橋本大也のレビュー一覧

  • 頭がいい人のChatGPT&Copilotの使い方

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    生成AIを使うと何が出来るのかを大まかに理解出来る。精度70〜80パーセントのアウトプットまでは十分対応可能との印象。これを使いこなさないと、まさに時代に取り残されるだろう。
    なお、私のような初心者は、前半だけ読めば事足りると感じた。

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    2025年02月22日
  • 頭がいい人のChatGPT&Copilotの使い方

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    ネタバレ

    まだあまり活用できていない人向け、使い方の例示集。さくっと読める。

    1.思考の補助(調査、考える、要約、分類・整理、シミュレーション、ブレストなど)
    2.企画書作成(アイデア出し、フォーマットを提示し企画書を書いてもらうなど)
    3.プレゼン準備(スピーチ原稿作成、資料作成、発言内容チェックなど)
    4.データ分析(フレームワーク分析、統計データ分析、グラフ・表・チャート作成、文書作成など)
    5.可視化(アニメーション作成、その他身近なデータの可視化など)

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    2025年02月18日
  • 頭がいい人のChatGPT&Copilotの使い方

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    「頭がいい人の使い方」なのかはさておき、使い方の例をみる分にはいいと思いました。

    本書で紹介されているCATGPTのアウトプットが、QRコードで実際に自分のスマホで見られるのがよいです。

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    2025年02月05日
  • 頭がいい人のChatGPT&Copilotの使い方

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    Chat GPTに関して解説した本を何冊か続けて読んでいる。それは、大学院の勉強、修士論文の作成のサポートをしてもらうためである。実際に、Chat GPTの有料版(月額20ドルで高いようなリーゾナブルなような、微妙な値付け。コストパフォーマンスは、どの程度うまく活用できるか次第だろう)も導入した。
    今のところ、自分の修論のテーマとしようとしている分野(例えば、「新制度派組織論」とか)での代表的な文献・論文をリストアップしてもらったり、そうやってリストアップしてくれた文献・論文の英文和訳(リストアップされたのは、全て英文の論文だった)をしてもらったりしている。これだけでも、「もとはとれる」感じで

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    2025年01月19日
  • 英語は10000時間でモノになる~ハードワークで挫折しない「日本語断ち」の実践法~

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    本書は、タイトルに惹かれて購入しました。専門家になるために必要な時間は、目安として1万時間と一般的にも言われています。その時間をどのように確保するのかの参考になればと思って読みました。
    私の目的で本書を読むと、「はじめに」の章と1章、この2つの章が読めれば良かったのかもしれません。英語に触れる時間を増やすために、日本語の時間を減らすという発想がユニークで実践的な戦略だと思います。
    早速、スマホの言語を英語に変えてみることから始めてみます。

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    2023年12月03日
  • アナロジア AIの次に来るもの

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    お坊ちゃんだから日銭稼ぎにあくせくせずにこういうことを調べて書けるということなのだろうか?カヤックや木の上の家とかも。デジタルの未来とも限らないよみたいな歴史知識ありエッセイみたいな感じ。即物的に役立つ読み物ではない。余裕がある人向け。カリカリしてると全部読んでいられないかも。

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    2023年10月12日
  • 英語は10000時間でモノになる~ハードワークで挫折しない「日本語断ち」の実践法~

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    英語学習に対するスタンスは筋が通っていて再現性もあり共感できた。
    日本語の誤字がかなり多いのと、あまりに基礎事項の説明やAIとのやり取りに分量が割かれていたのが残念だった。

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    2023年04月23日
  • データサイエンティスト データ分析で会社を動かす知的仕事人

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    ・”知的生産”の定義を考えさせられる「知的仕事人<知的生産」に内包される?

    ・ヤフー社員がデータを使って行っていること:「最適化」レコメンデーションの質を上げる。
    →我々は?データを使って何を行うのだ?
    □集計の業務効率化(達成した)
    □状況の把握、客観的に伝えられる指標をもつ(取組み中)
    □サービスの改善に繋げる(まだ先)
    自分(我々:ポイントグループ)の現段階:ビッグデータの活用方法を定められていない
    ・ヤフーの収入源:広告
    ■我々の収入源はどこか?
    □自治体、加盟店
    →彼らに価値を伝えることが「サービスの改善」
    ・ソフトバンクには「どうやったらできるか」が、まずある。そのために数字を使

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    2022年02月05日
  • データサイエンティスト データ分析で会社を動かす知的仕事人

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    データサイエンティストとは何かの答えとしては、本書の最後にある、ソフトバンクの人の言葉が、真実であろう。「自分たちをデータサイエンティストと思っている人はいない」。データサイエンティストとは職業ではなく、これからのビックデータ時代を生き抜くスキルの一つではないだろうか?

