いまこそ知りたいAIビジネス

著者 : 石角友愛

• ディスカヴァー・トゥエンティワン (2018年12月13日発売)

感想・レビュー・書評

[雅本棚さんの感想 · 2024年2月3日]

石角友愛著

ハーバードでMBA取得、米グーグル本社勤務を経て、
現在はシリコンバレーを拠点にAIビジネスデザイン企業を経営する
著者が教える、AIビジネスの最新事情と「あたらしい働き方」

・「AIで仕事がなくなる」って本当?
・AIを活用するにはビッグデータが必要なの?
・AIで会社の売上を伸ばせるの?
・GDPR問題って何?
・AI時代に生き残るためには何を学べばいいの?

AIにまつわる不安や疑問も、これですっきり!
文系・IT音痴でもざっくりよくわかる、
「AIで何ができるか? 私たちの仕事はどう変わるか?」

毎日のようにAIについてのニュースが流れてきて、書店にいけば「AI時代の〜」と書かれたビジネス書があふれています。
にもかかわらず、AIを使えば私たちの仕事や暮らしがどのように変わるのか、
その実情はよくわかっていないという方も多いのではないでしょうか。

本書は、私たちの仕事にAIがどのようにかかわってくるかを知りたい一般ビジネスパーソンや学生の皆さん、
そして、実際にAI導入を考えている経営者や事業担当者の方にむけて書かれた、いわばAIビジネスの入門書です。

[はろはろさんの感想 · 2020年6月23日]

AIに仕事を任せられる
インフラ
馬なし馬車
AI、機械学習ディープラーニングの手法
姿形のないもの、単なるツール
AIは人間が作り、人間が操作する
システムインテグレーター、システム構築を請け負う企業
7割の仕事で業績が伸びる
コーディネートをAIである
似た人に似たものをお勧めする
服も淘汰されていく
データをまとめる力がある
ライバルではなくチーム
AIの利用料にお金をかける
偏見をなくすには経験させる
変更できないよう、直前でアナウンス
どんな状況かで見積もりは変わる
ユーザーの行動を予測するためにデータを用いる、その整理のためにAIを使う
導入がゴールではない
現場の声を聞く必要がある
環境スキャニング
どのような環境であれば最も効果的に力を発揮できるか
現在の就活、富裕層の男性が最も雇われやすく貧困層の男性が最も雇われにくい
Facebookスキャンダル
トランプの選挙に大きな影響
個人情報の保護が今後より一層大事になる
エンジニア35歳定年説
生産性を上げることはできる
CBO
オンオフがない
ワークライフインテグレーション

インフラ
日本のGDPは3倍以上に伸びる余地がある
AIは機械学習を中心とする手法のこと
AIで〇〇をする
7割の業界はAI入れると業績伸びる
小売、運輸、旅行
AIはエンドレスに学習する
データサイエンティスト
テスラ、まだ人間らしい状況判断ができない
車の運転は共同作業
段階的住宅所有プログラムなど新しいビジネスモデル
OEM再販モデル
自社だけでなく他者と協力して商品制作を行いより多くの人に利用してもらいデータを取る
go to market戦略
PDCAを回していく
導入には会社のコミットも必要
富裕層の男性が一番企業が欲しい、貧困層の女性、富裕層の女性、貧困層の男性
フェイスブックスキャンダル、アメリカ大統領選に影響
ソーシャルグラフ
GDPR一般データ保護規則
まだAIに対応した法律がない
100万人のAI人材の需要に対し、30万人の供給しかない
AIは生産性を上げる
リカレント教育、社会人再

[K→Tさんの感想 · 2019年10月27日]

◯つまりAIは、火や電気、あるいはインターネットにたとえられるくらい「インフラ」として考えられているのだ。(41p)

◯これをAIビジネスの現場では「フィードバックループ」と呼び、AIの精度を高めるために必要不可欠なステップだ。(58p)

◯これから到来するAI時代に大切なことは、私が今まで多くの方々に教わってきた「自分が一番幸せに思う時間を見極める」ことなのかもしれないと感じる。(278p)

★AIと人間の協業がどのように成立するかわかる。AI時代に求められるスキルがわかる。

[yoshinkさんの感想 · 2018年12月30日]

■要約
・課題抽出→AIで解決できるか仕分け(データ集めと短スパンでの仮説検証)→効率化・売上増加の2軸でマッピング
・AI導入は、課題抽出、プロジェクト化、導入、定着、効果検証をすべて満たすことが必要だが、ほぼAI以外の部分に課題があるといえる。
・教師データセットを集める時には目的を持って集めないと、デートそのものに偏りが発生し、同時にAIモデルにも偏りができてしまう。よって、バイアスを取り除くことと合わせて、データ集めは目的を持つことが重要。
・個人情報の取り扱いは、説明可能なAIで対応するか、そもそも自社で持たずないようにする(新しい業界の創出)
・日本のこれまでの良さ(BtoB、質の高い生産技術)を活かしたAIビジネス展開に活路を見出すべき。
・AIビジネスデザイナーとデータサイエンティストのどちらも教育、または採用が必要。採用は、通常の採用ではなく、AI人材が具体的に活躍できる環境をイメージさせるべき。
・「特化型」「適応者」「合成役」の3つのうち、AI時代には「合成役」が求められる。直近の例では、CBOの存在が挙げられる。
・ワークライフインテグレーション(仕事と生活の統合)こそ、AI時代における人間らしい働き方


