橋本大也のレビュー一覧
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Posted by ブクログ
洋書を読めるようになりたくて英語を勉強しようと思い、過去何度も挫折してきた。そんな中出会った本。
著者は翻訳の仕事をしている。著者も何度も挫折してきて、45歳から始めた勉強がハマって英語力が伸び、今に至る。その著者の主張は、10000時間勉強しろというもの。勉強というより、英語に触れる時間をそれだけ取るようにする。1日6時間やって4〜5年かかる。主な内容はとにかく多読、多聴。そのためのルールとして、
①わからなくても先に進んでいい
②興味のあることだけに取り組む
③日本語を封印する時間を増やす
とある。③がとても厳しい。日本語の本も読みたい。二兎追うものはなのか。1人の力ではまた挫折してしまいそうだ。誰かに尻を叩いてもらおう。 -
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Posted by ブクログ
Yahoo!Japan の事業戦略本部データソリューション開発部の話を中心に、
巷で言われる「データサイエンティスト」やその仕事について言及した書籍になります。
自分は仕事でデータサイエンティスト関連の方と関わることが多いので、
全体的に興味のもてる内容でした。
以前からあった部署ではあるものの、
Yahoo!Japan のなかでも最近になってから
焦点があてられるようになった部署で、
日本のビッグデータと呼ばれるものを一番扱っている部署でもあるのかと。
「データサイエンティスト」という言葉の定義には聞く人によりさまざまであり、
この書籍も、そんな疑問に対してあるひとつの案を提示しているものになります。
ただ、その案を定めるまでの経緯や考え方というものを、
Yahoo!Japan の内部の方とのインタビューなどを通しておこなっているので、
この考え方に共感できる方は多いのかなと思います。
自身の考えをつらつらと綴るのとは異なり、
現場の方の考え方を取り入れたり、
インタビューを通して「現場ではデータサイエンティストと名乗る人はいない」という事実を、
そのまま載せていたりするところは個人的に好きでしたね。
「データサイエンティスト」と自身から名乗る人ほど、
この定義が曖昧であったり必要とされているものを有していないことがあるそうです。
そいうった方を見分けるひとつの定規代わりとしても、
この書籍の内容は役立つのかもしれません。 -
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Posted by ブクログ
ネタバレ蛍光ペンが引かれているので流し読みしやすい。基礎知識で有料版を紹介するのはいかがなものか。途中もう人間の企画部とか要らなくない？と思っちゃうような分析であったり、発案が出てくる。さまざまな生成AIの章では、知らないAIの名称がいっぱい出てくるが、映画も音楽も動画もプレゼンテーションも全部出来てしまう時代が目の前に来ているのを知ることができるので震える。
以下メモ。
gpt3で45テラバイト＝45億冊の本、約4兆の単語学習済み。
英語で書いた方が精度上がる。
Python(統計、グラフ、描画が得意)を覚えるとデータサイエンティストとして働ける。
シックスハット法でブレインストーミング。
口癖、詳細な性格分析、長い称号。
ビジネスモデルのフレームワーク。
ビジネスモデルキャンバス。
swot分析、ポーターの5つの競争力、 -
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Posted by ブクログ
有料のChatGPTに出会って以来の衝撃で、今まで自分が時間をかけて行ってきたことの作業をしてもらっています。有能で疲れを知らない相棒ができたようです。この本は昨年(2024)の３月に出版されているので、ここに書かれている情報は２年ほど前のものになりますが、私が知らないChatGPTの機能が紹介されていて驚きました。
今ではもっと進化していることでしょう。これからの私は、ChatGPTの新機能を追いかけるのではなく、自分のやりたいことを明確にし、それを助けるにはどのようなChatGPTの機能があるかを探して活用していくつもりです。
以下は気になったポイントです。
・ChatGPT は 生産性向上のツールです。具体的には 情報収集・ 情報分析・資料作成の3段階を強力に支援する。情報収集には、１）何かを調べさせる、２）やり方を調べさせるという2つの使い方がある（p25）手順を調べた上で、その実行までできることもChatGPT の強みである（p28）
・ 生成 AI は あらゆる ツールに埋め込まれていき、誰もが簡単に使えるようになっていくだろう。そうなったら もはや 差はつかない。これからの5〜10年の普及期が、他社と差をつけたい人にとって 生成AI を学ぶ チャンスである（p34）
・ChatGPT は GPT 3 のバージョン において、すでに45テラバイトのデータを学習したと言われている、これはおよそ45億冊の本を読み、約4兆の単語を学習したようなイメージである （p39）
・GPT-4 では 日本語で約2万字程度を記憶する性能があるとされている、 この計算 だと 原理的には25回対話を繰り返すと、それ以前の内容を忘れていく。実際にはもう少し早いようである。原則として 1つのセッションは1テーマにするのが無難である。同一テーマであっても15回くらいのやり取りでセッションを終えるのが良い。 （p47）
・ChatGPT をデータ分析に本格的に使いたい人は 、Python を勉強してみることをおすすめする。知識があれば コードを読んで 正しい 動作をしているかを確認できる（p49）
・「Whimsical Diagrams」で ブレーンストーミング した内容をマインドマップにしてという指示を与えることができる。原稿を与えると ナレーターが読み上げてくれる「HeyGen」を使ってみることもできる（p57）さらにスピーチを ナレーターが読み上げる動画を生成することができる（p112）
・ロジカル かつ 明確な アウトラインを簡単に作りたいなら、ChatGPT-4 を エンジンとした「Gamma」を活用すると良い（p114）
・ChatGPT に データを渡す時には、分析の精度を上げるために不必要な項目は削除し、CSV ファイルとして渡すのが良い（p132）CSVを HTMLの表にしてくださいと依頼することもできる（p134）
・「VoxScript」は、Yutube動画要約、Webページの要約、株価検索など多機能なGPTsである、特に、Youtube動画データを要約する昨日は便利である（p201）
2025年11月1日読破
2025年11月2日作成 -
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