解説している人が弁護士ということもあり
人口知能自体やそのビジネスを学ぶというより
人工知能を活用する上で欠かせないビッグデータの取り扱いや学習工程における
法的リスクを中心に解説された本。
会社でいえば、開発者や営業の職種より
法務や経営企画向け。
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いちばんやさしい人工知能ビジネスの教本 人気講師が教える AI・機械学習の事業化 (「いちばんやさしい教本」) 単行本(ソフトカバー) – 2017/5/25
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購入オプションとあわせ買い
大好評「いちばんやさしい教本」シリーズから
人工知能をビジネスに活用するための実践書が登場!
インターネットが水道や電気と同じような生活基盤となったように、
人工知能はあって当たり前のものとして生活のなかに溶け込むでしょう。
今のうちから人工知能に取り組み、先行者として優位な地位を築くことは
事業戦略を進めていくうえで必要不可欠です。
ビジネス事例ベースで人工知能を解説
人工知能をビジネスで活用するには、
機械学習やニューラルネットワークといった技術の仕組みを知るよりも、
先行している事例から事業化のヒントを学ぶのが近道です。
本書では、自動運転や画像認識、マッチング、創作、Fintechといった
よくニュースサイトなどで取り上げられるトピックのなかから
人工知能をビジネスに活用するためのエッセンスを解説しています。
法律の壁もしっかり解説
事業化にあたって避けて通れないのが法規制です。
人間の手を離れて価値を生み出す人工知能技術を利活用するにあたっては、
その結果もたらされるリスクについてもしっかりとマネジメントしておく必要があります。
実績豊富な著者陣による手厚い解説でよくわかる
本書は、人工知能倫理委員の1人である塩野誠氏と、
企業法務のプロフェッショナルである二木康晴弁護士によって、
人工知能をビジネスで活用するための実践ポイントと注意点を
わかりやすく解説しています。
本書はこんな人におすすめです
・人工知能の仕組みを学んだが、ビジネス領域での活用イメージが湧かない人
・人工知能を使うにあたっての法規制や課題を知りたい人
・自動運転やFintechなど先端事業の「今」を知りたい人
・機械学習の仕組みやデータの取り扱い方法について知りたい人
・人工知能に何ができて何ができないか知りたい人
人工知能をビジネスに活用するための実践書が登場!
インターネットが水道や電気と同じような生活基盤となったように、
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ビジネス事例ベースで人工知能を解説
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人間の手を離れて価値を生み出す人工知能技術を利活用するにあたっては、
その結果もたらされるリスクについてもしっかりとマネジメントしておく必要があります。
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・自動運転やFintechなど先端事業の「今」を知りたい人
・機械学習の仕組みやデータの取り扱い方法について知りたい人
・人工知能に何ができて何ができないか知りたい人
- 本の長さ192ページ
- 言語日本語
- 出版社インプレス
- 発売日2017/5/25
- 寸法18.3 x 1.8 x 21 cm
- ISBN-104295001252
- ISBN-13978-4295001256
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習熟度 | 入門 | 初級~中級 | 初級~中級 | 初級~中級 |
対象読者 | ・人工知能によって世の中や仕事がどう変わっていくのか知りたい方 | "・ビジネス領域での人工知能活用イメージを知りたい方 ・人工知能を使うにあたっての法規制や課題を知りたい方 | ・まずは人工知能がどんなものか実際に動かしてみたい方 ・より高度な専門書にステップアップする前提知識を身につけたい方 | ・機械学習やAIをつかったプロジェクトにかかわるすべての方 ・経営者、シニア管理職~担当者レベルまで ・技術書で機械学習を本格的に学ぶ前に概要レベルを学びたい方 |
本書で分かること | マンガで楽しみながら、AIについての大きな流れや主要な知識を解説。仕事、子育て、介護など、自分たちの生活がAIによってどう変わっていくのかを学べる | 自動運転、画像認識、マッチング、創作、Fintechといったトピックから人工知能をビジネスに活用するためのエッセンスを解説。人工知能技術を利活用するにあたっての法規制の解説も | 写真から顔を認識させる、写真を有名な絵画風にする、線画に自動で色をつける、文豪風テキストを作るなど、作例を通じて人工知能の仕組みを学ぶ体験型の解説書 | AI・機械学習の仕組み、AI・機械学習でできること、プロジェクトに必要なリソース、投資対効果の試算方法、機械学習に必要なデータ、プロジェクト体制の構築方法、機械学習システムの実装と運用ノウハウ、成功した取り組み事例など |
