文系AI人材になる: 統計・プログラム知識は不要

著者 : 野口竜司

• 東洋経済新報社 (2019年12月20日発売)

感想・レビュー・書評

[うっちーさんの感想 · 2021年1月9日]

タイトル通り優しくシンプルに表現されている。

AI→機械学習→ディープラーニングの3層

識別系、予測系、会話系、実行系の機能別4階層
代行型、拡張型の役割別2階層

目的変数と説明変数を用いてプランニング。

大枠を抑える入口としては良いと思う。

[ともあつさんの感想 · 2021年1月1日]

自分のような文系で、プログラミングとは無縁の人間でも、AIを身近に感じることが出来る本。
デフォルメしている部分もあると思うが、体系的に分かりやすく整理されている。
後半の事例紹介がやや冗長なのはご愛嬌か。

[kodyhaseさんの感想 · 2021年1月1日]

Excelもある程度使えるだけで、当然自分で作れるわけじゃない。「AIはExcelくらい誰もが使うツールへ」という帯に惹かれて購読。

AIについてざっくり俯瞰的に解説してくれているのはありがたい。自分の担当業務から、是非やろう！というアイデアは思い浮かばなかったが、人事関連なら、
・退職予測
・従業員からの問合せ対応
という感じだろうか。

航空業界なら、
・需要予測からのダイナミックプライシング
・同じく、増便・減便検討
・新規就航地の検討
・コールセンターの問合せ対応
とかかな…こちらは折を見て関連部門に聞いてみよう。

[miamiachuさんの感想 · 2020年12月12日]

期待よりは読みづらく？はまれず？後半は流し読みしました。

[ゆーやさんの感想 · 2020年12月3日]

AIの分類と開発プロセスが図を用いて分かり易く整理されています。

所々単純化され過ぎているのではと感じるポイントはありつつ、後半の事例集などはとても参考になりました。

[たまにさんの感想 · 2020年11月26日]

AIとの共存社会、そしてAIを使ったビジネスについて読みやすくまとめられています。
タイトルからは文系のための書籍と読み取れますが、文系のためというよりはAI関連事項を専門に扱っていない人を対象とした内容です。専門的な話は極力避けられており、AIの基本(大雑把な作り方やモデルなど)からAIが用いられているビジネスモデルについて0から学びたい方には参考になると思います。

[亀岡さんの感想 · 2020年11月23日]

これかな

https://note.com/kojiasano1103/n/nbf8da6175ec8

[だいちゃんさんの感想 · 2020年11月13日]

　以前読んだ高橋洋一さんの本の中で紹介されていたので読んでみた。
　タイトルから分かる通り、AIを作るという理系な話ではなくて、使う側に焦点を当てた文系目線の内容である。著者が述べていたように、データサエインティストがいるだけではダメで、それをどう使うか導いていく文系AI人材の大切さが分かった。

[Kanameさんの感想 · 2020年11月11日]

流し読みなら30分程度の軽い内容。AIをある程度を知っている者には知識的には何も解説されていないに等しい。それが文系というカテゴリという一括りにされていて？？？ちょっと言葉足らずの感が拭えない。文系を馬鹿にしすぎでしょ。理系でもダメな奴はダメですから。出版社、編集者の力不足、語彙力不足ですね。
とはいえ、この本の有用性は分かりやすく適用可能性を示している点です！サルでもわかるAI活用術ってということですね。そうしなかったのは出版社のプライドなんですかね。
AI活用事例のケーススタディのカテゴリ化はわかりやすい。事例をAIに丸暗記させて、クラスタリングして適用分類しましたってことなら、すごいオチですね。そんなことはないか^_^

[杉浦 亮さんの感想 · 2020年11月10日]

ＡＩが身近に感じられるようになり、作る方法が多様化、定型化することにより、今後は、ＡＩを作る理系人材ではなく、どのようなＡＩをどのような方法で作るかの方向性を出し、完成した技術を使う人材、ＡＩ文系人材が必要になるという主張をしています。著者が指摘はよく理解できます。調査によると、日本人は世界の他の国と比較し、ＡＩへ不安を感じているとのことであり、それは確かな知識を得ることで不安は和らぎます。中盤の技術的な部分は流し読みのような状態で、理解できないところも多かったわけですが、様々な活用事例が豊富に掲載されているので、文系人材がどのように関与していくかのイメージがつきやすいと思います。必要以上に恐れるのではなく、一方で過大な期待もしない、そんな姿勢で臨むことが必要なんだと感じます。



