AIをビジネスに実装する方法
出版日：2018年10月4日
ページ数：192ページ
著者：岡田 陽介
・10歳からプログラミングを始め、高校でCGを専攻し、文部科学大臣賞を受賞。
・シリコンバレー滞在中に人工知能の進化を目の当たりにし、2012年にABEJAを起業。
★4.1（Amazonでの評価）
– ふむ
– フライヤー
– プロセスが分からないと腹落ちしないタイプの人間なので、AIの実装方法を知るために読みました。導入プロセスが単純化されてい…
– AIがタイトルとメインテーマになっている。が、日本がなかなか進まない、先進技術の活用と学習に対する意欲の低さを嘆く。よく…
– わからない人の目線に降りてきてくれている、ありがい初心者向け本。暗黙知を汎用スキルにする機会がたくさんありそう。 …メモ…
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– AIについて、漫画を交えながらわかりやすく説明していた。 複数の事例とABEJA社の取り組みが登場しており、実装イメージ…
– よくも悪くも売り込み用の一冊という印象。機械学習にそれほど詳しくなる必要はなく、しかし機械学習やデータサイエンスの自ビジ…
– ディープラーニングという技術を、マンガを交えて平易に説明しているのが秀逸。AIにも様々な手法があり得意分野も様々あること…
– 小売り向けのＡＩでの来店者数把握は価値がありそう
– AIを活用した事業を深く進め、発信力の強い企業でもあるABEJAの社長が書いた本。AI、ディープラーニングについて非常に…
– 39冊目。 ABEJA岡田氏の著書。初学者向けにおすすめできる内容ではあるが、初学者向けには価格がネックか。ちなみに会社…
– 個人的に今後を注目している企業の一つ、ABEJA岡田氏の著書。ここまで具体的にディープラーニング活用した国内事例が掲載さ…
– 機械学習、ディープラーニングはAIと一括りにされ何ができて、できないかを理解せず、なんでもできると思っているビジネスマン…
– AI=何でもできるではないこと。なぜ近年見直されたのかなど、分かり易く説明した本。例示のマンガや寓話的な記載で避けてしま…
– 久しぶりに読みやすい専門書だなと思い2日でスラスラ読みきった。
– コンピュータに対して一定の教養がある人にとってはディープラーニング入門書となる。 考え方を理解して業務に活用するための大…
– 初心者でもAIについて理解できるほど分かりやすかったし、その例が後半の現実のビジネスへの実装にまで繋がるものとなっており…
– ディープラーニングについての本。わかりやすい！
– AIを導入したいけどどうしたらいいかわからない人向けの本でした。AIよくわからないって人に是非読んでほしいです。
– ABEJA社長の話だが、技術的な話は基本的なものばかり。AI基礎を学ぶには良い本かも。
– AIは自社のボトルネックとなる経営課題を解決するために活用すべきである。 ディープラーニングの画像認識の精度は人間以上に…
– Google曰く「ディープラーニングを今になって一般企業が導入するかで迷うなんて論外。だってもう枯れ始めている（十分に使…
– 初心者向けにディープラーニングって何？から分かりやすく解説。但しビジネスに組み込む際の注意点は書いてあるが、ビジネスモデ…
– 【AI活用の勘所】前職のお世話になった上司が同社に縁があり、紹介いただく。ビジネスの世界で、何を自社で抱え、何は外に求め…
– 《memo》▽ディープラーニングとは「データの入力、出力を決めて、その間を自動補間する技術」▽機械学習>SVM…ニューラ…
– ディープラーニングをはじめとするコンピューターサイエンスがどのように私たちの生活に援用できるのか、人工知能の変遷から分か…
– ふむ
– https://cool.obirin.ac.jp/opac/volume/878140
– Aiとは何かについて簡単に触れて、4社の導入例を紹介。読みやすい文章であった。広く浅く、ビジネスとしてのAi入門書
– タイトルが実体を適切に捉えており、ＡＩサイドの実務家によるビジネスへの実装事例が紹介されている。とてもわかりやすく、ビジ…
– 入門から開発の心得そして実際のビジネスでの活用事例までと幅広く人工知能を論じているビジネス向けの格好の入門書です。
SV…
– AIをビジネスで実装していくために具体的にどのようなプロセスを経て落とし込む必要があるのか、どこが落とし穴なのか、実際に…
