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人工知能―――機械といかに向き合うか (Harvard Business Review Press) 単行本（ソフトカバー） – 2016/9/30

3.5 5つ星のうち3.5 13個の評価
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『DIAMONDハーバード・ビジネス・レビュー』で品切れの人気特集に、関連論文2本を加えて書籍化!
『機械との競争』エリック・ブリニョルフソン、『人工知能は人間を超えるか』松尾豊から、アナリティクス界の第一人者トーマス H.ダベンポート、ヤフー安宅和人まで。世界と日本の知を結集した最先端の論文集。
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  1. 本の長さ
    216ページ
  2. 言語
    日本語
  3. 出版社
    ダイヤモンド社
  4. 発売日
    2016/9/30
  5. 寸法
    13.1 x 1.5 x 18.8 cm
  6. ISBN-10
    447810090X
  7. ISBN-13
    978-4478100905
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著者について

米国の名門経営大学院ハーバード・ビジネス・スクールの教育理念に基づいて1922年に創刊されたマネジメント誌『Harvard Business Review』(HBR)。同編集部とダイヤモンド社が提携して、日本語版『DIAMONDハーバード・ビジネス・レビュー』を1976年に創刊しました。「優れたリーダー人材に貢献する」という編集方針の下、学術誌や学会誌のような無用な難解さを排し、「実学」に資する論文を提供。グローバル企業の企業内大学や管理職研修、さらにビジネススクールの教材としても利用されています。現在は、「グローバルリーダーを目指す人の総合マネジメント誌」として、毎号HBR論文と日本オリジナルの記事を組み合わせ、時宜に合ったテーマを特集として掲載しています。多くの経営者やコンサルタント、さらに若手リーダー層から支持されています。同誌を編集しているのが、DIAMONDハーバード・ビジネス・レビュー編集部です。

登録情報

  • 出版社 ‏ : ‎ ダイヤモンド社 (2016/9/30)
  • 発売日 ‏ : ‎ 2016/9/30
  • 言語 ‏ : ‎ 日本語
  • 単行本（ソフトカバー） ‏ : ‎ 216ページ
  • ISBN-10 ‏ : ‎ 447810090X
  • ISBN-13 ‏ : ‎ 978-4478100905
  • 寸法 ‏ : ‎ 13.1 x 1.5 x 18.8 cm
  • カスタマーレビュー:
    3.5 5つ星のうち3.5 13個の評価

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上位レビュー、対象国： 日本

木村剛久
5つ星のうち5.0 読み進めやすいです
2020年7月28日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
読み始める前に、「人工知能が変える仕事の未来のために / 野村直之先生」を読み、更に概念的なというかビジネスや実社会にどのように入ってくるのかを知りたいと思いこの本を購入。
オーグメンテーションという言葉を初めて知る事ができ、AIに仕事を奪われるという考え方を変える必要があると思った。
AIには現状できないであろうことも理解できた。ただ、それは自分の苦手な事柄なのでこれから必死で努力すべきという事まで考えさせられた。
もう少し概念的、ビジネスの中でのAIを述べた書籍を読み、テクニカルな部分に進もうと思う。
役に立った
 レポート
酒井　洋輔
5つ星のうち5.0 俯瞰するのにはいい良書
2020年8月7日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
昨今の情報処理の機械化についての現状と未来予想図が描かれている。基本的に大まかな概要を説明いてくれているのでとっつきやすい(≒細かな技術詳細内容はほかの専門書に譲る）。当たり前すぎて私も気づいていなかったが、AIが全ての意思決定までやれる分野もあるだろうが、それ以外にもAIが人の決定作業を補完/補助する(オーグメンテーション)という応用法についても述べられていて、今のこの分野のフロンティアラインがどうなっているかがよくわかる。
これからは機械が得意なことは機械にどんどんやらせ、人は人としてやるべきことに専念できるようになれる。そう機械を使いこなせる側の人が得をし、おいていかれる側はその機械と戦わねばならないのだろう。我々と子供たちはそういった世界に生きている(く)のだから、せめて機械の考えることを理解できる情報リテラシや機械を操るプログラミング能力は持ち合わせないと、残念ながらそれは丸腰の後者だ。
役に立った
 レポート
kz
5つ星のうち1.0 ものたりない・・
2016年12月1日に日本でレビュー済み
人工知能について知識を増やしたいと思う人には、少し物足りないかも。。
4人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
 レポート
市橋翔
5つ星のうち5.0 以外と読みやすい
2018年4月1日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
人工知能について理解を深めるのに役立つ。AIに出来ないことも整理して理解できた。ほぼ人工知能=データ解析なので、グーグルやアリババのようにビックデータを持つ企業は人工知能と親和性が強い。ハーバードビジネスレビューは初めてだったけど結構面白かった。
役に立った
 レポート
ます
5つ星のうち5.0 少し古いですがビジネス側面でのいい解説だと思います。
2021年2月23日に日本でレビュー済み
AIで職が奪われるという話しはあるが，例えば将棋ではAIのほうがプロ棋士よりも強いが，プロ棋士+AIのほうがもっと強いということからわかるように，AIは全能ではない。
つまりビジネスにおいても同じで人＋AIによって業務効率を上げようとする動きが活発になってくる。当然，完全にAI置き換えという業種もないとは言えないが，例えば掃除一つをとっても普通は気が付かないが気が付くと気になる汚れなどはある。これをAIが判断することは難しいと思われ，人が役立つところはいくらでもある。
そもそも，今の段階では，人に接するのは人のほうが良い場合が多く，看護師など人に直接接する職業はなくならないと思われる。(将来にわたってそうだとは言い切れないが)このことは，グーグルにおけるマネージャの話に近いと感じた。
この本を読んで感じたことだが，一様にAIが浸透するんではなく分野によって大きく浸透度合いが異なる可能性があると思われる。単なる商業であれば，どっちがより売れたかなので，A/Bテストで検証ができる。一方A/Bでなぜ一方が有意的な差ができたかは考えても考えなくてもよい。一方，最適な治療法や自動運転，大型プラントの制御などは，失敗した場合取り返しのつかないことが起きることが考えられ，そのためにはその判断に対する根拠が必要になる。だが，AIは簡単に言うと過去に起こった事象を入力パラメータと基に統計的に処理してそのパラメータを使って未来を予測することなので，判断根拠を紡ぎだすことが困難である。このためAIが得意かどうかよりも，元に戻せるかどうかによって浸透しやすい分野が決まってくるのではないかと思った。
役に立った
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K
5つ星のうち5.0 8つの切り口から展開される人工知能の考察
2016年11月14日に日本でレビュー済み
　本書籍は人工知能（以下AI）の権威である研究者や起業家が、それぞれの課題からのAIについて論文形式で掲載されています（第8章についてはインタビュー形式）。ほとんどの論文についてAIが『ビジネスにどう使えるか』が話題にされていますが、第1章と第8章についてはもっとマクロな視点である『ビジネスで使った結果、社会経済がどうなるか』について論述されています。特に、第8章の論文の執筆者であるエリック・ブリニョルフソン、 アンドリュー・マカフィーは『機械との競争』で3年前から機械の高性能化による雇用の喪失について述べているので、AIによる雇用喪失が具体性を増した現在において、より具体性の増した議論が交わされています。
2人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
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