文系AI人材になる―統計・プログラム知識は不要
野口竜司(著)
/東洋経済新報社
作品情報
AI社会になって、ボクは職を失わないだろうか?
文系のワタシが、AIでキャリアアップするには?
そんな不安や疑問を解消するのが本書です。
英数国理社×AI時代に対応した、AI活用の現場から生まれた実践トレーニング本。
・専門用語は必要最低限に
・豊富な業種別事例は「自社での活用」を考えるヒントに。
・AIとの「共働きスキル」を身につける。
AIを活用したビジネスプランを豊富に紹介。本書は、AIを、機能別に4分類、役割別に2分類し、合計4×2=8分類にわけている。その分類を用いて、事例を解説しているので、非常に理解しやすく、自分の仕事への適用・応用を検討しやすい。AIとお共働きスキルを身につけよう。
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商品情報
- 著者
- 野口竜司
- ジャンル
- コンピュータ・情報 - IT・Eビジネス・資格・読み物
- 出版社
- 東洋経済新報社
- 書籍発売日
- 2019.12.20
- Reader Store発売日
- 2019.12.20
- ファイルサイズ
- 48.2MB
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この作品のレビュー
平均 3.5 (85件のレビュー)
-
【感想】
友人から、「これからの時代、英語スキルよりもITスキルを持っている人間が重宝されるんだぜ!!」と言われ、妙に納得しました。
その友人曰く、これからの時代はテクノロジーの発達により様々な生活が…ガラっと入れ替わり、その変化の波についてこれないビジネスパーソンはどんどん駆逐されていくとのこと。
僕は30代前半の割にかなりのアナログ人間ですので、こりゃマズイとばかりに本書を手に取りました。
本書は、下記の3段論法でまとめられています。
・AIによって、近い症例私たちが想像していることの大半が実現可能になる。
・AIによって今の仕事がどんどん取って代わられ、「AI失職」のリスクが生じる。
・「AI失職」を恐れて身動きを取れないようにならず、AI職に就く準備をしましょう。
また、本書の要点として、『これからの本格的なAI社会において「AIを作る専門家」だけでなく、AIをよく理解し、「AIを的確に使いこなす人材」が重要になってくる』というニュアンスの箇所が沢山見られました。
実際AIをサービスに取り入れている企業の説明なども入っていて、「こんなにも発展しているんだ、スゴイな」と読んでいて目を丸くする箇所もしばしばございました。
ただ、これはあくまで僕個人の意見ですが、AIに仕事が取って代わられるのはまだまだ遠い未来の気がしてなりません。
これまでにも過去に何度か「AIブーム」というものが起こっていて、結局はその時々のテクノロジー不足によって、発展しきらなかったとか・・・
勿論現代はテクノロジーの発達もあるのでかなり現実的にはなってきているのでしょうが、今回もまた同じように何らかの壁にぶち当たって終息しちゃいそうだなと思っています。
そもそも、世間で「AIの時代がもうすぐそこに来ている!」と言わんばかりに熱狂しておりますが、私はそこに温度差を感じてなりません。
というのも、上記の通り、「そもそもそこまで実現が近くないのでは?」と思ってしまうからです。
Amazonの「アレクサ」をはじめ、確かにAIがより身近になってきたなと足音を感じますが、実際ホワイトカラーの仕事をAI任せにするのにどれだけのビッグデータが必要なんだろうかと疑問に思います。
また、これは内田和成著の「右脳思考」を読んでいても思ったのですが、左脳的なアクションしか起こせないAIでは対人のコミュニケーションに限界があるため、どこかで仕事の推進にSTOPがかかるのではないでしょうか?
細部まで考えると、「AI失職」というのはまだまだ先の課題なんだろうな~と思いました。
とは言え、AIに限らず、様々な新しいテクノロジーを毛嫌いせずに受け入れていく柔軟性はビジネスパーソンにとって必須の心構えですよね。
結局は、現状維持ではなく学んでいくことが大切なのでしょう。(そういう意味では、どんなスキルも賞味期限は存在するのかもしれませんね・・・)
僕自身、これからもしっかり勉強時間を設け、学習によって「自分というOSのアップロード」を今後とも切らす事なくしっかり行なっていこうと思いました!
【内容まとめ】
1.「想像できることは実現する。」
AIは、私たちが想像していることの大半が、今後実現可能になってくる。
1番リスクが高いのは、AI失職を恐れ今の仕事に執着しすぎて身動きが取れなくなること。
そこを素直に受け入れた上で、どう柔軟に動き出すか?