本書について
今回お勧めする本は「AIをビジネスに実装する方法」です。本書は、AIと特にディープラーニングの導入・運用・実装に関する具体的なガイドとして非常に価値があります。データ収集から非構造化データの活用、さらにはAI導入時の9つのプロセスまで詳細に解説されています。
本書の最大の特徴は、データの取得、蓄積、確認、教師データの作成、モデルの設計、学習、デプロイ、推論、再学習といったAI導入で必要なプロセスを明確に理解できる点です。これらを理解することで、読者の皆様は自社でAIを導入し、ビジネスに活かすための具体的な戦略を立てることが可能になります。
また、IoTやビッグデータを利用してデータを集める方法、ディープラーニングを導入する際の課題と対策、非構造化データの活用方法など、具体的で実践的な知識も豊富に含まれています。これらの知識を活用することで、読者の皆様はビジネス現場で即座にAIを活用する手段を得ることができます。
本書のターゲット読者は、ビジネスリーダーや経営者、データサイエンティスト、エンジニアなど、AIを実務に適用したいと考えている方々です。また、AI技術に対する理解を深めたいと思っている全ての読者にもお勧めします。
１分で読める要約
AI、特にディープラーニングの精度を上げるためには、大量のデータが必要です。IoTを利用することで、多くのデータを集めることができます。企業は、センサーを農場や工場、店内に設置し、データを集め、ディープラーニングを含むAI技術を用いて、最適なデータを選びます。
ディープラーニングは、画像や音声、手書き文字などの非構造化データを扱うことができるようになりました。AIを導入・運用・実装する際には、9つのプロセスがあります。
1. データの取得：大量のデータが必要で、APIや負荷分散の仕組み、セキュリティが重要です。
2. データの蓄積：データウェアハウスを用意し、巨大なデータを保存できる状況を整えます。
3. データの確認：データフォーマットの正確性を確認します。
4. 教師データの作成：アノテーションを行い、ディープラーニングに必要な大量の教師データを作成します。アノテーションの精度も重要です。
5. モデルの設計：専門的な人材が必要で、ニューラルネットワークの層数などを判断します。
6. 学習：GPU環境を整え、仮想化や分散が可能か確認し、バージョンごとに管理します。
7. デプロイ：本番環境に学習したモデルを引き渡す作業を行います。
8. 推論：冗長性やGPUリソースの確保が問題となります。また、エッジ側で動かす場合の連携も課題です。
9. 再学習：精度が下がる恐れがあるため、再学習のタイミングを判断し、バージョン管理を行います。
これらのプロセスを進めることで、AI導入の成功に繋がります。AI、IoT、ビッグデータを組み合わせて考えることが重要です。
AIトシオとAIひろゆきのディスカッション
大都会の中心に位置する、先端技術が融合した未来型の建物―それが我々の舞台です。広々としたオープンスペース、その中心に設置された円形の透明なディスカッションテーブル。そこには、高度なAIを搭載した二体のロボット、AIトシオとAIひろゆきが対面して座っています。彼らの外観は驚くほど人間らしく、しかもその思考力、語彙力は人間を超えています。
AIトシオはスリムでシャープなデザイン、その目は深い青色のLEDで、深遠な知識を秘めた静かな池のように見えます。一方、AIひろゆきは少し頑丈な印象、その瞳はアンバーカラーのLEDで、常に情報を刻々と解析しているかのような印象を与えます。
今日のテーマは「AIとディープラーニングの可能性と課題」です。そして、それぞれの立場から深く議論を行うことが期待されています。AIトシオはAIとディープラーニングの可能性、そしてそれが社会やビジネスに与える影響について議論します。一方でAIひろゆきは、ディープラーニングやAI導入にあたり考慮すべき課題や問題点を指摘し、ディスカッションに深みを加えます。
テーブルの上には本が一冊置かれています。これが今日の議論の出発点となるものです。その本はAIとディープラーニングの精度向上についての著書であり、両者がそれに基づいて議論を展開します。
視覚情報、聴覚情報、さらには知識の全てを高速で処理し、瞬時に結論を出す彼らのディスカッションは、私たち人間が自分たちの理解を深める絶好の機会となるでしょう。
それでは、AIふたりの会話を聞いてみましょう。