▼「日本人は世界の他の国の人と比べて、よりＡＩへの不安を抱いている」（アクセンチュア調査）
▼「ＡＩを作る」と「ＡＩを使う」は別のもの
・ＡＩを「使う」側の教育環境や、人材キャリアをフォローアップする環境はまだ整っているとはいえない
▼活用タイプ別ＡＩ８分類
・機能別４タイプ
　①識別系ＡＩ「見て認識する」
　②予測系ＡＩ「考えて予測する」
　③会話系ＡＩ「会話する」
　④実行系ＡＩ「身体（物体）を動かす」
・役割別２タイプ
　①代行型（人間ができることをＡＩが代わりに行なう）
　②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）
▼ＡＩ導入後の変化量と実現性をスコア化し、導入を検討する
▼ＡＩを過大評価も過小評価もしない
▼感性と論理の行き来でＡＩ企画を小ぶりにしない
▼ＡＩ企画の「解像度を上げる５Ｗ１Ｈ」
・ＷＨＯ「誰のためのＡＩ？」（顧客、取引先、従業員）
・ＷＨＹ「なぜＡＩが必要？」（マイナス（不満・不便・コスト・作業時間）を減らす、プラス（満足・便利・売上・付加価値）を増やす）
・ＷＨＩＣＨ「どのタイプのＡＩ？」
・ＷＨＡＴ「どんなＡＩ？」
・ＨＯＷ「どう分業する？」
・ＷＨＥＮ「いつまでにどう用意する？」
▼ＡＩにより「消費者、会社、働き手」に対して大きな変化を起こしていく
▼文系ＡＩ人材が社会をリードする
　社会変化は、発展したＡＩ技術だけあれば進んでいくわけではない。新しい技術を使う側の人間たちのアイデアと実行力によって着実に推進される

＜目次＞
はじめに　文系ＡＩ人材になろう！
第１章　ＡＩ社会で職を失わないために
「ＡＩ失職」を恐れず「ＡＩ職」に就く準備を　
「ＡＩとの共働き」スキルを身につけよう　
５つの「共働きスタイル」
第２章　文系のための　ＡＩキャリア　
ＡＩは「作る」から「使う」へ
上手に活用する「文系　ＡＩ人材」が重要に
「文系ＡＩ人材」の仕事内容とは？　
「文系ＡＩ人材」になるための４つのステップ
第３章　ＡＩのキホンは丸暗記で済ます　
ＡＩ／機械学習／ディープラーニングの違い
学習方式の３分類－－教師あり／教師なし／強化学習
活用タイプ別ＡＩは４×２＝８分類
「識別系ＡＩ」はこう使う
「予測系ＡＩ」はこう使う
「会話系ＡＩ」はこう使う
「実行系ＡＩ」はこう使う
出る順でＡＩ基礎用語を丸暗記する
第４章　ＡＩの作り方をザックリ理解する　
ＡＩは特徴づかみの名人
「予測系ＡＩ」の作り方を理解する　
「識別系ＡＩ」の作り方を理解する
「会話系ＡＩ」の作り方を理解する　
「実行系ＡＩ」の作り方を理解する
第５章　ＡＩ企画力を磨く　
ＡＩ企画の「１００本ノック」
「変化量と実現性」を担保する　
ＡＩ企画の「解像度を上げる５Ｗ１Ｈ」　
第６章　ＡＩ事例をトコトン知る――業種別×活用タイプ別の４５事例集　
第７章　文系ＡＩ人材が社会を変える　
ＡＩによる「消費者、会社、働き手」への変化
ＡＩ社会を牽引するアマゾン
ＡＩ×各業界で変革を作るソフトバンク
日本の銀行で起きているＡＩによる変化
文系ＡＩ人材が社会をリードする
おわりに

著者プロフィール

株式会社ZOZOテクノロジーズ VP of AI driven business
日本ディープラーニング協会 人材育成委員メンバー
ZホールディングスのZOZOで様々なAIプロジェクトを推進するかたわら、大企業やスタートアップのAI顧問・アドバイザーやAI人材育成も実施。「ビジネスパーソンの総AI人材化」をめざし活動中。著書に『文系AI人材になる』（東洋経済新報社）など。

「2021年 『管理職はいらない』 で使われていた紹介文から引用しています。」