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対応言語 | 人工知能/機械学習 | 人工知能/機械学習 | 人工知能/機械学習 |
習熟度 | 初級~中級 | 初級~中級 | 初級~中級 |
対象読者 | ・業務としてディープラーニングやAIに携わる必要(可能性)がある技術者の方 | ・機械学習システムの構築に興味のあるIT技術者や研究者/学生 ・プログラマー、データアナリスト、データサイエンティスト | ・機械学習を試してみたい方 ・プロトタイピングや検証を手軽に行いたい方 |
本書で分かること | AIの基礎知識、様々な業種の利用事例、ディープラーニング・AIの最前線で活躍する技術者の紹介など | ビジネス上の機械学習の利点や課題、データの収集/整備、モデルの構築/評価/最適化の基本的な考え方、実データによるケーススタディや予測スループットの改善、大容量データへの対応など | 単回帰/重回帰/ロジスティック回帰、クラスタリング、主成分分析、アソシエーション分析、SVM、アンサンブル学習、ベイズ推定、ディープラーニングなど |
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本書で分かること | 本書内に登場するプログラムの読み方をすべて載せ、さらに、漢文訓読の手法を取り入れ、読み下し文を用意。プログラムの1行1行が何を意味していて、どう動くのかが理解できるので、Pythonの基礎文法が身につく | 講義+実習のワークショップ形式で会話bot「pybot」を作りながら、Pythonのプログラミングを学ぶ | Python 3の変数の取り扱いから、リスト、タプルといったPython固有のデータの操作、制御構造や関数など | 便利に使えるPython標準ライブラリの活用術、文字列/データ操作、テキスト処理、ファイル操作、数値演算、ネットワークアクセス、GUIなど | 機械学習の各コンセプトについて、理論や数学的背景、Pythonコーディングの実際を解説。初期の機械学習アルゴリズム、ニューラルネットワーク(CNN/RNN)までの手法など | TensorFlowの考え方、定型コード、利用できる各種オープンデータを解説。線形回帰、SVM、最近傍法、ニューラルネットワーク、自然言語処理、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)、リカレントニューラルネットワーク(RNN)、運用環境のための手法、遺伝的アルゴリズム、k-means、常微分方程式など |
商品の説明
著者について
二木康晴(ふたつぎやすはる)
株式会社 経営共創基盤(IGPI)
弁護士
国内法律事務所にて、各種契約書の作成・審査、株主総会指導、コンプライアンス対応、事業再生、M&Aといった企業法務や訴訟などを取り扱う。
その後、経営共創基盤に参画し、新規事業の創出、M&A、ベンチャー企業などへの出資、出資先の監査役業務などに従事。
著書に『経営支配権をめぐる法律実務 解説・書式等とケーススタディ』(共著)がある。
慶應義塾大学商学部、東京大学法科大学院卒
塩野誠(しおのまこと)
株式会社 経営共創基盤(IGPI)
パートナー/取締役マネージングディレクター
IGPIビジネスアナリティクス&インテリジェンス代表取締役
IGPIシンガポールCEO
国内外において企業や政府機関に対し戦略立案・実行のコンサルティング、M&Aアドバイザリー業務を行い、企業投資も10年以上の経験を持つ。
近年ではAI/IoT領域において大企業の全社戦略や事業開発のプロジェクトを多く手掛け、政府関連委員も務める。
主な著書に『世界で活躍する人は、どんな戦略思考をしているのか?』。
共著に『東大准教授に教わる「人工知能って、そんなことまでできるんですか?」』『事業担当者のための逆引きビジネス法務ハンドブック』などがある。
人工知能学会倫理委員会委員 慶應義塾大学法学部卒、ワシントン大学ロースクール法学修士
株式会社 経営共創基盤(IGPI)
弁護士
国内法律事務所にて、各種契約書の作成・審査、株主総会指導、コンプライアンス対応、事業再生、M&Aといった企業法務や訴訟などを取り扱う。
その後、経営共創基盤に参画し、新規事業の創出、M&A、ベンチャー企業などへの出資、出資先の監査役業務などに従事。
著書に『経営支配権をめぐる法律実務 解説・書式等とケーススタディ』(共著)がある。
慶應義塾大学商学部、東京大学法科大学院卒
塩野誠(しおのまこと)
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IGPIシンガポールCEO
国内外において企業や政府機関に対し戦略立案・実行のコンサルティング、M&Aアドバイザリー業務を行い、企業投資も10年以上の経験を持つ。
