シバタナオキのレビュー一覧
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電機メーカーの開発職として、AI時代の今後をイメージしたく読書。
AIチャットの次にエージェントAI、フィジカルAIに移っていくことが改めて認識でき、具体的な分野や事例で横断的に解像度上げれたのはよかった。どの話も納得性があったと思う。
◼︎個人的学びポイント
・LLMや汎用AIはコモディティ化し、差別化の主戦場は「業界特化型アプリ」と「企業データ×フィジカルAI」に移る。
・AIは既存業務の代替に留まらず、新しい事業・価値創造を生むことに着目
・特にマーケティング、顧客対応、研究開発、ソフトウェア開発分野での変革が進む
・電力・計算資源の争奪が次の競争軸となる
・AI活用にはガバナンス・セ -
Posted by ブクログ
アプリケーションソフトなどによる生成AIの実用化により、今後の業務がどのように変更するかが詳しく記述されており、ある意味ロードマップ的な内容となっています。マーケティング分野や顧客対応分野などに生成AIを用いた技術がどうかかわってくるか、実例も含めある意味生々しいです。
生成AIに関する本は今までも何冊か読んできており、特に『生成AIで世界はこう変わる（SB新書）』『生成AI活用の最前線』『生成AI 「ChatGPT」を支える技術はどのようにビジネスを変え、人間の創造性を揺るがすのか?』と良書が多いのですが、こちらも極めて刺激的で、かつ今まで知らなかった内容も多く、実りのある読書となりました -
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【人工知能】
米
・2010アップルのsiri買収が大手のAIスタートアップ買収の流れを作った
・課題①データ収集②プライバシー保護③法的責任④人材確保（データサイエンティストの費用高騰）⑤AI活用の倫理⑥ビジネスインテグレーション
中
・2017政府による次世代AI発展計画
・BATなどはAIの研究者および投資業務人を米国から逆輸入する
日
・米中に比べスタートアップの参入後、大企業が参入して新サービスが生まれるというイノベーションのサイクルが遅い
・ビッグデータを持っている会社が強いという段階から次第にゼロからAIが学ぶ段階に
【次世代モビリティ】
米
・2010年半ばから大手のMaaSシ -
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Posted by ブクログ
決算書や決算説明資料といった誰でも見ることができる資料を用いて、ECビジネス、FinTechビジネス、広告ビジネス、個人課金ビジネス、携帯キャリアビジネスといった今勢いのあるトップカンパニーの決算数字を比較することで、業界毎の基本的なビジネスモデルをはじめ、各会社の戦略・マネタイズの違いを分かりやすく解説しています。
難しい数式や統計データは用いていない所がポイントで、基本的な業界構造さえ少し把握しておけば、誰でもできる手法であり、様々な会社の業績が気になる人、株取引をする人、マーケティングに関わる人等にとっては楽しめる内容だと思います。 -
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Posted by ブクログ
シリコンバレーで会社経営する2人の著者とゲストらが、現地と中国で急速に成長中のスタートアップを対比していくオンライン講座の内容をまとめた本。各分野スタートアップや大手が生き残りをかけて取り組むチャレンジングな内容が掲載されており参考になった。
モビリティ分野の今後についてMaasのコンセプトからテック系企業と自動車メーカーの考え方の違いの対比まで。メディアではよくテスラの自動運転など未来っぽい取り組みは紹介されるけども、実際はモビリティ自体のサービス化や、カーシェア×自動運転のサービスなど突き抜けた営業利益率を持ち得る取り組みが要注目。
小売分野でも個人的にはウォルマートのチャットで直接客 -
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AIの動向についてはさまざまな情報が日々流れてきますが、本書もだいたいは見聞きしたことのある話が中心でした。ただ、いま注目されているAI企業やサービスの紹介もされており、自分のビジネス領域や興味のある分野の動向はひととおり目を通しておく価値があると思います。
頭に残しておきたいと思ったことは以下の通りです。
現在のAI関連領域の稼ぎ頭は「半導体」というのが常識になりつつありますが、今後はインフラからアプリへとマネタイズがシフトしていき、10年かけて逆ピラミッド型にアプリ層へと移行していくとされています。
「電力の壁」についても、電力は現代の生活に不可欠なインフラであるため、供給が滞ればパニ -
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これでもかというほどにAIにおける未来予想と、実装するためのサービスを提供する企業例を挙げている。すごい。AIとの相性の良いマーケティング&セールス、顧客対応、製品開発、ソフトウェアエンジニアリングなど詳細に知ることができる。確かにこれを理解できたら数年はAI関連のネタに困らないだろう。しかし、同時にAIの進化は著しく、来年どうなっているか分からないので結局困るのでは…という恐怖。
何にしても本当に時代の転換点にきているようだ。
と、いうことでせっかくなのでAIに書評を書いてもらったら下記なわけだが、なんか物足りないんだよなぁ…
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Posted by ブクログ
●ハイプサイクルの幻滅期に社会実装を仕込めた企業が勝つ。1年の進化を過大評価して、10年後の進化を過小評価しないように。
●AI発展の先の4つの壁。電力の壁、通信の壁、計算量の壁、微細化の壁。特に電力は、電力＝地力＝国力となりかねない。
●今後はオープンなLLMをもとに、専門的タスクに特化した個別用途AIモデルが発展する。
Scale.aiやTURINGなど、LLMをファインチューニング（追加学習）するための「学習データ」生成分野でユニコーンが誕生。
ファインチューニングの先に、発展の分岐があり、1つは自社業務ドメイン特化のLLM、もう1つがAIエージェントとなる。
AIエージェントは、細 -
Posted by ブクログ
横文字がかなり出てくるので→(マテリアル・インフォマティクス・マルチエージェント・アウェアネス・プロンプト・インタラクション・リファレンス・リスニング)
この辺りの意味をわかったうえで読み進めたほうが良いと思う。
AIは電力切れを起こすと役に立たない。
ネットフリックスのトップページはすでに100%近くAIで生成されているなど『へぇ～』と思うものや、AIエージェントについて(人間の介入なしで特定のタスクを実行する自律型タイプ)が、従来のコパイロット(あくまで人間のサポートにまわる)からかなり進歩しているなど読んでて先につながる面白さを感じた。(特にP334人間とAIの相違点)
AIは減 -