予測マシンの世紀 AIが駆動する新たな経済

アジェイアグラワル / ジョシュアガンズ / アヴィゴールドファーブ / 小坂恵理

人工知能（ＡＩ）により予測のコストが格段に下がり、経済のルールが根本から書き換わりつつある。この激変期を勝ち抜くための競争戦略は？ ケヴィン・ケリー（『WIRED』創刊編集長）らが絶賛、ＡＩ研究の最前線・トロント大学の経済学者による超話題作

• カテゴリ: ビジネス・実用
• ジャンル: ビジネス・経済 / 経済
• 出版社: 早川書房
• タイトル: 予測マシンの世紀 AIが駆動する新たな経済
• タイトルID: 589464
• ページ数: 320ページ
• 電子版発売日: 2019年02月15日
• コンテンツ形式: EPUB
• サイズ(目安): 3MB

[ブクログ · ★★★★★]

AIが社会に与える影響を「予測」「意思決定」「ツール」「戦略」「社会」の枠組みで段階的に因果を持って解説している。
一見AIというと万能な魔法のツールのように聞こえるが、実は予測を担っているにすぎない。しかし、予測ができると意思決定が変わり、意思決定が変わると仕事のツールが変わる。仕事のツールが変わると企業の戦略が変わり、企業の戦略が変われば結果として社会が変わる。と、こういった建付け。
ツールの話までで終わる技術書、ビジネス書が多い中で、企業の戦略や社会へのインパクトまでを丁寧に解説している良書ではないか。

[ブクログ · ★★★★★]

AI（人工知能）の持つ根本的な役割は「予測」を安上がりに実行することであるとして、それが今後の社会に与える影響を解説した一冊。

AIは、膨大な量のデータを様々に組合わせて瞬時に分析し、より精度の高い予測を実現することで、ビジネス上の不確実性を減少させ、様々なトレードオフを解決するため、企業の組織構造やビジネスの境界に変化をもたらすが、AIはデータが少ない領域や例外的な処理は不得意であり、さらには予測以外のタスク（判断や行動）についても、その大半は汎用的なスキルを持った人間が担うので、人間は機械によって駆逐されるのではなく、それぞれの得意分野によって分業することが可能である。

また、AIには規模の経済が働くため、GAFAやアリババ等の一部企業による富の独占を招く恐れがある一方、規制によって規模が縮小すれば性能が低下するので、AIの生産性やイノベーションと、競争や富の公平な分配との間にトレードオフがあるという。カナダ・トロント大学でAI研究の第一線を担う著者の主張は、経済的な視点からAIの本質的な意味を明確化しており、とても興味深い。

[ブクログ · ★★★★☆]

最近、ChatGPTや画像生成AIなどがめまぐるしい勢いで進化し、将来は頭脳労働までもAIに奪われるのではないかという不安が高まっている。だが本書は、AIを労働代替の脅威ではなく、予測にかかるコストを劇的に下げる存在として捉え、そのインパクトをビジネス視点で冷静に分析している。予測が安価かつ高精度になるほど、組織の競争力は意思決定の質に移行し、人間の判断がますます重要になるという指摘は示唆に富み、希望が持てる。経営戦略の観点でも、AIが生み出す情報をどこまで活用し、どう組織全体を変革するかが大きな鍵となる。恐れよりもチャンスとしてのAI活用に焦点を当て、人間がどこで価値を発揮するかを鮮明に示している点が印象的だった。今後のキャリアプランを考える上で頭の片隅に残しておきたい。

[ブクログ · ★★★★☆]

経済学者が書くAIの本。ソフトウェアエンジニアの書く本は少し読んだことがあるが、それとは違った今のAIの本質を示してくれる。

[ブクログ · ★★★★☆]

人間には様々なバイアスが潜んでいて、統計的にもの事を予測することがとても苦手てある。
そこで、AIを予測するマシンと定義して、需要の予測や費用対効果の予測などを行えるこれからのビジネスに欠かせないものとして、人間とマシンの分業を提唱してます。
また、ワークフローを「予測」、「入力」、「判断」、「訓練」、「行動」、「結果」、「フィードバック」七つに分解することで、AIの能力を最大限に引き出すことができるとして、「AIキャンバス」という思考ツールを紹介してます。
終章では、生産性と分配、独占への懸念、プライバシー問題などが国家の課題として締めくくっている。
主題はとても勉強になりますが、全体に冗長で散漫な印象、読み通すのがあまり楽しくなかった。

[ブクログ · ★★★★☆]

AI=予測マシンとし、いま起こってるAIの急速な発展・普及を的確に表現している。「予測コストを下げる」のがまさにAIの役割であり、その基となる膨大なデジタルデータを収集するのがIoTだ。AI+IoTが予測と決断を迅速化し質を向上させると考えればGAFAやアリババ、バイドゥの数々の取組みの戦略が見えてくる。本書内の技術動向と豊富な事例はいずれも興味深いが、特に医療画像診断のスタートアップが「結論」ではなく「予測」を提供し「判断」は人間に委ねるという境界整理は面白い。技術的限界ではなく法規制や役割分担と考えると、これから様々な産業でAIが普及し同等な境界整理が行われることだろう。

[ブクログ · ★★★★☆]

データは新しい石油と呼ばれる。
入力データ、訓練データ、フィードバックデータが必要。
長期的な投資が必要。
効果とリスクにトレードオフの関係あり。

経験は、AIでも人でも、大きな価値を持つ。

[ブクログ · ★★★☆☆]

端的な具体例を多く並べつつ、章毎にキーポイントをまとめてくれているので、とても分かり易かった。
AI/予測マシンを活用する時に意識すべき具体的な要検討項目や、キャンパスツール、トレードオフについて書かれている本。