人手不足、働き方改革―― 「現場任せ」はもう通用しない! 日本企業の生産性の低さは、個々人のがんばりに依存した「おもてなし」や「職人気質」至上主義から脱却できないからではないか? もう、現場に頼った経営だけでは大きな生産性向上は期待できない! 本書では、多くの事業で経営改革・組織変革の実績を積んできた著者が、コンサルティングに携わった企業の実例をふんだんに交えながら、現場の働き方改革の次に着手すべき「組織生産性向上」についての4つの着眼点を紹介します。 ●本書が紹介する4つの着眼点 ・サービスの産業化――現場の工夫と努力でやりくりすることをあてにした消耗型サービス提供から、サービス品質を仕組みで担保するサービスの産業化へ ・課題解決のガバナンス――権限委譲という名の丸投げ&忖度による組織運営から、ミッションをバイトサイズ化して社員の自律性を引き出す課題解決型組織運営へ ・顧客ニーズ徹底による投下資本生産性向上――“顧客志向=サービス増”のパラダイムから、引き算により投下資本対提供価値を上げるビジネスモデル・業務への転換 ・知的資産を活用したビジネスモデル開発――拠点や製品を拡大する量的な拡大シナリオではなく、過去培った知的資産を源とする差別化・収益性に優れた事業の展開

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ◆AIの数学は、ここまで面白く読める◆ ★2024年ノーベル物理学賞受賞　ジェフリー・ヒントン氏絶賛！★ ・「学習する機械」というアイデアは、どこからやってきたのか？ ・一度は忘れ去られた技術が、なぜ現代のAIで復活したのか？ ・人工知能の能力に、限界はあるのか？ ★＜ニューラルネットワーク、勾配降下法、誤差逆伝播法、ディープラーニング……＞★ 本書では、現代AIを生み出した画期的なアイデアの数々を数学の基礎と研究の歴史から解き明かしていきます。 ★＜線形代数、微積分、確率・統計、最適化理論……＞★ 一見無関係な数学が、機械に「学習」を与えるために、どのように結びついてきたのか。 ベクトルや行列の基礎から丁寧にたどることで、AIを支える数学の美しさを垣間見ることができます。 本書の魅力は、数学の解説だけにとどまりません。 ★＜イリヤ・サツケヴァー、ジェフリー・ヒントン、 ジョン・ホップフィールド……＞★ 著者は、研究者たちの証言を丹念に拾い上げ、機械学習の発展を当事者の視点から描き出します。 一次情報に裏打ちされた語りによって、現代AIを支える数学が臨場感あふれる「知の物語」として立ち上がります。 ★＜AIを使う人、AIを作る人、そしてAIの正体を知りたい人へ……＞★ 現代のAIを本質から理解するための、知的興奮に満ちた一冊です！ ■こんな方におすすめ ・情報系の学科に所属する大学生、情報工学に興味がある高校生 ・AIを支える数学について面白く学びたいエンジニア ■目次 Chapter 1 パターンに焦がれて（Desperately Seeking Patterns） Chapter 2 ここでは誰もが、ただの数……（We Are All Just Numbers Here ...） Chapter 3 お椀の底へ（The Bottom of the Bowl） Chapter 4 すべては確率しだい（In All Probability） Chapter 5 類は友を呼ぶ（Birds of a Feather） Chapter 6 行列には魔法が宿る（There's Magic in Them Matrices） Chapter 7 カーネルトリック、その大いなる手品（The Great Kernel Rope Trick） Chapter 8 物理学が、そっと手を貸す（With a Little Help from Physics） Chapter 9 ディープラーニングを後退させた男（いや、彼のせいではない）（The Man Who Set Back Deep Learning（Not Really）） Chapter 10 しつこい神話に終止符を打ったアルゴリズム（The Algorithm that Put Paid to a Persistent Myth） Chapter 11 機械の眼（The Eyes of a Machine） Chapter 12 テラ・インコグニタ――未知なる地（Terra Incognita） 後記 トランスフォーマーさえあればよい？（Are Transformers All We Need?） ■著者プロフィール ●著者：アニル・アナンサスワーミー（Anil Ananthaswamy）：科学誌『ニュー・サイエンティスト』の元副ニュース編集長で、現在は同誌のコンサルタントを務める。カリフォルニア大学サンタクルーズ校の科学ライティング・プログラムで客員編集者を務めるほか、インドのバンガロールにある国立生命科学センターで、科学ジャーナリズムのワークショップを毎年担当している。また、『米国科学アカデミー紀要（PNAS）』の「Front Matter」欄で、フリーランスのフィーチャー記事編集者を務め、『ナショナル ジオグラフィック・ニュース』『ディスカバー』『マター』誌などに寄稿してきた。 ●訳者：小林裕亨（こばやし ひろたか）：上智大学応用データサイエンス学位プログラム教授。アクセンチュア、アーサー・D・リトルにて経営戦略策定や業務変革に従事、米国マイクロソフト本社では事業開発を担当。その後、経営コンサルティング会社ジェネックスパートナーズを共同創業し企業変革に多くの支援実績を積む。そして、プロセスインテリジェンスのリーダーであるCelonisの日本法人を立ち上げ、市場開拓を推進した。現在はAI・データサイエンスによる経営戦略や意思決定の高度化、AI時代における企業や社会の変革について研究・教育を行っている。東京大学工学部卒業、米国カーネギーメロン大学MBA修了。