【感想・ネタバレ】文系ＡＩ人材になる―統計・プログラム知識は不要のレビュー

野口竜司

AI社会になって、ボクは職を失わないだろうか？
文系のワタシが、AIでキャリアアップするには？

そんな不安や疑問を解消するのが本書です。

英数国理社×ＡＩ時代に対応した、ＡＩ活用の現場から生まれた実践トレーニング本。
・専門用語は必要最低限に
・豊富な業種別事例は「自社での活用」を考えるヒントに。
・ＡＩとの「共働きスキル」を身につける。
ＡＩを活用したビジネスプランを豊富に紹介。本書は、AIを、機能別に４分類、役割別に２分類し、合計４×２＝８分類にわけている。その分類を用いて、事例を解説しているので、非常に理解しやすく、自分の仕事への適用・応用を検討しやすい。AIとお共働きスキルを身につけよう。

[ブクログ · ★★★★★]

AIが進化を続ける社会で、AIに職を奪われる文系ができる、AI活用について学べる。

そもそも、AIとは？という基本から始まる。注釈の必要な単語はいくつか出てくるものの、同じ単語のでも何度も説明をしてくれるため、基礎知識がなく、また苦手意識のある私でもなんとかついていくことができた。

AIを活用した企画の組み立て方や、活用事例が細かく説明してあるため、文系でもAI職になれそうな気分になれる。
実際、今この会社の、今この仕事で、どのように生かしていけるかのアイデアはこれから頭を悩ませる必要はあるものの、AIが主流になっていくであろうこれからの時代も怖くない、そう思えた。

[ブクログ · ★★★★★]

書籍のメッセージと内容が非常に明確でわかりやすい。AIに対する正しい理解を促進し、活用していくことへのマインドセットを形成してくれる。
仕組みの理解や事例の構造化も秀逸。

[ブクログ · ★★★★★]

身近に有りつつも漠然としたAIについて基本的な概念を十分に理解できる1冊。
専門知識がある技術者たちと共働きし、AI社会で仕事をしていく上での考え方が身につく。
大きな不安がひとつ解消される感覚を覚えた。
【学んだこと】
一型・T型・O型・逆T型・I型
AI>機械学習>ディープラーニング = 武士>徳川家>徳川家康
教師あり学習・教師なし学習・強化学習
識別系・予測系・会話系・実行系と代行型・拡張型による8分類
AI導入プロジェクトの進め方

[ブクログ · ★★★★★]

AIを作る側ではなく使う側として仕事にしていこうという内容。どんな技術も成熟してくると広い層の人々が使えるようになってくる。AIもその例に漏れず、作る側も大事だが、どう使うかを考えることも大事。いわゆる文系と言われる人はこのどう使うかを考える仕事をすれば、失職せずに済む。今のITコンサルみたいなノリでAIコンサルみたいな職種が出てくるのかな（もうあるかも？）。

ただこの本は機械学習かじってコード書いたことがある人には少しもの足りないかもしれない。事例集だけ見て、自分でコード書いた方が勉強にはなる。

[ブクログ · ★★★★★]

AIのことを本当に何にも知らなかった私にとって、とても楽しく読める本でした。

AIがどれだけ自分の身近な存在なのか全く知らず、その実用性もまだまだ先のことだと勝手に思っていました。

ですがこの本を読んで、あれもこれもAIが関与しており、AIが普及すれば自分の仕事に関してだけでもいくつも便利にすることができることに気付きました。

この本をきっかけに、もっとAIについて勉強してみようと思いました！はじめの1冊にぴったりです。

[ブクログ · ★★★★☆]

