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周回遅れと言われる日本の人工知能が挽回できる方法は、現場で解決すべき本質的な課題を明確に見極め、その本質を起点に人工知能の導入を進める「イシュー指向型」であるとして、その「イシュー指向型」を軸に人工知能を解説します。
イシューの見極め方から分かり易い事例の解説、そして自分のパソコンで人工知能を動作させるまでと、とても実践的でやる気にさせる入門書です。特に終章での価値の見つけ方に大きな示唆を頂きました。
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図書館の新着図書のお知らせにあり予約待ちを経て借りた
。
書名は刺激的だが入門書と思えばつくりはよい。難解な技術的なことをできるだけ避け、AIの活用についてシンプルに書かれている。地に足をつけた感じで好感が持てるが、書名が刺激的なだけに一般の人に広く手に取ってもらえるか悩ましいところだ。
AIの入門書として多くの人に手に取ってもらいたい一冊だと感じた。
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今やっているビジネスで、AIをトライで導入しようとしているのだが、その際ベンダーから進め方の説明をしてもらった。その内容がほぼほぼ書かれており非常に実践的な本だと思いました。
今までAI関連は抽象度が高く、実際にどうやれば良く分からなかったが、
この本にはすの進め方や実例が掲載されており、具体的な内容がわかった。
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AIってどうやって使っていけば?という漠然とした疑問を、具体的な方法をみていくことでクリアに、また身近にしていける。AI利用についてのアタリをつけられるような本。
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人工知能の現実的な活用方法で、「自社における課題(イシュー)を設定し、そのイシューを「○○を自動化したい」と分解していく」考え方は非常に参考になった。
・表出化
・要件化
・データ化
・指標化
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▼AIを導入するにあたって
■大事なのは課題特定。どの課題にAIを導入するかを明確にする必要がある
■AIといっても、強い/弱い、汎用型/特化型などに分類
■AI活用には課題設定が重要。そのプロセスは表出化、要件化、データ化、指標化
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AIの現状をよく説明してくれる本。
ツールは、何ができて、何ができないか、
をまずは理解すること。
自分がやりたいことを明確にして、
ツールが使えるのか、どうかを
考えることが大事、とする。
本では、イシューという言葉が使われるが、
目的、とした方がしっくりくる気がする。
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導入するだけで「すごいことができる」というのは間違い
人工知能による自動化は、過去の経験を「訓練データ(「教師データ」や「学習データ」と呼ばれる場合もある)」として与え、そこからパターンを見出すことで、そのパターンによって行うべきことを変え、実行するもの。
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企業が人工知能(AI)を導入し、利益を上げるための方法を、データサイエンスの研究者が指南。小さな会社でも導入できる実践的なステップについて、事例を交え解説した書籍。
ビジネスにおいて人工知能を活用するためには、
・技術面に強い専門家(データサイエンティスト)と、
・仕事上の課題(イシュー)から人工知能を使う目的を考えられるビジネスパーソン
の両方の視点が必要。
「従来の自動化」と「人工知能による自動化」は異なる。
前者:人があらかじめ記述した手順を自動的に実行する。
後者:人が与えた「訓練データ」から人工知能が学習し、パターンを見つけ出し、自動的に判断し、適切な動作を行う。
人工知能を使いこなすためには、「何に対して」使うかを考える必要がある。
つまり、自社が持つ解決すべき「イシュー」を明確にすることが重要。
イシューを導き出すプロセスは、次の4段階に分けられる。
①表出化
問題点を言語化して、イシューを明確にする。その後、選ばれたイシューはサブイシューに分解し、人工知能に適用できるようにする。
②要件化
サブイシューを解決するために必要な要件を、具体的にすべて挙げる。
③データ化
「②で挙げられた各要件がデータとして存在するか」、もしくは「今後取得可能か」を検討する。
④指標化
イシューを解決するために、得られたデータを「どのように判別するか」を規定する。
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aiを使う時にどのような流れ、視点で考えればいいか、を簡易のフレームワークに落としていきたいと思っていて、その参考になる型があった。
サッとその部分だけ抑える、という感じで、必要十分に得られてよかった。