次のテクノロジーで世界はどう変わるのか （講談社現代新書）

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インテルのプロセッサ　電力を消費
クアルコム　スマホ向き　省電力と小型化

データの解析で具体的に可能なのは、画像解析、自然言語処理、音声認識の3つしかない
AIにできないことで代表的なのは、善悪、倫理の判断

5Gの特徴　高速・大容量、低遅延、同時接続

日本だけのテクノロジーには意味がない

テクノロジーは進化し続ける。だから、進化するものと思って設計すべきだ。そのためには、次にどのようなテクノロジーが派遣を取るかを知っておく必要がある

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最新のテクノロジー事情について分かりやすくまとめた本。
最初の第１章は著者のきらびやかな経歴がメインで、
ここが著者の自慢に聞こえてしまう感は否めないが、
そこを我慢して進むと、本題のテクノロジーの話になる。

自分のようにテクノロジー初心者の自分には、学びになる箇所も多々あったが、
プロからすると結構当たり前の内容かもしれない。
もっと、著者なりの未来構想があればよりよかったと思うが、
本という体裁からかその部分はやや保守的かもしれない。
（ぶっとんだ著者オリジナルの意見・予見があるわけではない。）

新書なので、すぐ読める。そこは良い点。
こういったエントリー系の本を何冊か読めば、
ある程度の基礎知識は身に付くと思う。

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良書。デジタルトランスフォーメーションの入門書としてうってつけの一冊。山本はプラグラマーではないため、それが功を奏して読者にわかりやすい説明となっている。今後、社会がデジタル化されることで情報集約の次元が完全に変わる。
https://sessendo.blogspot.com/2021/11/blog-post_3.html

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経歴すごいな。自身の父親のこともっと掘り下げて欲しいな。ほー、Netflixもかー。それから日本でウーバー（タクシー）は怖えーでないの？導入されていなくてよかったと思うよ。

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テクノロジーに関して日本は世界をリードする存在であるという言説は、残念ながらもはや幻想に近い。バブル時代のお金が溢れていた時期はともかく、日本初のテクノロジーがいきなり世界の最先端に立つケースはない。

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＜目次＞
はじめに　　2年後のビジネスは「三角形」を中心に進む
序章　　　　近未来に必ず起こる7つの大変化
第１章　　　テクノロジーとビジネスの「交差点」
第２章　　　基幹テクノロジーの進化史
第３章　　　近未来を創るテクノロジー①AI～データを使って認識・判断する
第４章　　　近未来を創るテクノロジー②５G・クラウド・ブロックチェーン
終章　　　　テクノロジーの進化を見定める

＜内容＞
かなりAIとクラウドを中心とするテクノロジーの進化を肯定的にとらえている。日本は規制緩和ができず、既得権力が邪魔をするので、著者の思っているようには進まないだろう（終章ではその懸念を示しているが…）。そして世界から後れを取り、ガラパゴス化して衰退していくことは必至だと思う。そのなかでこの本を十分に理解した若者は、日本を捨てていくだろう（この最悪の予測はかなり当たっていると思う）。

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テクノロジーとその背景について解説されてるが、やや薄い印象。