P28
AIが私の仕事にポジティブな影響をもたらす→世界平均62%、日本平均22%

P50
スクラッチでAIを作る代わりの3つの選択肢
・コードベースのAI構築環境で作る
・GUIベースのAI構築環境で作る
・構築済みAIサービスを使う

P59
AIは一番広い意味、その中に機械学習、さらにその中にディープラーニングを含む

P92
AIの自己解釈による集合作りを「クラスタリング」

P96
AIを4つの機能別に分けるのであれば
1. 識別系
2. 予測系
3. 会話系
4. 実行系

P127
PoC(Proof of Concept)
本格開発を行う前の事前の実証実験

P202
AI企画における重要な5W1H
Who「誰のためのAI?」顧客、従業員、取引先
Why「なぜAIが必要?」
不満を減らす
不便を減らす
コストを減らす
作業時間を減らす
満足を増やす
便利を増やす
売り上げを増やす
仕事の付加価値を上げる
Which「どのタイプのAI?」
1. 識別系
2. 予測系
3. 会話系
4. 実行系
What「どんなAI？」
AIができること⇨AIによって解決されること
How「どう分業する？」
代行型、拡張型
When「いつまでにどう用意する？」

P224~事例紹介

[ブクログ · ★★★★☆]

AIについて名前だけは日常的に聞くからわかったつもりになってた
想像以上にいろんな企業がAIを活用してて、それが日常生活に溶け込んでた
AIは文系の人間には関係ないと思ってたけどそんなことない。AI技術を持つ理系人を活用するためにも、文系こそAIの活用や企画に励まなくちゃなと。多分これからは日常的にいろんな場面の解決策の一つとして、AIの活用が出てくるだろうし、そういう時にAIを理解している人がいるだけで解決の幅や効果は大きく広がると思う
これから社会人になるにあたって、AIの知識は必要不可欠だし、めちゃくちゃ役に立った！ただ実践部分は今読んでも分からないことが多かったから、社会人になって企画や運営に関わる前にまた読み返したい！

[ブクログ · ★★★★☆]

後半がややだるい感じでしたが、AIとの関わり方で、I型、O型、T型などの考え方は納得感があり、今後の参考にもなったと思う。

あと、AIを活用する系の講演の中でこちらの書籍を引用していたりしたので、社会実装という文脈では、読んでおくと良い1冊かなと思います。

[ブクログ · ★★★★☆]

文系ＡＩ人材になる―統計・プログラム知識は不要
著：野口 竜司

AI技術が一般化し誰もがAIを気軽に扱えるようになった今、「AIをどう作るか？」よりも、「AIをどう使いこなすのか？
？」のほうが大きな課題になりつつある。

本書は、「プログラミングや統計・数理的なことの中身に触れない」「AIの専門用語を極力使わない」「できるだけ多くの事例を入れる」の３つのルールのもと、「文系AI人材」の仲間入りを目指す一冊となっている。

構成は以下の7章から構成されている。
①AI社会で職を失わないために
②文系のためのAIキャリア
③AIのキホンは丸暗記で済ます
④AIの作り方をザックリ理解する
⑤AI企画力を磨く
⑥AI事例をトコトン知る
⑦文系AI人材が社会を変える

「AIを作るよりも、どう使いこなすか」は、本書が記された時よりもその傾向や重要性は色濃くなっている。チャットGPTしかり、作ることはできないが、それを使って、組み合わせて新しいことを作り出したり生み出したりすることは、私を含め「文系」でも出来ることであったり、だからこそできることも増えてきているのかもしれない。

AIに少し触れてから、本書を再読することで、より深く理解もでき、本書の完成度を再認識することになった。AＩの教科書的な使い方もできれば、実践的な知識を得ることも可能となっている。

人とＡＩの関係性、文系人間とＡＩの関係性と向き合い方の正解への布石が本質的に紹介されている。

[ブクログ · ★★★★☆]

文系AI人材として、AIを導入するための考え方や事例、具体的なノウハウが詰まってる！！
AIの実現可能性を沢山たくさん感じた。実践的な内容が主です！
正直今の私には、(立場上や業務内容上)アイディアを膨らますと言うことしかできないから、また時を経て何度も読むことになりそう！
自社にAI導入を今すぐしたい！自社サービスで今もうAI始めたい！って言う方におすすめ！

[ブクログ · ★★★★☆]

AIを概念的に理解し、活用事例から学び、AIを使いこなせる人材になるための指南書的な本。仕事場にAI技術を使ったツールが登場したときに困らないように準備ができる。本書を読み、最新の動向も確認しておくと良いのだろう。