近年ではAI/IoT領域において大企業の全社戦略や事業開発のプロジェクトを多く手掛け、政府関連委員も務める。
主な著書に『世界で活躍する人は、どんな戦略思考をしているのか?』。
共著に『東大准教授に教わる「人工知能って、そんなことまでできるんですか?」』『事業担当者のための逆引きビジネス法務ハンドブック』などがある。
人工知能学会倫理委員会委員 慶應義塾大学法学部卒、ワシントン大学ロースクール法学修士
著者について
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2019年1月14日に日本でレビュー済み
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他の「いちばんやさしい」シリーズと同様に、人工知能ビジネスの基礎を非常に分かりやすく解説されています。
ビジネスのヒントとなる具体例も数多く記述されており、実業務での活用にも役立つ良書です。
ビジネスのヒントとなる具体例も数多く記述されており、実業務での活用にも役立つ良書です。
2017年6月8日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
イラストも多く、読みやすかったです。
実際の事例の紹介が多いので、この本を読むまでは、人工知能で何ができるのか、どんな問題点があるのか、漠然としかわかっていなかったのですが、より実践的な知識が得られました。
人工知能に関する記事は新聞やビジネス雑誌でもよく見かけますが、どうしても断片的な知識になってしまうので、こういう本を一冊読むといいですね。
実際の事例の紹介が多いので、この本を読むまでは、人工知能で何ができるのか、どんな問題点があるのか、漠然としかわかっていなかったのですが、より実践的な知識が得られました。
人工知能に関する記事は新聞やビジネス雑誌でもよく見かけますが、どうしても断片的な知識になってしまうので、こういう本を一冊読むといいですね。
2018年11月28日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
人工知能についての核心みたいな物を改めて勉強したいと思って購入したが、ビジネス系ニュースなどで知っているようなことをちょっと補足している内容だった。
AIがビジネスにどう活用されているか何も知らない人には良いかもしれません。
AIがビジネスにどう活用されているか何も知らない人には良いかもしれません。
2018年5月16日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
人工知能で何ができるのかということをおおまかに知りたい人には良いかもです。
2018年2月15日に日本でレビュー済み
AIの仕組みよりも、AIの活用事例や法的取り扱いに軸足を置いた本であり、
意外とありそうでなかった一冊。
見開きで一つのテーマを扱い、よくまとまって、かつわかりやすい文章なので、
AIを使って何かやりたいなと思う人は、ぜひ読んでおくとよいと感じました。
なかなか使える参考書だと思います。
意外とありそうでなかった一冊。
見開きで一つのテーマを扱い、よくまとまって、かつわかりやすい文章なので、
AIを使って何かやりたいなと思う人は、ぜひ読んでおくとよいと感じました。
なかなか使える参考書だと思います。
2018年3月7日に日本でレビュー済み
著者の選定を間違えているような気がする。
著者は弁護士とコンサルタント。
この二人がAIの活用方法や問題点を羅列してゆく。
おもしろい記事もあるものの、あいまいで具体性の無い話題に終始しているページも多い。
技術者や研究者、AIジャーナリストの組み合わせで著述しつつ、弁護士のワンポイントアドバイスを章ごとに入れるなどした方が、読者としては充実した読みごたえを得られたと思う。
この「いちばんやさしい」シリーズは良い本が多いだけに、今作は内容が残念に思えた。
著者は弁護士とコンサルタント。
この二人がAIの活用方法や問題点を羅列してゆく。
おもしろい記事もあるものの、あいまいで具体性の無い話題に終始しているページも多い。
技術者や研究者、AIジャーナリストの組み合わせで著述しつつ、弁護士のワンポイントアドバイスを章ごとに入れるなどした方が、読者としては充実した読みごたえを得られたと思う。
この「いちばんやさしい」シリーズは良い本が多いだけに、今作は内容が残念に思えた。
2018年8月13日に日本でレビュー済み
人工知能ビジネスについて知りたければ最初の1章だけで十分。後は同じような内容を事例中心に解説しており、特に目新しいものはなく、他の雑誌や新聞記事で紹介されているようなネタを集めただけの印象。網羅的でもなく、第3章は自動運転のみ、第4章はドローンのみについて費やしており、偏りがある。この本の特徴は、著者の1人が弁護士ということもあり、個人情報保護や人工知能が事故を起こした場合の法的責任などについて詳しく、わかりやすく解説している。網羅的な内容を目指すよりも、法的リスクに焦点を絞った方が特色が出たのではないか?その意味でタイトルもしっくりいかなかった。