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Posted by ブクログ
AIを使いこなせるかどうかは、「本質的な問題を設定できるか」によって決まる。
どれほど優れた道具があっても、解決すべき問題が明確でなければ、その道具を持っていても意味がない。
重要なのは、「何を解決するためにその道具を使うのか」という視点である。
問題に焦点を当てなければ、どんなに優れたツールも宝の持ち腐れになってしまう。
プログラムの本質的な価値は「自動化」にある。
これまで人間が手間をかけて行っていた煩雑で面倒な作業を、プログラムによって自動化することができる。そこに大きな価値がある。
そのためには、これまで人間の知恵や経験として蓄積されてきたものを、どのようにプログラムやデータとして表現するかを考える必要がある。
問題を考える際には、次のような視点が重要になる。
・どのような問題が起きているのかを把握する
・それがどのような課題なのかを整理する
・その課題をデータとして扱える形にできるかを考える
・解決に向けた具体的な目標を設定する
日々の業務の中にある難しさや非効率を見つけ出し、それを解決するための本質的な問題を設定していく。このような思考法を身につけることが重要である。
AIが得意とする自動化には、主に次の五つがある。
・分類
・要約
・クラスタリング
・推論
・探索
現在では、生成AIの登場によって、これらの技術を個人のパソコンでも活用できる時代になった。
AIを適切に使いこなすことで、これまで難しかった多くのことが実践可能になっている。
本書は、こうしたAIの活用方法を理解し、それを自分の人生や仕事にどのように役立てていくかを学ぶことができる一冊である。
Posted by ブクログ
企業が人工知能（AI）を導入し、利益を上げるための方法を、データサイエンスの研究者が指南。小さな会社でも導入できる実践的なステップについて、事例を交え解説した書籍。
ビジネスにおいて人工知能を活用するためには、
・技術面に強い専門家（データサイエンティスト）と、
・仕事上の課題（イシュー）から人工知能を使う目的を考えられるビジネスパーソン
の両方の視点が必要。
「従来の自動化」と「人工知能による自動化」は異なる。
前者：人があらかじめ記述した手順を自動的に実行する。
後者：人が与えた「訓練データ」から人工知能が学習し、パターンを見つけ出し、自動的に判断し、適切な動作を行う。
人工知能を使いこなすためには、「何に対して」使うかを考える必要がある。
つまり、自社が持つ解決すべき「イシュー」を明確にすることが重要。
イシューを導き出すプロセスは、次の4段階に分けられる。
①表出化
問題点を言語化して、イシューを明確にする。その後、選ばれたイシューはサブイシューに分解し、人工知能に適用できるようにする。
②要件化
サブイシューを解決するために必要な要件を、具体的にすべて挙げる。
③データ化
「②で挙げられた各要件がデータとして存在するか」、もしくは「今後取得可能か」を検討する。
④指標化
イシューを解決するために、得られたデータを「どのように判別するか」を規定する。
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ビジネス・実用
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