという構造的な問題、といった観点が挙げられていました。
また、今後ますますAIを活用して仕事をするようになると、テキストデータも「AIフレンドリー」な記述を意識することが求められてくる、という指摘も、明日からの業務で生かしていきたいです。
Posted by ブクログ
これでもかというほどにAIにおける未来予想と、実装するためのサービスを提供する企業例を挙げている。すごい。AIとの相性の良いマーケティング&セールス、顧客対応、製品開発、ソフトウェアエンジニアリングなど詳細に知ることができる。確かにこれを理解できたら数年はAI関連のネタに困らないだろう。しかし、同時にAIの進化は著しく、来年どうなっているか分からないので結局困るのでは…という恐怖。
何にしても本当に時代の転換点にきているようだ。
と、いうことでせっかくなのでAIに書評を書いてもらったら下記なわけだが、なんか物足りないんだよなぁ…
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シバタナオキさんの『アフターAI』は、AIが「魔法のツール」から「当たり前のインフラ」に変わる近未来を、驚くほど具体的に描いた一冊。
本書の肝は、「AIが仕事を奪う」という漠然とした不安を、明快な生存戦略へと変えてくれる点にあります。著者は、AIが得意な「パターン処理」と、人間にしかできない「意思決定や情緒的価値」を切り分け、私たちがどこにリソースを割くべきかを論理的に示している。
特に20〜40代のビジネスパーソンにとって、今のスキルをどうスライドさせるべきかという指針は参考になった。
「AIを使いこなす側」に回るための思考法が、親しみやすい語り口で解説されており、仕事の解像度が上がる。テクノロジーの波に飲み込まれる前に、自分自身のアップデートを始めたい。すべての人に、ぜひ手に取ってほしい一冊です。
Posted by ブクログ
●ハイプサイクルの幻滅期に社会実装を仕込めた企業が勝つ。1年の進化を過大評価して、10年後の進化を過小評価しないように。
●AI発展の先の4つの壁。電力の壁、通信の壁、計算量の壁、微細化の壁。特に電力は、電力＝地力＝国力となりかねない。
●今後はオープンなLLMをもとに、専門的タスクに特化した個別用途AIモデルが発展する。
Scale.aiやTURINGなど、LLMをファインチューニング（追加学習）するための「学習データ」生成分野でユニコーンが誕生。
ファインチューニングの先に、発展の分岐があり、1つは自社業務ドメイン特化のLLM、もう1つがAIエージェントとなる。
AIエージェントは、細かく役割分担した複数のLLMが相互に関連して作業することで、回答精度を向上させることができる。（マルチエージェント）
「コールドスタート問題」があるにしても、使えるであろう60%くらいの部分から活用を進め、40%を人間に繋いでいく。
●カスタマーサポート
AssenblyAI（文字起こし）、Creddle.ai（マスキング）、Syllable（音声対応AIエージェント構築）、Sierra（人間らしい会話型AIエージェント）、Yellow.ai（顧客対応最適化ワークフロー、顧客対応からナレッジベース自動作成も）
人間が業務時間外に対応できないことに対する24時間対応や、多言語対応も可。
※アルティウスリンクは、KDDIとELYZA共同で、コンタクトセンター特化型LLMアプリ開発に取り組む（BPO＋AI）
●マーケティング
「効率化」「個別化」「持続接点化」に影響。
CopyAI（コンテンツ記事自動生成）、Jasper（ブランド価値を保ったコンテンツ生成）、Mutiny（ランディングページのコンバージョンレートCVR改善最適化）、Typeface（マルチチャネル対応カスタマージャーニー最適化）、Nfinite（背景画像を生成し、EC商品画像として合成）
●ガバナンス、セキュリティ
Monte Carlo（データパイプライン監視、学習データによるデータポイズニング防止）、Robust Intelligence（AIモデル安全性評価）
Posted by ブクログ
横文字がかなり出てくるので→(マテリアル・インフォマティクス・マルチエージェント・アウェアネス・プロンプト・インタラクション・リファレンス・リスニング)
この辺りの意味をわかったうえで読み進めたほうが良いと思う。
AIは電力切れを起こすと役に立たない。
ネットフリックスのトップページはすでに100%近くAIで生成されているなど『へぇ～』と思うものや、AIエージェントについて(人間の介入なしで特定のタスクを実行する自律型タイプ)が、従来のコパイロット(あくまで人間のサポートにまわる)からかなり進歩しているなど読んでて先につながる面白さを感じた。(特にP334人間とAIの相違点)
AIは減らすことに尽力をそそぐ。
【何を？】→業務削減。
で、これから先のAIを考える際に重要となるのが【安全面】や【サイバーセキュリティ】【プライバシー】などこのあたりははずせない。
例えば、包丁って料理をつくることも人を傷つけることもできるけど、そこは使い手に委ねられる。
AIも良い方に活用するなら良い結果になるだろうけど、悪い方に活用すると悪い結果に向かう。
まさに諸刃の剣なのではないかと思う。
そう遠くない未来…仕事をするとき隣にいるのは人間ではなくAIロボの世界がやってくる可能性が大いにある。
※アプリの閲覧環境は最新バージョンのものです。
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