中西崇文のレビュー一覧

  • 稼ぐAI 小さな会社でも今すぐ始められる「人工知能」導入の実践ステップ

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    AIの現状をよく説明してくれる本。

    ツールは、何ができて、何ができないか、
    をまずは理解すること。
    自分がやりたいことを明確にして、
    ツールが使えるのか、どうかを
    考えることが大事、とする。

    本では、イシューという言葉が使われるが、
    目的、とした方がしっくりくる気がする。

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    2021年01月06日
  • 稼ぐAI 小さな会社でも今すぐ始められる「人工知能」導入の実践ステップ

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    人工知能の現実的な活用方法で、「自社における課題(イシュー)を設定し、そのイシューを「○○を自動化したい」と分解していく」考え方は非常に参考になった。

    ・表出化
    ・要件化
    ・データ化
    ・指標化

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    2019年10月19日
  • 稼ぐAI 小さな会社でも今すぐ始められる「人工知能」導入の実践ステップ

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    今やっているビジネスで、AIをトライで導入しようとしているのだが、その際ベンダーから進め方の説明をしてもらった。その内容がほぼほぼ書かれており非常に実践的な本だと思いました。
    今までAI関連は抽象度が高く、実際にどうやれば良く分からなかったが、
    この本にはすの進め方や実例が掲載されており、具体的な内容がわかった。

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    2019年10月02日
  • 稼ぐAI 小さな会社でも今すぐ始められる「人工知能」導入の実践ステップ

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    周回遅れと言われる日本の人工知能が挽回できる方法は、現場で解決すべき本質的な課題を明確に見極め、その本質を起点に人工知能の導入を進める「イシュー指向型」であるとして、その「イシュー指向型」を軸に人工知能を解説します。
    イシューの見極め方から分かり易い事例の解説、そして自分のパソコンで人工知能を動作させるまでと、とても実践的でやる気にさせる入門書です。特に終章での価値の見つけ方に大きな示唆を頂きました。

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    2019年07月28日
  • スマートデータ・イノベーション

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    ・『コンテクストクリエーション』が新しい市場をつくる。
    ・『メタ化』により消費ビジネスから脱却できる。
    ・メタ化によるインターフェイスに必要な三要素『多様性、感知、体験』。
    ・データ分析の三要素『異種性、連続性、可視化』。
    ・『データに訊く』とは様々なことを客観的にみるという心の余裕。
    ・仮説・検証思考から『5W1H思考』を行い、データを俯瞰し新しい発見を狙う。
    ・5W1Hでの行動分析では『なぜ行ったのか』『どうして行ったのか』を分析することが重要(つまり5回のなぜ)。

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    2018年05月14日
  • スマートデータ・イノベーション

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    大量生産・大量消費は終焉を迎え、PDL(Product Dominant Logic、これまでのモノづくり)からSDL(Service Dominant Logic、サービス化)へ向かっている。このような動きを本書では「メタ化」と定義してロジカルに説明するも、ビッグデータやIOTの事例を紹介しつつ分かり易さに十分配慮し、世界が向かっている方向を示唆する好著です。終章は早まって消費者の反感を招くことの無いようにパーソナルデータとの取り扱いについても分かりやすく説明しています。

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    2015年06月21日
  • 稼ぐAI 小さな会社でも今すぐ始められる「人工知能」導入の実践ステップ

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    AIってどうやって使っていけば?という漠然とした疑問を、具体的な方法をみていくことでクリアに、また身近にしていける。AI利用についてのアタリをつけられるような本。

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    2019年10月21日
  • スマートデータ・イノベーション

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    ビッグデータやIoTといえば、機械学習や予測分析によって、マーケティング精度向上や生産・流通効率化に役立てる事例が多い。しかしこれらは、既存ビジネスモデルの改善に過ぎない。データを賢く使うことで、新しい市場、新しいビジネスは創出できる。既に消費者は信頼できる企業に自分のデータを預け、企業は顧客に価値を提供するというトレンドが生まれつつある。

    本書は、消費者、社会のこのようなトレンドを程よい抽象化と事例によって分かりやすくまとめている。そしてこのトレンドの中で、どうやってイノベーションを起こすかのヒントと、最後にパーソナルデータの課題に触れることで、すぐに行動を起こせる内容になっている。

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    2015年08月25日
  • スマートデータ・イノベーション

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    ウェアラブル時代のデータを利用したサービスについて、本質を突いた内容でかなり面白かった。

    ・サービスはユーザーにとって意味あるもの、コンテクストが重要
    ・ユーザー側にとっても、店舗側にとってもデータをシンプルに集められるのが良い
    ・仮説、検証よりデータそのものに訊いてみる、データ中心化学が重要
    ・固定観念にはまらないよう、5W1Hで考えるとよい
    ・統計学も主観的と考えた方がよい、あくまで相関性がある。といった話であり、最後に判断する際に主観が入る。それを理解した上で利用すること。
    ・パーソナルデータ(個人に関する情報)、個人情報、プライバシーは排他的な関係ではない
    ・サービスとパーソナルデー

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    2015年02月25日
  • 稼ぐAI 小さな会社でも今すぐ始められる「人工知能」導入の実践ステップ

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    aiを使う時にどのような流れ、視点で考えればいいか、を簡易のフレームワークに落としていきたいと思っていて、その参考になる型があった。

    サッとその部分だけ抑える、という感じで、必要十分に得られてよかった。

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    2021年12月29日
  • 稼ぐAI 小さな会社でも今すぐ始められる「人工知能」導入の実践ステップ

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    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

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    2021年03月06日
  • 稼ぐAI 小さな会社でも今すぐ始められる「人工知能」導入の実践ステップ

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    ▼AIを導入するにあたって
    ■大事なのは課題特定。どの課題にAIを導入するかを明確にする必要がある
    ■AIといっても、強い/弱い、汎用型/特化型などに分類
    ■AI活用には課題設定が重要。そのプロセスは表出化、要件化、データ化、指標化

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    2020年01月09日