[ブクログ · ★★★★☆]

構築済みAIサービス」では、主に「チャットボット」「OCR」「画像認識」「音声認識」「音声合成」などのテーマを扱うものがあります。企業自らがオリジナルで作らなくても、これらのAIを使うだけで済むケースが増えてきています。

　「AI」は一番広い意味をもっている言葉で、その中に「機械学習」が含まれます。また、機械学習のひとつとして「ディープラーニング」がいるわけです。ただ、この「ディープラーニング」が特別な存在であったから機械学習が脚光を浴び、AIの世界がこの数年、急速に発達したのです。

AIとは、人間と同様の知能を実現させようとする技術
機械学習とは、AIの一種。学習により特定のタスクを実行できるようになるAI。学習にあたっては、主に人が特徴（目のつけ所）を定義
ディープラーニングとは、機械学習の一種。人間の脳の神経細胞（ニューロン）を模した学習法から発展。主にマシンが特徴（目のつけ所）を自動定義

ディープラーニングは、大きく3つの点でAIの力を上げ、社会の中でのAIの実用範囲を広げました。ひとつは「画像・動画識別力」、2つ目は「自然言語・会話制御力」、3つ目は「物体制御力」です（図表3‐6）。

「画像・動画識別力」は眼の代わり
「自然言語・会話制御力」は耳と口の代わり
「物体制御力」は身体の代わり

教師あり学習には「分類」「回帰」の2つのタイプが存在します。
　「回帰」は選択肢の中から該当するものを当てにいくのではなく、数値を当てにいくタイプ

　教師なし学習は、どの観点で集合を分けているのかが言語化されず、人による解釈が難しい場合があります。機械学習を使い始める際は、できるだけ答えのデータが用意できる状態でスタートし、教師あり学習から始めるのがおすすめです。

[ブクログ · ★★★★☆]

これからのAIは、作る側であるエンジニアに加え、実際のビジネスの場で利用する側も重要である。
内容は読みやすいので、今後訪れるであろう、誰もがAIを使う時代に向けて、私も含む文系人材の意識形成と基礎知識の習得に有用と思う。

[ブクログ · ★★★★☆]

これから本格的に身近になってくるAI。技術者としてAIを作るのではなく、エクセルと同じように当たり前のものとして使うようになる日が間もなくやってくる。たしかにそうだろうな。
本書はAIの日常業務への使い方、企画の立てかたを具体的に説明しています。簡単な内容をちょっと長く説明しすぎている感はありますが、言わんとすることはよくわかりました。AIを恐れるのではなく、フツウに使おうとする感覚。これが大事ですね。

[ブクログ · ★★★★☆]

初心者に向けてAIは何か、どう作られてるか、実際にどう活用されているがをわかりやすく書かれている本。超基礎だが教科書的に使えそう。

[ブクログ · ★★★★☆]

AI企画力を磨くことがこれから役に立つと確信できる本。

この本を読もうと思ったのは、AIを使ってどう仕事していくのかを参考にできると思ったから。「10年後の仕事図鑑」では、AIによって職が失われることが言及されていた。では、AIはどういう働き方を提供してくれるのかそこまであの本には書かれていなかったのでこの本を読んだ。

この本で一番感じ取ったのは、これからAIを使いこなしていく人材が重要になってくることだ。AIを作ることは理系の専門分野の人しかできないが、それ以外の人はAIを使いこなす力・AIを使ってできることを考える企画力を磨いていくことがこの先の未来に考えられる。この本で実際にAIを企業がどのように導入しているのかを紹介してくれている。
私は中でもubieの医療現場の業務効率化のためのAI問診が目に止まった。医療従事者が不足している中で患者の数だけは増え続ける。そんな中問診の時間を減らす・カルテの入力といった作業を減らすことがどれだけ他の時間の生産性をあげられるかを理解できるからだ。医療従事者としてのバイト経験がある私だからこそ、この事例は感銘を受けた。

