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インターネットに遅れること20年、ディープラーニングは、
「汎用目的技術」の1つとして、あらゆる産業を変えていくとみられています。
汎用目的技術とは、古くは動物の家畜化、車輪、印刷の発明から、鉄道、電気、
自動車、インターネットまで「原理は単純で汎用的でさまざまなことに利用できる」
技術のことをいいます。
本書は、ディープラーニングが与えるインパクトを事例を基に解説します。
第1章では、東京大学大学院工学系研究科 特任准教授の松尾豊氏が描く
「ディープラーニングをベースにしたAIの技術的発展」（ロードマップ）を解説。
第2～5章ではこのロードマップを基に国内の先進事例を分類して紹介していきます。
カツ丼の盛り付けを判定、泳ぐマグロの数を数える、クリーニング衣類を判別、
文章の校閲、河川の護岸の傷判定、送電線の異常検知、道路下の空洞を探る、
タクシーの乗客数予測、テレビCMの効果を予測、お弁当の盛り付け、重機で自動掘削、
白黒映像の色付け、仮想アイドル画像の生成、プロ並みアナウンサー、人の話し方を
まねる……続々登場する、こうしたディープラーニングの驚異の活用法が分かります。
※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
会社でAI（Copilot）を使えと言われているが、業務で必要なのはそれじゃないような…と思ってたどりついた本。
これは、人間が画像から読み取って判断する諸々を、たくさんのサンプル画像から勉強させ、同様の働きができるAIを作ろうという実例を挙げている。その35社とはどこか。どの会社でどのように役立てているか、また、そのAIの導入やサービスの提供にかかわっている会社はどの会社なのか。
2018年出版のため、現在はもっと進んでいるとは思うが、AIがどのように導入され使われるかを知らない人にとっては十分すぎる内容だ。残念ながら私が関わっている業務は画像から学習させる領域のものではないが、AIを実際に導入するにあたっての考え方や進め方まで、学べるものはたくさんあった。まだAIがよくわかってない人間のレビューですが、AIをどのように利用するか、まだわからないところがたくさんあるのは私だけではないだろう。AIがどのように使われるのか、実例を知りたいならこの本を読むべき。同時に、画像から学習する以外のAIの使い方については、これ以外の本も読むべきかと思います。
本の内容からズレるが、ここで取り上げられている会社は、AI活用企業またはAI関連企業として、投資の対象として検討するに値する会社なのではないだろうか。わたしはそのようにも考えました。
これの実践編（茶色の本）は実例がもっと詳細に書かれているようだ。そっちも読みたいのだが、おそらく時間をかけてじっくり読むべき本で、そのような時間がとれるかどうか。そんなふうに考えていると、AI最先端はどんどん変化し、本の内容が陳腐化することよりも、自分がついていけなくなるのが心配ですけどね。
Posted by ブクログ
事例は正直あまり面白くなかった。
ブレインパッド アナリティクスサービス本部 副本部長 兼 AI開発部長の太田満久氏も、最初に考慮すべきは、「実現したいタスクは、本当にAIを利用しなければ不可能なのか」だと指摘する。太田氏は、「既存の技術を利用して解決できるならば、無理にAIを使う必要はない」と助言する。
グーグル・クラウド・ジャパンの大薮氏は、「一般企業が新たなAI活用分野を切り開くのは難しいので、先行事例がある分野で戦った方がいい。」と助言する。
活用がうまくいくデータの６条件
①正規化・整形されていて、AIが読み解くべき情報のみに整理されている。
②データを説明する情報が多い（データベースでいえば列の数が多い）
③可能な限り個別の情報が特定されている
④欠損がない
⑤偏りがない
⑥データ数が多い
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