2.AI、機械学習、ディープラーニングの3大分類
AIが広義で、その中に「機械学習」が含まれ、機械学習の一つとして「ディープラーニング」がある。
「ディープラーニング」が特別な存在であったから機械学習が脚光を浴び、AIが発展した。
3.活用タイプAIは機能別4タイプ×役割別2タイプ=8分類
・機能別4タイプ
①識別系AI「見て認識する」
②予測系AI「考えて予測する」
③会話系AI「会話する」
④実行系AI「身体、物体を動かす」
・役割別2タイプ
①代行型「人間が出来ることを代行する」
②拡張型「人間が出来ないことをAIがする」
4.AIは「作る」から「使う」へ。
AIは作れなくても使えれば良い。
AIを「作る」→「使う」にシフトチェンジしていき、文系が得意とする領域となってくるので、今後は「文系AI人材」の仕事が大量に発生する!
【引用】
文系AI人材になる
「想像できることは実現する。」
AIは、私たちが想像していることの大半が、今後実現可能になってくるのです。
AI社会になって職を失わないだろうか?
文系がAI人材になるために何からすれば良いの?
そんな不安や疑問を解消するのが本書です。
p24
・AI失職を恐れず、AI職に就く準備を。
AI失職は、変えようのない事実である。
1番リスクが高いのは、AI失職を恐れ今の仕事に執着しすぎて身動きが取れなくなること。
そこを素直に受け入れた上で、どう柔軟に動き出すか?
p48
・AIは「作る」から「使う」へ。
AIは作れなくても使えれば良い。
AIを「作る」→「使う」にシフトチェンジしていき、文系が得意とする領域となってくるので、今後は「文系AI人材」の仕事が大量に発生する!
p78
・AIの基本はAI分類、AI基礎用語らAIの仕組みの3つ
・AI分類
→AI、機械学習、ディープラーニングの3大分類
→学習方式の3分類
→活用タイプ別の8分類
p80★
・AI、機械学習、ディープラーニングの3大分類
AIが広義で、その中に「機械学習」が含まれ、機械学習の一つとして「ディープラーニング」がある。
「ディープラーニング」が特別な存在であったから機械学習が脚光を浴び、AIが発展した。
AIとは?
→人間と同様の知能を実現させようとする技術。
機械学習とは?
→AIの一種で、学習により特定のタスクを実行できるようになるAI。
ディープラーニングとは?
→機械学習の一種で、人間の脳の神経細胞「ニューロン」を模した学習法。
p96
・活用タイプAIは機能別4タイプ×役割別2タイプ=8分類
機能別4タイプ
1.識別系AI「見て認識する」
2.予測系AI「考えて予測する」
3.会話系AI「会話する」
4.実行系AI「身体、物体を動かす」
役割別2タイプ
1.代行型「人間が出来ることを代行する」
2.拡張型「人間が出来ないことをAIがする」
p118
・AI用語①「学習と予測」
学習とは、AIに法則性を教えること。
予測とは、作ったAIモデルにより未来・未知のよのを当てること。
p128
・AI用語②「ニューラルネットワーク」
ディープラーニングのベースとなる仕組みで、人間の脳の神経細胞「ニューロン」を模して作ったもの。
入力層、隠れ層、出力層に分かれていて、学習を繰り返すことで情報の重要性を加味しながら伝達していく。
p237
・AI事例「LOHACO チャットボット マナミさん」
Siriみたいなシステム。
入力された質問から回答を選び出す仕組みで、その回答の正解率は92%!
対応時間外や深夜帯も対応しているため、従業員の作業時間を減らしている。
p254
・AI事例「富士通、AIによる記事の自動要約システム」
記事全文から短文への要約を行なう自動要約AIを開発。ディープラーニングを活用し、単語の削除、語順の変更、言い換えを学習して、要約記事を作成する!
p325
・AIによる「消費者」への変化
→AIが「執事」になる。
→AIが家の中を制御し、快適に暮らせるようになる
→AIが自分に適した商品をECカートに入れてくれる
→人間が対話する相手の約半分がAIになる
暮らし、情報取得、買い物、移動や対人コミュニケーションでさえ、AIは大きな変化を生み出す。
p328
・AIによる「働き手」への変化
ホワイトカラー
→業務の多くが「AI管理業務」に。
→メール対応はAIによる自動返答
→営業電話はAI音声で代行
→書類チェックは上司でなくAIが済ませる
→数値管理や着地予測はAIが代行する
ブルーカラー
→そもそもAIとロボットによって「仕事が激減」する
→AIの指示に沿って作業する、または共同作業が大半に
→AI搭載ロボットのメンテナンス
p340
・総括
これからの本格的なAI社会では、「AIを作る専門家」だけでなく、AIをよく理解し、「AIを的確に使いこなす人材」も重要なポジションを担うことになります。続きを読む投稿日:2020.07.08
AIは「識別系」「予測系」「会話系」「実行系」の4種類
文系人材として乗り遅れず活用することが大切!投稿日:2024.02.23
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