この本を読んで学んだのは、AIに支配されずAIを支配して何かを作れる側に回ろうということだ。AIはそもそも労働者を幸福にするためにあるもの。だからAIによって職が失われることを危惧するのではなく、AIによって仕事を生む・仕事を助ける方向に導けられるようにする力を身につけることがこれからやること。
私は、今後AIを使って不便なことを解消できない可能性を探っていきたい。

[COOLOwl · ★★★★☆]

目から鱗でした！

若い頃にシステム設計に携わり、今でもExcelのマクロを組むのが好きです。
この本を読んで、AIがそのExcelのマクロを組むのとほぼ同じ感覚で使える時代になってきたことがよくわかりました。

まさに、目から鱗、でした！

今まで遠い存在だったAIがとても身近なものだとわかったので、これから積極的に勉強していこうと思います。

[ブクログ · ★★★☆☆]

チャットGPT版を買ったつもりがこちらを買ってしまい一旦了読者。

AIを作れる人は増えてるけど、それをどう活用するかの企画をする人が育ってないから、育てたい、最低これを読んで理解深めてね　という主張と理解

アルゴリズムの理解は一回ではできなかったけど、
AIができること　
　識別系、予測系、会話系、実行系
×
拡張　or 代行

を押さえておけば一旦良いかと思った。

事例などもAIの使い方をよりわかりやすく理解する補助材料になった。

[ブクログ · ★★★☆☆]

AIの「使いこなし方」を、実際に企業で使われている例の数々を挙げてその考え方を解説している。プログラミングの仕方ではなく、活用に力点を置いているので文系人がわかりやすいように書かれている。

企業での使用実例はなかなか興味深い。日々の仕事の中で「AIに置き換わってほしい仕事（人、とも言いたくなる例あり）」が多々あるが、AI開発にもカネがかかるから「費用をかけるに足らない仕事」はAI化されない。その費用対効果を乗り越えたであろう実例は羨ましい。

チャットボットでサービスをしている場面もよく出くわす。一向に繋がらないアフターサービスの電話にイライラするぐらいなら、多少的外れでもAIによる即答が来る方がいいと思えることもある。

今のところAIの活用は、「枠にはまっている仕事」には抜群に向いていると思う。AIに取って代わられないためには、枠の中だけで振る舞おうとしない気概が必要だ。

[ブクログ · ★★★☆☆]

AIは「識別系」「予測系」「会話系」「実行系」の4種類
文系人材として乗り遅れず活用することが大切！

[ブクログ · ★★★☆☆]

AIを使うことに特化した内容です。これからの時代はこれで十分だと思いました。実用化事例がたくさん掲載されており、何かしら自分の仕事に適用するアイデアが浮かぶと思います。AI活用の企画を考えるために必要な知識と、自社に応用するヒントが得られる良書です。

[ブクログ · ★★★☆☆]

●一分野マスター読書「DX」25冊目。AIは作れなくても「使えればいい」という主張は励みになる。プログラミング知識がなくても、AIを上手に活用することができる人材がビジネスを動かしていくことになるという主旨から、「文系AI人材」の仕事内容の他、AIに関する基本・作り方・企画力・事例について解説している。

[ブクログ · ★★★☆☆]

文系の人に限らずＡＩの初学者におすすめ。

【概要】
●ＡＩと人との分業の５つの分類
●文系ＡＩの具体的な仕事内容
●文系ＡＩ人材になるための４つのステップ
●ＡＩの４５事例

【感想】
●ＡＩを詳しく勉強するには物足りない内容であるが、最初に概要を知るにあたってはわかりやすく書かれていて良書であると思う。
●ＡＩの導入が目的化してはいけないというポイントを押さえた上で、ＡＩを導入するに必要な考え方が書かれているのもよかった。

[ブクログ · ★★★☆☆]

■3種別
・AI：人間と同様の知能を実現させようとする技術
・機械学習：学習により特定のタスクを実行できるようになるAI。学習にあたっては、主に人が特徴(目のつけ所)を定義
・ディープラーニング：機械学習の一種。人間の脳の神経細胞(ニューロン)を模した学習法から発展。主にマシンが特徴(目のつけ所)を自動定義。

