あらすじ
人工知能（AI）は万能ではない。AIができるのは、あくまでも「部分的な自動化」。では、どんな自動化だったら、AIは対処できるのか？ AIが対処可能な自動化を五つに分類したうえで、事例を交えつつ、小さな会社などでもできるAI活用法を解説。
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Posted by ブクログ
AIを使いこなせるかどうかは、「本質的な問題を設定できるか」によって決まる。
どれほど優れた道具があっても、解決すべき問題が明確でなければ、その道具を持っていても意味がない。
重要なのは、「何を解決するためにその道具を使うのか」という視点である。
問題に焦点を当てなければ、どんなに優れたツールも宝の持ち腐れになってしまう。
プログラムの本質的な価値は「自動化」にある。
これまで人間が手間をかけて行っていた煩雑で面倒な作業を、プログラムによって自動化することができる。そこに大きな価値がある。
そのためには、これまで人間の知恵や経験として蓄積されてきたものを、どのようにプログラムやデータとして表現するかを考える必要がある。
問題を考える際には、次のような視点が重要になる。
・どのような問題が起きているのかを把握する
・それがどのような課題なのかを整理する
・その課題をデータとして扱える形にできるかを考える
・解決に向けた具体的な目標を設定する
日々の業務の中にある難しさや非効率を見つけ出し、それを解決するための本質的な問題を設定していく。このような思考法を身につけることが重要である。
AIが得意とする自動化には、主に次の五つがある。
・分類
・要約
・クラスタリング
・推論
・探索
現在では、生成AIの登場によって、これらの技術を個人のパソコンでも活用できる時代になった。
AIを適切に使いこなすことで、これまで難しかった多くのことが実践可能になっている。
本書は、こうしたAIの活用方法を理解し、それを自分の人生や仕事にどのように役立てていくかを学ぶことができる一冊である。
Posted by ブクログ
AIの現状をよく説明してくれる本。
ツールは、何ができて、何ができないか、
をまずは理解すること。
自分がやりたいことを明確にして、
ツールが使えるのか、どうかを
考えることが大事、とする。
本では、イシューという言葉が使われるが、
目的、とした方がしっくりくる気がする。
Posted by ブクログ
人工知能の現実的な活用方法で、「自社における課題(イシュー)を設定し、そのイシューを「○○を自動化したい」と分解していく」考え方は非常に参考になった。
・表出化
・要件化
・データ化
・指標化
Posted by ブクログ
今やっているビジネスで、AIをトライで導入しようとしているのだが、その際ベンダーから進め方の説明をしてもらった。その内容がほぼほぼ書かれており非常に実践的な本だと思いました。
今までAI関連は抽象度が高く、実際にどうやれば良く分からなかったが、
この本にはすの進め方や実例が掲載されており、具体的な内容がわかった。
Posted by ブクログ
周回遅れと言われる日本の人工知能が挽回できる方法は、現場で解決すべき本質的な課題を明確に見極め、その本質を起点に人工知能の導入を進める「イシュー指向型」であるとして、その「イシュー指向型」を軸に人工知能を解説します。
イシューの見極め方から分かり易い事例の解説、そして自分のパソコンで人工知能を動作させるまでと、とても実践的でやる気にさせる入門書です。特に終章での価値の見つけ方に大きな示唆を頂きました。
Posted by ブクログ
AIってどうやって使っていけば？という漠然とした疑問を、具体的な方法をみていくことでクリアに、また身近にしていける。AI利用についてのアタリをつけられるような本。
Posted by ブクログ
aiを使う時にどのような流れ、視点で考えればいいか、を簡易のフレームワークに落としていきたいと思っていて、その参考になる型があった。
サッとその部分だけ抑える、という感じで、必要十分に得られてよかった。
Posted by ブクログ
企業が人工知能（AI）を導入し、利益を上げるための方法を、データサイエンスの研究者が指南。小さな会社でも導入できる実践的なステップについて、事例を交え解説した書籍。
ビジネスにおいて人工知能を活用するためには、
・技術面に強い専門家（データサイエンティスト）と、
・仕事上の課題（イシュー）から人工知能を使う目的を考えられるビジネスパーソン
の両方の視点が必要。
「従来の自動化」と「人工知能による自動化」は異なる。
前者：人があらかじめ記述した手順を自動的に実行する。
後者：人が与えた「訓練データ」から人工知能が学習し、パターンを見つけ出し、自動的に判断し、適切な動作を行う。
人工知能を使いこなすためには、「何に対して」使うかを考える必要がある。
つまり、自社が持つ解決すべき「イシュー」を明確にすることが重要。
イシューを導き出すプロセスは、次の4段階に分けられる。
①表出化
問題点を言語化して、イシューを明確にする。その後、選ばれたイシューはサブイシューに分解し、人工知能に適用できるようにする。
②要件化
サブイシューを解決するために必要な要件を、具体的にすべて挙げる。
③データ化
「②で挙げられた各要件がデータとして存在するか」、もしくは「今後取得可能か」を検討する。
④指標化
イシューを解決するために、得られたデータを「どのように判別するか」を規定する。
