書籍について
「決定版 ビジネスパーソンのための人工知能超入門」 東洋経済新報社
ビジネスパーソンに役立つAI解説書の決定版!
なぜ、これからの企業経営にAI戦略が必要なのか?
AIを導入しないままだと、どうなってしまうのか?
実際にAIをビジネスへ生かすために必要なこととは何か?海外、国内企業の先進事例をケーススタディで解説しつつ、
AIの可能性を探る、知的興奮に満ちた一冊。
出典元:Amazon『決定版 ビジネスパーソンのための人工知能超入門』
この書籍を選んだ理由
仕事で、AIの導入・運用・改修にかかわるため。
要件定義を出すにあたり、あまりにもAIについての知識が不足。
他社のケーススタディや、海外の動向も簡単でいいので知りたい。
まず、雑誌の特別編であるためだろうか。
薄い!(大事!)
雑誌サイズ。
本書は「ディープラーニングの基本的な仕組み」から始まり
初学者である私にとっては、入りやすい入口である。
本書掲載時から、アメリカ企業の動向は、すでに大きく進んでいると思うが
参考程度や意識を高める材料としてはとてもいいと思います。
「USも入れているから、JapanもGOしてね」という外資系企業も多いのでは。
直接の関係はなくとも、眼だけは向けておきたいです。
Iotのみならず、フィンテックの分野についての記事あり。
金融のサービス部分のAI化は、ここ数年でかなり進んでおり、
これからも数年という短い期間で、ガラリと変わっていくと思っているので、
興味がある分野です。
なかでも、個人的には、
NTTグループの音声技術や三菱総合研究所のチャットボットの記事が興味深い。
AIの音声認識
(以下、自分が参考になったことのメモです)
「意味を理解して、人間らしい受け答え」
NTTグループのCHOTOHAには、
段階的に言葉の意味を理解する「関係性ラベリング」という独自技術あり。
言葉を単語単位に分割し、品詞をつける。
- 「私/は/昨日」→「名詞/連用助詞/名詞」
- どの文節がどの文節を修飾しているのかを調べる「係り受け解析」
- 述語と他の語の役割を抽出「意味分析」
こうした意味分析を経ることで、
単に「人間らしい受け答え」ではなく、「意味を理解して」会話ができる
自由に話された内容に対し、
正しく意味を理解し、正確かつ、わかりやすく受け答えをするような
チューニングを行うのは、実は難しく大変な作業です。
NTTさんが行われているように、細かく解析・分析の繰り返しかと。
言葉を品詞ごとに分解するという分析は、学びになりました。
念頭において、分析のヒントにしたいと思います。