- Amazon.co.jp ・本 (207ページ)
- / ISBN・EAN: 9784532113711
作品紹介・あらすじ
◆最新のAIを駆使したソフトが、プロ棋士を打ち負かしたり、AIが関わった小説が星新一賞の第一次審査を突破したりと、AI(人工知能)という言葉を新聞で見ない日はありません。さらには、AIが金融や人事、教育などの具体的場面に登場し、ビジネスマンのみならず、一般の人の関心も高まっています。本書では、AIの全体像と世の中へのインパクトをコンパクトに解説します。
◆今回のAIブームは、正確には第3次ブームで、「深層学習」という技術がポイントになります。簡単にいうと「大量のデータからAIが自分で関係性や特徴を割り出し、判断・行動する」というもの。AIが人間の能力をこえるとされる2045年の世界を俯瞰し、AIに関する技術やそれによって起こるビジネス・生活上の変化について、いくつかの章を使って解説します。日本にとってこれからどんなチャンスがあるのかにも触れます。
◆著者は、野村総合研究所で同分野の調査にあたっているエキスパート。AIに関する類書は、その技術面にフォーカスを当てたものか、社会の変化をおどろおどろしく書いたものがほとんどで、全体像を解説したものはほとんどない状態。「話題のAIが何なのか、ざっくり知りたい」というニーズに応えます。
感想・レビュー・書評
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・アマゾンエコーは、家庭への出張店舗。ライバルが容易に出店できない超一等地。
・AIによって、ホワイトカラーの業務も代替可能になる。
・企業が買収により、データを買う時代に。
・AIの高度化に伴い、専門家のもつ暗黙知すらも、AIに学習させることが可能になりつつある。日本のおもてなし精神を、OJTによって学習させ、AI接客サービスを実現することも出来る。 -
AI発展の歴史~現在~未来を体系的に教えてくれる。身の回りにはAIの存在をまだそれほど感じないが、水面下では着々と実用化に向けて進んでいる事が具体例を踏まえてわかる。
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AIの理解を深めるには、どうやらまずは機械学習、深層学習を理解した方が良さそうな気がしました。
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AIについて、SiriやAmazonエコー等といった身近な適用領域の解説から、各業界への適用例や仕事を奪われるのかどうか、そしてシンギュラリティなどAIを巡るトピックや論点を網羅していた感じ。
知ってて損は無い話が満載だったね! -
2020/02図書館
ソフトバンク ラーメンチェッカー -
●音声認識は実用レベル、画像認識は研究レベルちょい、動画がまだまだ。自然言語処理は基礎研究レベル。
●画像認識は自動運転技術から、グーグルカー。
●2016年、翻訳はグーグルのニューラル機械翻訳で飛躍
●ファナックとプリファードネットワークスが、故障の予見を検知する仕組みを。
●農作物の病気の診断が可能なアプリ。ドイツのベンチャー、ピート。
●AIで10年以内にパラリーガルの半分が不要に!ただし導入コストが割りに合わない事業はAIに置き換わる可能性は低くなる。
●カーツワイルの言うシンギュラリティは、脳のリバースエンジニアリングが前提としてあり、未だ実用化されていない。ディープラーニングではない。
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ディープラーニングの実効性が実際のプロジェクトによって証明され、様々な用途に適用されるようになっている。
本書は、そういったAI/機械学習について、毎年まとめられる『ITロードマップ』の執筆に参加する野村総研のアナリストが適用領域や簡単な背景を解説したものである。
AIの世界のスター研究者がGAFAやBATに引き抜かれている状況や、GEのPredix、IBMのWatson、などの大手企業が提供するAIプラットフォームの事例、GPU、FPGA、TPUなどハードの進化、などある程度よく知られた内容についてよくわかるように説明されている。
著者らが指摘するように、研究界でもテック業界でも、この重要なAI技術に対する日本の遅れが目に付く。中国と米国が物量ともに先行していると言った方がよいのかもしれない。真の課題はユーザー企業の人材不足と指摘するが、頭が痛い。きちんと基礎知識と簡単なコーディングが理解できる理系人材を意識して育てないといけないし、そういった取り組みについて社会的要請として認知されるように待遇面含めてサポートするようでなければならないということなのかもしれない。シリコンバレー周辺の動きを見ていると、そんなことを言っている猶予はもうないのかもしれない。ただ、一度人材バブルは弾けるような気はするが。 -
数冊AIに関する本を読んだが、真新しさはなかった。
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AIの最新情報を俯瞰し、今後AIがどのように発展していくかを見ていくのに参考となる本。2017年時点の入門レベルの知識としてはかなりまとまっていると思う。