メモ
・メガテクノロジー　ai 5G クラウド

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●→引用

●初期のiPhoneはバッテリーの残量がすぐ減る、防水機能がないなど、携帯電話そのものの機能としては競合先のメーカーより劣っていた。しかし、顧客が選んだのはiPhoneだった。オープンソースで開発が進むアプリケーションソフトが顧客にとって魅力的だったからだ。一度選んでしまうと、いくら競合先のメーカーが「iPhoneなんてだめですよ」といっても、顧客は聞く耳を持たない。アップルは、顧客が欲しいものを知っていた。だからこそ、携帯電話としての機能を犠牲にしても、顧客が望むものを最優先で提供した。だから、顧客に受け入れられたのである。重要なのは、顧客がいまどのような状態にあって、これから何をしたいのかを正確に、素早く、そして徹底的に熟知することだ。そして、その顧客の考えていること、欲求をもっとも知ることができるのがデータにほかならない。これからの時代に顧客に提供する価値の源泉は、ハードウェアでもソフトウェアでもない。データに基づくサービスやリコメンデーションである。
●同じソフトウェアをインストールしたとしても、新規にアカウントを登録してから使い始めるケースと、すでに自分用にカスタマイズされ、サービスが利用できる状態になっているケースを比較すると、圧倒的に後者の方が強い。顧客の心理を考えれば当然だ。
●これまでのハードウェアビジネスの王道は、品質が高く、長持ちするものを安く売るという考え方だった。顧客の手元に商品としてのハードウェアを安定的に届けることが主な目的で、その機能を維持するための、または少々の改善を行うためのメンテナンスは補助的な目的だった。日本の企業は、長くこのビジネスモデルで世界を席巻してきた。しかし、インターネットの登場とともに、ハードウェアはソフトウェアによって機能を高めることができるようになった。もっともわかりやすいのは、パソコンにマイクロソフトオフィスを新たにインストールするようなケースだろう。ワード、エクセル、パワーポイントなどが扱えるパソコンとそうでないパソコンでは、付加価値がまったく違う。このように、ハードウェアの付加価値は販売したあとからでも付加できる形になった。結果的に、両者の役割は逆転する。顧客に届けるハードウェアは補助的な目的となり、届けたときから継続的にソフトウェアの機能を高めるサービスが主たる目的となった。顧客から見れば、ハードウェアの購入が最終ゴールではなく、ハードウェアを使ってサービスを利用するきっかけにすぎなくなった。販売者の立場にたてば、ハードウェアを顧客に売る行為は顧客を囲い込むスタート地点にすぎない。重要なのは、ソフトウェアを継続的にアップグレードし、付加価値を提供して利益を上げるという姿勢である。
●自動車メーカーは、自動車を製造・販売して終わりではなく、車を販売した顧客に対する快適な「モビリティーサービス」の提供が最大の使命となる。モビリティーサービスは自動車を人や物の移動のための手段ととらえ、移動の過程を円滑かつ快適にするためのサービスを意味する。
●生活が丸裸にされる点では恐ろしい時代だが、逆に言うと丸裸にされるようなデータをAIで解析��れば、生活のすべての局面で「おもてなし化」ができる。本当の意味でその人にあわせたものをリコメンドすることが可能となるので顧客満足度は高まり、さらに個人のニーズや気分が満たされる。質の高いサービスを受けることができれば、データを提供することに対するハードルも下がるのではないか。

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ＡＩ、5Ｇ，クラウドによって、今後世界が激変していく。その流れに日本は乗っていけるのか、現在でも日本は、アメリカや中国に比べると遅れているようだ。大いに危機感を感じた。

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テクノロジーの基本を学ぶのによかった。山本さんの別の本を読んだことがあったので知っていることも多かったけれど、歴史的な変遷を含めて説明があり勉強になった。

これからはよりクラウド化していくことを改めて意識できた。

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【考えるは無限大】
凄まじい勢いで成長しているのがテクノロジーの世界です。
他の分野でこのように成長著しい分野はありません。

統計的なものは劇的変わるでしょう。
データもサンプルから判断するのではなく、母数はすべてになります。
つまり、現実（すべての事象）を見て様々な切り口でデータを並べるだけになります。

存在する空間すべてをデータに変えてしまうのです。

プライバシーはないと考えるのが正しいかもしれません。
すべてをさらけ出し本当に望むものをレコメンドしてもらう。これがいいのでしょう。


人はデジタルという無限に広がる宇宙空間を創り上げました。データとして無限大に入れ込むことができます。
人々は日々、膨大なデータをつくっています。毎日、ベッドに寝てじっとしているわけではないのです。

人と話をする。ネットで検索をする。朝ご飯を食べる。テレビを見る。通勤する。仕事をする。メールを作成する。コーヒーを飲む。おやつを食べる。本を読む。動画を見る。料理をつくる。ジムで体を鍛える。スマホを見るなどすべてをデータとして蓄積するのです。

すごいものが見えてくるでしょう。


物語のデータを膨大に集めれば、AIである程度、ストーリーを作ることも可能になるでしょう。
アニメなどはヒットするとよくスピンオフ作品がつくられますが、はじめからすべての人物の物語が用意されていて、今回は〇〇君を主人公にした物語を公開するというようなこともできるでしょう。自動的に派生作品がどんどんつくられていく感じです。

どこまで広がるのでしょうか？
どこまでも広がるのでしょう。

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2年前の本ですが、今の時点の方が実感しやすい本でした。
かなり分かりやすく書かれているので、基本的な事を知りたい人におすすめです。

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AIと5Gとクラウド(ビッグデータ)の技術において、アメリカのFAANG＋Mと中国のBATHがどう利用しているかについて書かれた本。
久々にこういう本を読んだけど、さほど目新しいことはなかった印象(2020年1月と、少し前に発売いうこともあるかもしれないけど)。
タイトルには「どう変わるのか」とあり、未来予測本かなとも思ったけど、未来予測の内容というよりは現時点でどうかという内容が多かった。
Googleで働いていたことがあるようで、Googleでの事例が多かった。「1950年に、私は○○に乗った」と「2000年に、私は○○に乗った」という文章にAIは、前者は「自転車」、後者は「自動車」と入れたとのことだけど、微妙な設問だなと思った。逆にしても違和感ないし。