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    2018年11月12日
  • データサイエンティスト データ分析で会社を動かす知的仕事人

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    本書の最後にソフトバンクモバイルの社員がインタビューに答えている。一般社員が専門職並みにデータ分析のリテラシーを持っており、大いに刺激を受けた。時代に乗り遅れないよう、スキルを身につけなくては。

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    2021年08月08日
  • データサイエンティスト データ分析で会社を動かす知的仕事人

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    思い込みから自由になる
    シンプルに考え、限られた情報からざっくり答えを出し、たくさんの仮説からもっともらしいものを選び出す
    統計とITの能力、ビジネスの問題を発見し解決する能力、創造的な提案を行う能力

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    2016年09月10日
  • データサイエンティスト データ分析で会社を動かす知的仕事人

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    データサイエンティストという言葉が一人歩きしているなかで、新書としてその定義を綺麗にわかりやすくまとめている。本書にあるように、データサイエンティストには統計学のみならず多様な知識が能力が必要とされる。今後23万人が不足する人材育成に対してどのような施策が国と打たれるのか興味深い。

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    2014年08月18日
  • データサイエンティスト データ分析で会社を動かす知的仕事人

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    ここ最近“データサイエンティスト”という言葉をよく耳にします。
    誰が仕掛け人なのかわかりませんが、なかなかに興味深いレイヤの仕事かなと。

     “データサイエンティストの仕事とは「ツールを駆使して大規模データを分析し、
      ビジネスの課題を発見して、その解決に向けて創造的な提案を行うこと」”

    とり上げられている事例がソフトバンク系のものが多いので、
    ある種の販促本(便乗本?)とも思いますが、わかりやすかったです。

     “(データサイエンティストは)統計学×IT(情報技術)×ビジネス
      の領域横断のクロス人材である”

    個人的には非常に興味深いですね、、ふとジョブズの言葉を思い出しました。

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    2013年12月19日
  • データサイエンティスト データ分析で会社を動かす知的仕事人

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    買ってみたものの、ここでの定義も、一般化しそうにない気がする。ハードルの高い定義だと、「Sexyな職業」足りえるのかなあ。

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    2013年12月07日
  • データサイエンティスト データ分析で会社を動かす知的仕事人

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    本人に直接お会いして頂いた著書。「今世紀でもっともセクシーな職業」といわれているデータサイエンティスト How to本!ビジネスセンスつまり仮説の構築と検証に最適なデータ解析を駆使する事が鍵を握る。決して高度な数学を生み出すだけがポイントではないと。出来るデータサイエンティストの三つの思考パターン、オッカムの剃刀、フェルミ推定、アブダクションにはナルホド。エクセルを使った統計解析例も記載されており、初心者にオススメ。

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    2013年12月07日
  • データサイエンティスト データ分析で会社を動かす知的仕事人

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    友人に進められた本。
    ビッグデータは今後のキーワードとなる。
    他のビッグデータの本を読んだが、素人の自分には少し難しかった。
    この本は、それを扱うデータサイエンティストについて、その思考過程や今後のビジネスでのわかりやすく書かれている。

    ビッグデータを扱うとなると統計やITに精通できれば可能のように思えるがそれだけでは不十分である。それ以上に問題を発見し解決する力や創造的な提案を行う力も必要であることが具体例を挙げて説明してある。
    21世紀でもっとも魅力的な職業といわれているデータサイエンティストはまだ定義すらはっきりしていないような新しい分野でもあり可能性を秘めていることがよく理解できた。

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    2013年10月21日
  • データサイエンティスト データ分析で会社を動かす知的仕事人

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    今流行りのビッグデータを扱うデータサイエンティストについて記載されている。「数字を扱うのはあくまで過程であり、その先の目標を達成するために使わざるを得ない」と本文が締めくくられており、なるほどと納得させられた。経営者を短時間で説得するためにはデータを示して提案を通す必要があるというのも大事な考えだなと感じた。感覚や勘に頼るのではなく、数字やデータで示せるものは示し、今後のアクションへの一指標とできるよう分析力を養いたい

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    2013年08月26日