社会人として年月が過ぎていくと、日々新しいなにかを取り入れ、変化に対応する為に試行錯誤しているように感じます。働き方改革のような、現状に変化をもたらすことは容易ではありませんが、ほんの数年前では想像がつかなかった日常が溢れています。1日1日を切り取っていけば、小さな変化の積み重ねです。

身近な例とすれば「携帯」。今では「携帯」ではなく、「スマホ」と呼ぶことが増えています。まだまだ普及が成されていなかった学生時代、早々に折り畳み式の携帯からスマートフォンに機種変更しました。しかし周囲が羨ましがるようなことは皆無であり、「どうしてそんな使いにくい携帯に変えたの？」と疑問を抱かれました。そして自身も上手くスマートフォンを使いこなせず、もう一度折り畳み携帯へ機種変更したことを覚えています。実際に最初は使いにくい印象を受けますが、今までの携帯とは格段に機能性が違う為、徐々にスマートフォンへ移行する人が増えてきました。自然とスマートフォンを持つことが「普通」になる現在ですが、きっと今の「普通」は数年後には古いものとして扱われることでしょう。より良いものを求める私達は、「こんなものがあれば楽なのに」と考えます。手作りのように手間をかけることに価値を見出すものを除き、自ら手間をかける考え方が横行すれば、文明は発展しません。このように、今の生活に変化をもたらし、私達の未来に不可欠になるものは、人間の「楽をしたい」という欲望の現れではないでしょうか。「ビジネスパーソンのための人工知能入門」は、この「楽をしたい」欲望を満たす為に必要な『人工知能』について正しい知識を身につけることが出来ます。そして、自身が人工知能に関わることを【ピンチ】と捉えず、【チャンス】としてビジネスの現場で活かしていく為の１冊です。

「ちょっとさ、人工知能を使ってなんかプロジェクトやってみてよ。」

本書冒頭部分にて挙げられているこのような投げかけは、これからの時代ではごく自然な流れと言えます。本書は、「機械学習・深層学習がどういった考えに基づいてできた技能なのか、そしてどういったシーンでその技術が活かされていくかについて、多くのページを使って説明」をしています。「機械学習・深層学習」という言葉への理解、そして『人工知能』がどういう風にビジネスに適用し、評価されていくかを明確にしていきます。本書は下記項目に分けられ、読み進めていくごとに自身の『人工知能』に関する幅を広げることが出来ます。

１． 知識編　人工知能とは
なぜ『人工知能』が作られていくのかという視点を持ち、『人工知能』の特性や、今までの『人工知能』ブームに関して紹介しています。『人工知能』の知識を取り入れる為の基盤となります。

２． 実用編　機械学習：問題を整理し解決する
実際に起きる問題に対してのアプローチについて学びます。そのアプローチを学ぶ上での「機械学習」についても詳しい内容が記載されています。

３． 発展編　深層学習というブレイクスルー
『人工知能』の技術の数々は、「機械学習」の一部である「深層学習」についての理解も必要不可欠となります。「深層学習」がどのように『人工知能』として働きを持つのか、飛躍的に「深層学習」が広まった要因を紐解いていきます。

４． 実践編　ビジネスでAIを展開する
３編(知識編・実用編・発展編)の構成から学ぶことの出来た「人工知能でなんかプロジェクト」に必要な知識に加えて、『人工知能』に関しての「知っておくと便利なこと」がまとめられています。

本書は、そもそも何故『人工知能』が必要なのかという部分から、実際にビジネスの現場で活用されている実例に至るまで、『人工知能』の全体像を知ることが出来ます。また、随所で用いられる『人工知能』に関連する用語に対しての説明も解りやすく表記されており、予備知識がなくとも読み進めることが可能です。ビジネスの場で『人工知能』を使うことは、「ビジネスを効率化したい、楽をしたい」という思いがスタート地点となります。本書を活用することで、自分では楽が出来ないところを課題として設定し、それを解決する為のアプローチの仕方を学びます。最終的に、実際の現場で発生した事柄に対して『人工知能』を利用し、自分ならばどのように対応するだろう？という自然な思考回路の構築を目指します。『人工知能』の話題になるとどうしても苦手意識が出てしまう人こそ、そういった思考の癖付けをビジネスの場で含ませていくようになれば、『人工知能』に対しての知識も自ずと深まるようになるでしょう。

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平岡麻奈氏の書籍紹介コラム第二回はいかがでしたでしょうか？第二回は前回に続き、人工知能の話です。人工知能はこれからの分野で、将来にわたって広く普及する技術です。このコラムを読んだ方には将来AIエンジニアになりたいと思っている方もいるかもしれません。

そのような方にデジタル・ヒュージ・テクノロジーは申し上げます。

AI技術を学ぶ前にエンジニアとしての基礎をしっかり学ぶ必要があります。デジタル・ヒュージ・テクノロジーは基礎から学べる環境があり、多くの未経験者が一人前のエンジニアとして働くまでに成長しています。そんなデジタル・ヒュージ・テクノロジーの環境に興味がある方は、是非以下の社長カフェに遊びに来てください。

先着3名に今回ご紹介した書籍をプレゼントしたします。
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