城田真琴のレビュー一覧
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これはパーソナルデータ、いわゆる個人情報を巡るビジネスの話である。
個人情報を活用したビジネスときくと、「名簿屋」に代表される、胡散臭いブラックな裏ビジネスを想像する人が多いのではないだろうか。
父親のパソコンに、オムツや哺乳瓶といった新生児向けの広告が大量に届くためクレームを言ったら、実は高校生の娘が妊娠していたという笑えない話がある。
娘が父親のパソコンを使って検索した情報を取得されて、広告に利用されたのだ。
我々はもはや、自らの手に自身の個人情報を取り戻す術は無いのだろうか?
アメリカでは個人情報を一括管理するプラットフォームを提供するデータブローカーという人達がいる。ここでは通常と逆で、個人情報を開示する相手(企業)を自らが選択することができる。
全ての個人情報をプラットフォームで一見管理し、購買情報や資産情報等を開示することで、自分の利益になる提案を受けられる相手に対してのみ、情報を開示すれば良いのではって話。 -
Posted by ブクログ
ビッグデータ処理をマーケティングに活用するのが、当たり前のようになった昨今、そのビッグデータを構成するパーソナルデータに着目してビッグデータ処理の裏側に切り込みます。日本の名簿屋から米国のデータブローカーの実態からパーソナルデータの金銭的価値そしてパーソナルデータの主導権を消費者が取り戻す様々な試みを論じ、サービスの対価として差し出すパーソナルデータに自覚的であれと啓発する好著です。ブラウザの拡張機能をとして動作し、第三者による追跡を逆監視し、場合によっては追跡をブロックするツールがあるとのこと、これは知りませんでした。さっそく使ってみたい。
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Posted by ブクログ
とりあえずクラウドに興味があるんだったら、最初にこれを読めば安心。
2008年IT業界最大のバズワードなんていわれてる「クラウド」ですが、ぐぐってみても、いろんな定義があってさっぱりわかったきにならない、まさに雲をつかむような単語なのですが、この本読むとあら不思議。すっきりします。
シンプルに構成されてます。この定価で書き得る必要十分な記述量で、クラウド周辺を解説してくれます。こういう体系だった知識を得るにはネットをあれこれうろつくより、一冊本を読むのがすごく効率的な気がしますね。まだまだ本も捨てがたし。玉石混交の情報が入り乱れている現在、こういった知識の交通整理をしてくれるメディアは貴重です。
これを読めばクラウド関連の一通りの知識は身につくので、良書です。 -
Posted by ブクログ
エンジニアとして開発時にAIエージェントはよく使っていたが、エンジニア以外の観点でAIエージェントが今後どのように活用されていくのかを知りたいと思い、本書を購入した。
AIエージェントの登場によって、仕事や働き方がどのように変わっていくのかをざっと知ることができた。
中でも、今後はAIエージェントを最高の相棒として使いこなし、優れた「問い」を立ててAIの価値を最大化することが、人間に求められる役割になっていくという点が印象に残った。今後はこの視点を意識していきたい。
AIに仕事を奪われることを心配するのではなく、新たに生まれる役割やキャリアを柔軟に選択していくことの重要性を学べた。 -
Posted by ブクログ
ネタバレ2028年の予想が冒頭にあるが2026年4月現在でもほぼほぼ実現されようとしている世界観。やばい
各種フレームワーク的にポイントを整理してくれていて、頭の整理を行いやすく良い本
メモ
•chatgptが受動的に対し、aiエージェントは自らハンドルを握って走り出す存在
•革新的な要素は行動と文脈理解
ツールを使って自ら世界に働きかける行動が可能に
•AIエージェントの三タイプ
専門職AI セールス、マーケター、エンジニア
デジタル執事 パーソナル型 個人を包括的にサポート
AI株式会社 自立組織型 マルチエージェント経営
•現時点の課題
ハルシネーションの連鎖
無限ループの発生
コストの膨張
制御介入の困難さ
•人間の役割
ゴール設定と戦略の指示
監督と検証
あいまいさへの対処と倫理的判断
最終的な責任の引き受け
•今日から始められる3つのアクション
現在のAIツールを体験する
自分の業務を分析する
目標設定を意識する
•aiエージェント導入の落とし穴
権限コントロールの失敗 過度に与えない 閾値設定
ナレッジベース軽視 人間が築くナレッジ重要
•例 ai採用エージェント 市場調査、要件最適化、他チャンネル求人展開、応募者との自律やりとり、継続市場調査、面接官への事前ブリーフィング
•aiエージェントを生み出した歯車
脳の進化 LLM
感覚統合 マルチモーダル
手足の獲得 apiエコノミーとmcp
導入現実性 クラウド化低コスト、労働力不足
•mcpはaiの世界におけるusb。統一的に利用できるように。
•ai上司に求められる役割
目標設定と業務設計
モニタリングと例外処理
教育とフィードバック
責任の引き受け
•aiは道具からマネジメント対象へ
•未来を拓く5つの問い
責任の問い aiが決めたは言い訳になるか
思考の問い 思考を委ねて人の知性は衰えないか
格差の問い 格差が拡大しないか
プライバシーの問い 完璧な執事にどこまで開示するか
信頼の問い 感情を持たない存在とどう信頼関係築くか
•aiエージェントとの信頼を築く柱
公正性と信頼性
人間の監督
責任
透明性 なぜに応える能力
•手を動かすよりaiを動かすスキル
•aiを動かす三つのコア能力
目標設定、分解能力
リソース編成、連携能力
評価、フィードバック能力
•本当に重要になるのは問いを立てる力
•問いを立てる力トレーニング
なぜ五回
前提を疑う
視点を変える
•価値の源泉は専門性から越境性へ
•aiが答えを導き出す存在なら人の持つ価値は問いを立てる力になるのではないか
•ai時代のキャリア
ハイブリッドカンパニーの経営者
ai会社のオーナー
マイクロ起業家
ai人格デザイナー