本橋洋介のレビュー一覧

1.AIについて何も知らなかったので、現実世界でどれだけ使われていて、どんなことができるのかを知りたくて読みました。

2.本書はAIが各業界の現場でどのように使われているのかを示しております。見開き1ページで図解になっているため、簡潔にわかりやすくまとめております。AIと一言で言っても用途は様々で...続きを読むあり、これ使いたいと言っても目的を見失ってしまう方が多いのではないでしょうか。本書では幅広く活用事例を紹介しているため、「とりあえずAIを使いたいけど何したらいいのかわからない」と言う方にオススメの一冊です。

3.本当に分かりやすくて助かりました。ただ、それと同時に、今の人間が出来ることは将来AIは確実に出来ることだということも再認識しました。昔テレビで公認会計士の方が「私達の仕事は判断することだから代わりにならない」と言っておりましたが、あらゆるデータを活用して最適解を導くAIには勝てないと確信しました。今の段階で「考える」という仕事がAIに奪われています。
では、人間にできることはなんだろうか？と考えると、「ゼロから思いつくこと」なのではないかと思いました。そして、思いつくためには感性が必要です。感性を磨くためには喜怒哀楽を思いっきり表現し、人間らしさを追求することだと思いました。

AIプロジェクト特有の開発プロセスを説明している。
サンプルを多く提供しており、通常の開発にも参考になる。

付録に提案書のサンプルがあり、提案から開発の流れをイメージしやすい。

技術書ではなく、システムプロジェクトとしての流れと留意点が具体例を用いて説明されている。モデリング技術ではなく、SIerがどう提案し、どうプロジェクトを進めるのか？という観点では、さらっと読めるし、分析系のシステムを構築する流れがつかめる。発注側の担当者あたりによさそうな本（納品側は、願わくばこんな...続きを読む本を必要としないほどのレベルを期待したいけど）

自分はトライアルしか経験したことないですし、
実際は機械学習というより可視化に留まったけど、
どういうことを考慮して機械学習プロジェクトに臨めば
よいかが非常に分かりやすく書いています。

今後もデータ活用プロジェクトは増えていくと思うので、
そういったときにどのようにしてマネジメントしていけば
よ...続きを読むいかを知るには十分だと思います。

実践してきた内容も多かったので、スッと入ってきた。

【勉強になったこと】
・機械学習が向いているケースは以下3点
　①安定的に学習できる
　②価値が出やすい
　③失敗が許容される
　特に③は重要。だからレコメンドとかに使われやすい。

・機械学習プロジェクトでは、企画フェーズの後に、
　必ずトライアルフェーズを設けること。
　データも見ずして出来る・出来ないは判断できない。

・利用するデータは細かければ細かいほど良い。
　あとから集計してサマることは出来るから。

・前処理では説明変数、目的変数それぞれの傾向を
　まずは抑えること。
　数値データであればバラつきや平均を、
　文章であれば文字数や形態素解析による単語の発生頻度を、
　画像であれば基本的には目視にて確認すること。

　画像以外でも、一度は自分の目で確認すること。

・トライアル終了後の評価ポイントは以下4点
　①モデルそのものの精度
　②結果に対する解釈性
　③過学習の発生頻度
　④実行時間（学習・実行それぞれの性能）

・過学習が発生しやすいケース
　学習データ数が少ない
　説明変数の数が多すぎる
　機械学習のアルゴリズムが複雑

・機械学習プロジェクトでは要件定義工程でも
　分析評価作業を組み込むこと。
　これは、トライアル時よりも多くのデータを活用し、
　実際の業務でも適用出来るかを確認するために行う。

・学習データが多すぎても精度は劣化する。
　例えば時系列データの場合、過去の傾向が強く効き、
　現状に当てはまらなくなるといった問題が起きる。

ＡＩを活用したロードマップ作成に取り組もうとしている人におすすめ。

【概要】
●Chapter１　流通（コンビニ・スーパーマーケット、百貨店、郵便・運送業）
　Chapter２　製造（自動車産業、食品・飲料製造業、化粧品・日用品製造業など）
　Chapter３　金融（銀行業、保険業、証券業）
　C...続きを読むhapter４　サービス（ホテル業、旅行代理業、外食業など）
　Chapter５　インフラ（通信業、鉄道業、航空業など）
　Chapter６　公共（学校・学習塾、警察・警備、消防・防災）
　Chapter７　ヘルスケア（病院、介護サービス業、製薬業）
　Chapter８　その他（農業、水産業、スポーツなど）
●６つのコラム
　ＡＩの運用を行うときのポイント、など。

【感想】
●ＡＩについて８業界３６業種の導入事例が記載されており、こんなにも事例があることに驚いた。他の本での活用例は一例しか紹介されていないことがよくわかった。
●活用方法を考える際はとても役に立つ本である。

- いちいちネットで探さずに済むのはありがたし
- ここにあって興味のある情報をネットで探す、という使い方がよかった。

よくみると、内容は薄い気がするんだけれどと、様々な業界におけるAI活用動向を広く浅く掴むには、良い本。仕事で参考資料として使った。現在～将来にわたるAI適用予測を時系列&業務別に見開きで見せてくれるところもユーザーフレンドリー。

設定したケーススタディ・説明例にかなり忠実にいろいろと説明がある

機械学習の各手法の説明が途中にあるが、簡潔ながらかなり要点がまとまっていて良い

前処理の話、トライアルでのアルゴリズム評価の話、保守フェーズでのデータや人工知能の更新の話などが興味深い


人工知能の出力する予測値に信頼情報も付加...続きを読むしようとか如何にも実際にやられたっぽい記述で参考になる点が多い

体系だてた良本。白書のように毎年更新されると素敵だと思う。
タイトルの「地図」要素よりも、ROIの算出例、データ加工のポイント、分析時に注意すべきポイントなどが結果的には魅力的に思えた。

今は5星にしたいところだけれど、すぐ価値が下がってしまいそうなので、2,400円という価格に対して3星評価。

中で使用されているイラストをダウンロードできると記載があったが、アクセスできなかった。