■学び、意見
・（学び）AIビジネスデザイナーという立ち位置が定義されていて、個人的にはこの言葉に該当する働き方がもっと一般的になるべきと感じた。
・（学び）アジャイル型のプロジェクトの進め方、組織横断型プロジェクト…日本では、こういったものを当たり前に推進できないとAIプロジェクトは成功しない。
・（意見）AI×ビジネス(1〜4章)に重きが置かれており、深掘りした内容が記載されていたが、AI×人材(5,6章)は少し流した記載がされていた印象。筆者の中に思いはありそうなので、それらを深掘りしたものが見たい。

■読むことになったきっかけ
本屋で平積みになっていたこと。他者にAIビジネスをどう理解してもらえばよいかの参考にできればと思ったため。

■気になったワード
「AIビジネスのみならず、ITビジネスは労働集約型モデルではなく、知的集約業である。工数や人月に代わり、バリューベースで費用を捻出する。」
「AIで仕事が自動化すればするほど、最後に残るニーズはAIで吐き出されたデータをどう価値に変えて、どう事業に結びつけていくかを考えること」

[amazonrevierさんの感想 · 2019年4月9日]

AIがどのように社会に大変化をもたらすのかということが書かれてある。
特にためになったのは、AI時代に新たに生まれる仕事についてだ。
AI時代に行き残れる3つのタイプ
1.特化型
　代替のきかない特化して高度でプロフェッショナルな技術を持っている人。
2.適応者
　高い技術を持っていて、市場で何が求められるかを考えながら、自分をいろいろな場所に適応させることができる人。
3.合成役
　AIで仕事が自動化すればするほど、最後に残るニーズはAIで吐き出されてデータをどう価値に変えて、どう事業に結びつけていくかを考える仕事。
MBAは合成力がより身に付くので価値が高まるとのこと。（学校によって差異は大きいと思うが）
★これから何を学べばいいのか。
　1.何かをゼロから作ること、何かをアウトプットすること。
　2.英語力（AI時代には英語力は不要かと思っていたのだが）
　　英語ができるだけで世界は何百倍に広がるし、取得できる情報量が劇的に増える。

　ムークでデータサイエンティストのスキルセットを学べることができるとのことだ。

[hisashiaokiさんの感想 · 2019年2月17日]

ツールとしてのAIを運用した仕事の生産性向上、ひいてはAIが生み出す余暇を（私生活含め）どう有効活用するか、などが主旨で、万能という誤ったイメージを伴うAI擬人化の弊害を説くところから議論が始まる。データサイエンティストによる、（クライアントが自動化・効率化を望む業務への）AI導入の落とし込み方は、説明が具体的で特に参考になった。データは21世紀の石油という例えは、それも精製の仕方次第という意味に繋がり、資源をどう化けさせて、どう使うかを担当する人材の重要性に直結する。ニーズある職業の変遷や、学びの意識改革にまで筆が及び、AIがもたらす波及効果を幅広く掬い上げている良書。

[なっちゃんさんの感想 · 2024年3月10日]

日本はAIビジネスにポテンシャルあり
アメリカと中国が二大巨頭
ヨーロッパはGDPR 2018年から施行。個人情報の取り扱いにはかなり慎重。
AIは人間の仕事を奪うのではなく、上手く活用してよりクリエイティブな仕事ができるようになる　とポジティブに捉えたい。
AIの著作権に関する法律はまだない。
アメリカのレモネードという損害保険会社の事例は面白かった。

[SEPさんの感想 · 2023年10月15日]

AIを実際にビシネスに落とし込んだら？がメインの本
実用的な事例が知りたい人にはうってつけ

[1914392番目の読書家さんの感想 · 2023年7月7日]

・データサイエンティストの需要増
・AIの力で日本復興を
・自分以外でできることはテクノロジーに振る

本書を踏まえての具体的アクション
→データサイエンティストの生活、なるために必要なことの情報収集

[本好きの社長さんの感想 · 2023年2月16日]

元Google社員の方のAIに関する考え方が書かれている本。実装ではなく、AIがどのように生活を変えていくのかが書かれていた。

著者プロフィール

パロアルトインサイトＣＥＯ/ＡＩビジネスデザイナー。２０１０年にハーバードビジネススクールでＭＢＡを取得し、シリコンバレーのグーグル本社で多数のＡＩプロジェクトをシニアストラテジストとしてリード。その後ＨＲテックや流通ＡＩベンチャーを経てパロアルトインサイトをシリコンバレーで起業。データサイエンティストのネットワークを構築し、日本企業に対して最新のＡＩ戦略提案からＡＩ開発まで一貫したＡＩ支援を提供。ＡＩ人材育成のためのコンテンツ開発も手掛ける。シリコンバレー在住。著書に『いまこそ知りたいＡＩビジネス』など。

「2021年 『“経験ゼロ”から始める　AI時代の新キャリアデザイン』 で使われていた紹介文から引用しています。」