中西崇文のレビュー一覧

ChatGPTはどのように動いているのか？

言葉のベクトル表現による革命、embedding、transformer、attentionとChatGPTをはじめとした生成AIの仕組みを、実現に至るまでの技術発展の歴史を踏まえてわかりやすく説明した解説書。ChatGPTの仕組みを極力数式を使わずに一から説明するコンセプトなのでベクトルに基本から説明しているが、全体として厳密さよりわかりやすさを重視した本なので数学に抵抗がある人は立ち止まらずにさらっと先に進んだ方がよいと思う。

ChatGPTはどのように動いているのか？

数字にアレルギーがなければ読んで損はありません。プログラムによる実演がたくさん含まれていますが、端折って読んでも内容は理解できました。
AIがなぜそれっぽいことを言えるのかわかりたければとても良い本です。利用したいだけなら読まなくて良いと思います。

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

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。

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

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

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

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。

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

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。

スマートデータ・イノベーション

・『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）。

スマートデータ・イノベーション

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。

ChatGPTはどのように動いているのか？

ベクトルってこういう時に役立つんやってめっちゃ目から鱗。
高校で言われるがままに内積とか覚えてたけど、こういうこと教えて欲しかった〜！

ChatGPTはどのように動いているのか？

ＧＰＴの仕組みについて、可能な限り分かりやすく書かれた本です。行列とベクトルを使っていると紹介され実際の計算まで示してくれるので、実際に体感することで理解が深まった。しかしながら、学生時代に数学が、苦手だった自分にとっては少しばかり理解に時間がかかり苦労するところが多かったので、数学アレルギーの方にはオススメできません。

ChatGPTはどのように動いているのか？

LLMの仕組みがちょっとわかった気がする。google colabで手を動かしてみたことで、消化不良ではあるが理解は深まった。

ChatGPTはどのように動いているのか？

この2, 3年間で急速に普及し始めたAI。その中でもスマホのPlayストアでも簡単にインストールできてしまう、ChatGPT。私自身使用しているが、実際に使ってみて便利だなと思う一方どのような仕組みでこれができたのかということが気になってしまう性格であるため、本書を見つけた時に即購入しました。
結論としては我々の言葉を数字に変換して、数学のベクトルと行列を利用することで、我々の質問や相談などを処理しています。このベクトルと行列の拡張と整理をAIが学習してきたデータと組み合わせることで、それらしい回答が得られるとのこと。
高校のときに学んだベクトル、大学の線形代数の授業で学んだ行列がこんな所で使われていました。他の場面でも色々使われていると思いますが、これらの技術が今の我々のAI技術の根幹であることは考えた人はすごいなと思いました。また、AIについてのブームは1980年代などにもあったということで、それだけの昔から注目はされていたことに驚きです。今後、AIが世の中をどのように大きな変化をもたらしてしまうのか予想できないところではありますが、これからは切り離せない存在なのだろうとは思っています。

ChatGPTはどのように動いているのか？

凄い勢いで世の中を席巻している生成AI。
遅まきながら自分の勤める会社からも今年度は生成AIを活用せよという指令が全社的に渡った。
それまでのGoogle検索に変えてAIに質問したり、知識を掘り下げるためのおしゃべりをしたりはしてたけれど、そこまで積極的に使っているわけではないので、基本的なとこから抑えとこうかなーと。
手元に届いた先からアンソロピックがOpenAIのシェアを抜いたなんてニュースもあり、はなから一歩出遅れている感はあるけれど、まぁ最新を追いかけたいわけでもないし、自分の理解出来る範囲ではそれほど違いはないだろうしということで。

思ったよりもざっくりだった。
けどそれでよかった。
これ以上は説明されても理解出来ないだろうし、これ未満だと知っておきたかった動作原理のところには到達しないことになったのだろうなと。

単語の持つベクトルでお互いの関連度を計算して次の最適な一語を予測するってのがどういうことなのか、行列計算でベクトルの次元を広げたり狭めたりすることで複雑な単語・文章の特徴を抽出できるようになること、ニューラルネットワークが最適値を求めるのにどんな感じで動作するのか、等々何となーくイメージできた。

しかし、その「ベクトル自体は解釈不能」ってところがやっぱり斬新。
その昔、データマイニングをする部署になんちゃって在籍していたことがあり、とある企業のお客様の声の分類とかをやったり、この先商品がどれだけ売れるかを予測するみたいなことをやったりしていたけど、そのときはまだ意味（どうしてそうなるかの理屈）を求められたもの。
今や、なんでそうなるのかは内緒だけど、なんやかんや学習したAI曰くこういうことです、ってのをOKとして実用するスタイルが浸透している。

確かにAIの回答には目を見張るものがある。
自然な日本語、聞きたいことにそれなりにちゃんと答える解釈力、適当に聞いても何となく意味を掴み取ってくれる類推力、どれもただの最も適切な予測された言葉の集まりとは思えない。

今のところ、誰もがこのAIの出力に頼るような画一的な世の中はつまらないなと思うくらいだが、誤字脱字、冗談、定型からの逸脱という人間臭さをAIが備えるようになったら本当に怖いと思う今日この頃。

ChatGPTはどのように動いているのか？

生成AIやAIエージェントをエンドユーザとして利用するだけではなく，その基本となる仕組みを理解しておくことが大事．この本は，簡単な数学（ベクトルと行列の基本）を使って説明しているので初学者に最適．

Pythonの簡単な演習もあるので，それもすると理解が深まると思う．

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

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。

スマートデータ・イノベーション

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。

各章が10ページ前後のシンプルな本で、一見内容が薄そうに見えるのだが、どのトピックも実に興味深く、短いけれども全体の中でちゃんと役割を持っている。無駄がない構成で良書だと思う。

スマートデータ・イノベーション

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タを上手く組み合わせることが大切
・オプトイン、オプトアウトをやるというのだけでは足りない
・要は信頼関係

ChatGPTはどのように動いているのか？

AI がなぜこんなにも賢いのか。
その仕組みをなるべく理解しやすく、そして用意されたサンプルプログラムで試しながら学べる。

ChatGPTはどのように動いているのか？

Chat-GPTがどのように動いているかを、かなり優しく一般人にもわかるように開設した本。ベクトルと行列の解説などに数式があるが、特段複雑なものではなく確かにわかりやすい。
仕組みとしては「次に続く言葉として最も可能性の高い言葉をひたすら並べる作業」で、決して論理的思考をしているわけではないというところがミソ。だからざっくり大まかな概要を捉えるには最適だけど、じゃあ真相や深掘りとなると別作業になる。
このような仕組みを理解できたので、chat-GPTの使い方の心意気がだいぶ変わった、その点でよかったと思う。

ChatGPTはどのように動いているのか？

結構しっかりと現代のAI技術を解説してくれる本なので、技術的な興味がある人は最初に読む一冊として最適だと思います。
特に、ChatGPTが生まれるブレイクスルーとなった新しい技術（アルゴリズム）を知ることができるので、今までの機械学習でのAI開発との大きな違いを理解する一助になると思います。