あらすじ
人工知能(AI)の活用によって、ホワイトカラーの仕事、企業の経営、多様な産業はどう変わっていくのか? 30年以上にわたり、人工知能(AI)の研究に携わり、現在も日々、AI関連の研究・技術開発を続け、昨今、内外のAI事情に通じた著者、通称「ドクター・ノムラン」が、AIの実態、AIにできること、産業、ビジネス、仕事へのインパクトを、最新の知見に「温故知新」の視点を加えつつ、掘り下げて展望します。
現在のAIブームを支えるディープラーニングの本質をわかりやすく伝えるとともに、知的生産プロセス、IoT、医療・ヘルスケア、監視機能が重要となる様々なサービス、製造業、広告、マーケティング、農林水産業、そして人事、人材マッチングに至るまで、AIをどう活かすことができるのか解説します。
本書では、著者が研究者の視点、産業応用を目指す技術者の視点に立ち、責任をもって考え抜き、経済社会、法律についても考察を加え、全体に一貫性をもたせるように腐心。シンギュラリティ論に代表される、AIに関する誤った未来予測、悲観論、過剰な期待論を退け、産業・ビジネスから教育、法制度に至るまで、日本が欧米中国に伍して取り組むべきAI開発の課題も展望します。また、一人ひとりがAIに負けない能力を身につけるために何が必要か、明らかにします。
ディープラーニングがどのようなものか、具体的に、直感的に理解していただくために、カラー図版による解説パートを収録しています。
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Posted by ブクログ
035 PC能力やxTechで過去にはできなかった大量データの解析可能
037 強いAI = 人間C3PO、弱いAI = 専門職R2D2
060 見て・聞いて理解する事はかなり補完可能
070 情報の収集、処理、蓄積、分析でＡＩの支援が必要
077 従来の仕事の流れを分解し、AIを取り入れてフローを再構築
082 消費者への対応のリアルタイム化
084 APIを活用し、データとアプリケーションの連携・活用
086 モノからサービスの生産・供給へ「ドリル」でなく「穴あけ」を提供。
086 サービスはその場で生産され消費される。在庫ができない。
093 ホテル宿泊受付 上客が出現する確率が高い時期に予約受付
099 ビールサーバの流量モニタリングで在庫補充自動化、鮮度向上。ＪＲの床上センサ⇒センシングで何がわかるか
106 AIには何をデータ化しないのかが重要
109 AIポジショニングマップによるVoC分析や隠れた相関を見つける
130 認識系AI, 分析系AIがある
200 API活用によるエージェントで仕事の生産性をあげる
255 1本の100万PVより100万本の1PVが作成可能
266 ☆ディープラーニングによる監視業務サービス⇒画像や音による異常判定、オブジェクト認識
286 センサモニタリングによる異常判断
288 JCTシソーラスmapで専門概念の分類
293 監視・見守り・点検はAIで代替
305 住所による保険料の差異 同一価格⇒適正価格
319 製造業が情報産業で効率化⇒情報産業が製造業のセンシングを活用
324 異常検知、監視、抜き取りにAI 人間が見れる複雑な指標ではなく、単純指標の組み合わせで判断
344 マーケティングに基づくe-ビジネスの表
412 アルファ碁：過去対局データ収集⇒自己対局で強化⇒ランダム入れて再度自己対局
425 自治体でのAIユースケース事例
439 ☆自動運転による短車間距離による道路節約⇒自動運転ならではのオペレーション
447 AIは不具合の原因がつかみにくい。不具合の減災や責任の所在明確化必要。
456 AIに変わられる業務とは？
463 なぜを問い続ける事がAIとの差別化