■学習方法の3分類
①教師あり学習
②教師なし学習
③強化学習

■機能別
・識別系：見て認識する
・予測系：考えて予測する
・会話系：会話する
・実行系：身体(物体)を動かす

■役割別
・代行型：人間ができることをAIが代わりに行なう
・拡張型：人間ができないことをAIによってできるようにする

■事例
・LOHACO：電話・メールを含めた問い合わせ総数の５割をマナミさんが対応

[ブクログ · ★★★☆☆]

フレームワークはわかりやすいかな。バズワードの匂いは若干するけど。3年後くらいに読み直すと興味深いかも。

[ブクログ · ★★★☆☆]

基本的なことがわかりやすく書かれており、初心者には読みやすい本だと感じた。AIを活用したサービスやプロダクト開発に関わる機会がある、または今後関わる機会が見込まれる、データエンジニアやデータサイエンティストでない人が基本的なことを理解するのに良いと感じた。
AIの存在感が今後増していくことは確実だと思うので、業務やそれ以外の場面でも、AIをなぜ使うのか？どのようなAIをどのように使うと良いのか？考えられるようになっていきたいと思った。

[ブクログ · ★★★☆☆]

プログラミングができない自分として、AIとどう付き合っていけばいいのか？少し道筋が立った。
今更プログラミングを学ぶのにもエネルギーがいるし、その技術で何か作り上げられるかというと仕事で使えるレベルのものではないと思っていたけれど、今はGUIベースや構築済みのAIサービスがかなりできてきており、仕組みを理解して上手にそれらを活用する方がよっぽど利用価値が高い。

そう思うとプログラミングそのものではなく、あらゆるサービスにアンテナを張りながら自分の仕事に適したサービスを上手な利用していくことがポイントだと思った。

[ブクログ · ★★★☆☆]

基礎的な内容で分かりやすく、後半はAIの企業別適用事例集になっていてイメージもし易い良書。マグロの良いネタを判別したり、困っている人の表情や挙動をカメラで判定するなどの利用が既に始まっている。

AIは低次なレベルではある種のルール化の統計処理だと思うが、学習や応用の精度が上がれば、更に利便性が上がるだろう。突き詰めると、結局、人間の感情や知能、判断にもパターンがあるのだろう。いずれ、境界がなくなるような気がする。

[ブクログ · ★★★☆☆]

AIを取っつきやすくするためのネーミングかと思うが、「文系AI人材」とか「理系AI人材より文系AI人材の方がこれからは重宝される」という言い回しに引っかかりを感じる。要は、AIの特性（得意・不得意）を理解した上で、どういう目的で何に活用するかを考えられる人材が求められる、ということかと。
中盤に記されているAIのキホンや、ざっくりとした作り方、後半の事例集に使用されているフレームワークは簡潔で分かりやすい。

[ブクログ · ★★★☆☆]

AIはデータを集積させたものぐらいの知識しかなかったけど、違うということを理解することが出来た。

今まではAIを作る側を意識していたけど、AIを使う側でもビジネスとして需要があることを理解できた。

「想像できることは実現できる」いよいよこの言葉が現実的な時代になる。

[ブクログ · ★★★☆☆]

文系と理系と二分化して、すべてを論じるのは好きではないが、プログラミングやITリテラシーが低い（苦手）な人でも、誰でも理解できるというニュアンスを込めた「文系AI人材」ということのようです。

実際、ビジネスにおける商品・サービスの企画でも、具体的な作業や実務はできない（または委託）したとしても、その内容や意味を理解していれば、仕事の発注と成果物は受け取れるわけで、そういう意味でAIを活用できる人になりましょうね、ということを解説した本。

例えば、モノづくり系の人で、プログラミングなんてよー知らんという方には、とても分かりやすいのではないでしょうか。
人手が足りない部署等で、効率化・生産性向上のために、●●の作業が自動化できたらいいのに、というニーズを感じている人が、”理系AI人材（≒プログラマーやデータサイエンティスト）”に仕事を頼む、といった状況で本書は役に立つと思います。
業界別のAI活用事例も○です。