# グーグルに学ぶディープラーニング ## Metadata * [[日経ビッグデータ]]  * ASIN: B01N6RSN2Y * Reference: https://amazon.co.jp/dp/B01N6RSN2Y * [Kindle link](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y) ## 要約 ## 読書メモ ## Highlights >[!quote] >ディープラーニング がすべてのビジネスを変える — location: [89](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=89) ^ref-63202 --- >[!quote] >あらゆる機器をインターネットに接続して稼働データなどを収集するＩｏＴ（インターネット・オブ・シングス）の浸透によって、実社会のデータ化、デジタル化が進みます。 — location: [132](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=132) ^ref-602 --- >[!quote] >企業の競争力はデータを収集し、価値に変える能力です」 — location: [141](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=141) ^ref-1204 --- >[!quote] >イノベーションとは、お客さんに聞いても答えられないような問題を解決したときにのみ生まれる」 — location: [161](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=161) ^ref-55668 --- >[!quote] >デジタル化された実世界の可視化、最適化が進められるようになっています。 — location: [191](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=191) ^ref-61686 --- >[!quote] >中小企業にも人工知能の恩恵 — location: [194](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=194) ^ref-20226 --- >[!quote] >最近、クラウドサービスを提供する大手ＩＴ企業などが、独自データであらかじめ学習をさせた人工知能ＡＰＩ（アプリケーション・プログラミング・インターフェース）の提供種類を増やしています。 — location: [195](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=195) ^ref-23379 --- >[!quote] >人工知能を業務改善に活用するなら、誰でも今すぐ利用できる時代 — location: [207](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=207) ^ref-22174 --- >[!quote] >人工知能と機械学習、ディープラーニングのそれぞれの違いを説明してください」と — location: [218](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=218) ^ref-35438 --- >[!quote] >ディープラーニングは機械学習の一部 — location: [226](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=226) ^ref-47538 --- >[!quote] >人工知能＝知的な情報処理をするもの、またはその技術 — location: [231](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=231) ^ref-25840 --- >[!quote] >大きな概念として知的な処理をする「人工知能」が — location: [239](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=239) ^ref-46274 --- >[!quote] >機械学習もディープラーニングも、人工知能を実現するための手法だ — location: [241](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=241) ^ref-5513 --- >[!quote] >機械学習の１つの分野が、ディープラーニングです」 — location: [244](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=244) ^ref-36752 --- >[!quote] >機械学習は人間がプログラムを作らない — location: [250](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=250) ^ref-41402 --- >[!quote] >機械学習は、プログラムを人間が作りません。どう判断するかを人間が教えることなく、機械が自分で学ぶことから、『機械学習』と呼ぶのです。 — location: [257](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=257) ^ref-10706 --- >[!quote] >入力に対する答えとなる出力のセットの例を、たくさん機械に与えてあげるの — location: [260](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=260) ^ref-49273 --- >[!quote] >機械が答えを出すための手法を、人間がプログラムとして与えるのではなく、機械が自動的に膨大なデータから学習してモデルを作るのが、機械学習だということ — location: [262](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=262) ^ref-63492 --- >[!quote] >機械の中で、入力に対して正しい答えが導き出されるような〝モデル〟が作られるだけ — location: [265](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=265) ^ref-61841 --- >[!quote] >膨大な入力と答えのセットから知識を獲得していく — location: [269](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=269) ^ref-58929 --- >[!quote] >コンピューターの発達がディープラーニングを可能に — location: [273](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=273) ^ref-5310 --- >[!quote] >複数の層の処理を重ねて複雑な判断をできるようにする技術として、深層学習、すなわちディープラーニングと呼ばれています」 — location: [284](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=284) ^ref-50911 --- >[!quote] >コンピューターの計算力の大幅な向上と、インターネットなどを介して大量なデータを収集することができるようになったことによって、この数年で実用レベルに達してきました」（ — location: [294](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=294) ^ref-5415 --- >[!quote] >ネットワークインフラや大規模データ処理、機械学習を含むコアテクノロジーを外部に提供するためのプロジェクト — location: [314](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=314) ^ref-30476 --- >[!quote] >「モバイルファースト」から「ＡＩファースト」へ — location: [330](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=330) ^ref-28861 --- >[!quote] >機械学習で可能となる価値をさまざまなかたちで具現化していくことを — location: [343](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=343) ^ref-63032 --- >[!quote] >グーグルでは、ライブラリをオープンソース化するなど、ＧＣＰを通じて、ＡＩファーストの成果を外部に提供するプロジェクトを進めています。 — location: [361](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=361) ^ref-61312 --- >[!quote] >安価で誰もが画像認識や音声認識、翻訳などの人工知能を利用できるようにし — location: [363](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=363) ^ref-24203 --- >[!quote] >その代表的な方式が、世の中の出来事を論理式で書き出すというもの — location: [383](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=383) ^ref-28324 --- >[!quote] >人間が『ＡならばＢ』という関係をコンピューターに教えるので、機械学習ではありませ — location: [387](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=387) ^ref-47261 --- >[!quote] >ゴールを定めておいて、ゴールを達成するには「その前に何をする必要がある — location: [388](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=388) ^ref-22492 --- >[!quote] >人工知能はすべての知的なことを解釈しようと考える — location: [391](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=391) ^ref-34413 --- >[!quote] >分野を限って人工知能の力を最大限に発揮しようと考えたのがエキスパートシステムです。 — location: [393](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=393) ^ref-2085 --- >[!quote] >機械学習以外の人工知能では、コンピューターが考えるための条件式を必ず人間が教えなければなりません。 — location: [397](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=397) ^ref-64531 --- >[!quote] >ルールを決めることから、「ルールベースの人工知能」 — location: [402](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=402) ^ref-34489 --- >[!quote] >学習するための材料と、学習するための考え方を与える必要があるの — location: [409](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=409) ^ref-30496 --- >[!quote] >この入力と出力のセットを大量に用意し、コンピューターに学習させていくことを機械学習と呼ぶわけ — location: [412](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=412) ^ref-13313 --- >[!quote] >モデルは、入力から出力を得るための計算のプロセスを表現したもの — location: [416](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=416) ^ref-13685 --- >[!quote] >大量に与えられた信号を機械が計算することで、入力と出力の間を関係づけるモデルが出来上がる — location: [421](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=421) ^ref-60765 --- >[!quote] >どのようなモデルで機械学習をするかは、人間が設定しなければいけないの — location: [433](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=433) ^ref-22182 --- >[!quote] >機械学習で扱われるモデルには、多くの種類があります。「決定木」「帰納推論」「ニューラルネットワーク」「ディープラーニング」などが代表的なものです。ここでようやく「ディープラーニング」が出てきました。機械学習の１つの手法が、ディープラーニングというわけです。 — location: [434](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=434) ^ref-18080 --- >[!quote] >脳の神経の構造を論理的にまねすることで、知的な処理をコンピューターにさせようというもの — location: [449](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=449) ^ref-53735 --- >[!quote] >シナプス」は、隣接するシナプスからの信号の入力が一定の値を超えると、次のシナプスに対して信号を送り出す一方通行の神経伝達を — location: [450](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=450) ^ref-3796 --- >[!quote] >ディープラーニングが、ルールベースの人工知能や他の機械学習と異なるのは、とても単純であることです。 — location: [484](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=484) ^ref-19818 --- >[!quote] >一般的なプログラム言語では、グラフの中の境界線を人間が設定することで関係を判断します。 — location: [501](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=501) ^ref-20258 --- >[!quote] >ネット上の「遊び場」でニューラルネットを理解 — location: [526](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=526) ^ref-45962 --- >[!quote] >オフィスに、新入社員と中堅社員、マネジャーがいたとします。 — location: [537](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=537) ^ref-21445 >>[!note] >わかりやすい事例 --- >[!quote] >ニューラルネットとディープラーニングを理解する際のポイント — location: [546](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=546) ^ref-39433 --- >[!quote] >・ニューラルネットでは、お手本データをたくさん読み込むことで、間違いが少なくなるようにニューロン間の関係を示す値を調整しながら学習します ・データが複雑になるほど、多くの層のニューラルネットが必要になります ・最大のポイントは人間がプログラムして動くのではなく、コンピューターが自ら特徴を見つけだすことです — location: [548](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=548) ^ref-15851 --- >[!quote] >ディープラーニングが注目されていることの１つの理由は、人間を超える可能性にあるともいえるでしょう。 — location: [557](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=557) ^ref-42132 --- >[!quote] >サッカーの試合に勝つために、繰り返し繰り返しゲームのスタイルでパスやシュートをしながら勝ちパターンを学んでいくといった学習の仕方は、強化学習に近いと考えられそうです。 — location: [586](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=586) ^ref-27847 --- >[!quote] >たくさんのデータを入力して、データ自体の構造を発見するといった場合に用いられます。クラスタリング分析などで用いられる手法です」と — location: [592](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=592) ^ref-39320 --- >[!quote] >「アルファ碁」は強化学習をフル活用 — location: [596](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=596) ^ref-7810 --- >[!quote] >アルファ碁は、架空の対局を自分で繰り返し、勝利という目的に向かって調整を続けました」と — location: [617](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=617) ^ref-48609 --- >[!quote] >グーグルの ディープラーニング 活用事例 — location: [634](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=634) ^ref-27655 --- >[!quote] >自動運転を支えるディープラーニング — location: [748](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=748) ^ref-51162 --- >[!quote] >ディープラーニングでデータセンターを劇的に省エネ化 — location: [766](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=766) ^ref-58208 --- >[!quote] >■人間の目を超える、ものを見分ける画像認識 — location: [791](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=791) ^ref-39715 --- >[!quote] >写真を自動で分類する「Ｇｏｏｇｌｅフォト」 — location: [806](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=806) ^ref-64660 --- >[!quote] >お絵描きを人工知能が評価する「Ｑｕｉｃｋ，Ｄｒａｗ！」 — location: [822](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=822) ^ref-55759 --- >[!quote] >優れたアートや音楽を生み出す「マジェンタ」 — location: [852](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=852) ^ref-24917 --- >[!quote] >動画像の認識も！「読唇術で人間の専門家に勝つ」 — location: [866](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=866) ^ref-18199 --- >[!quote] >■文章を理解するテキスト分析 — location: [880](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=880) ^ref-15757 --- >[!quote] >自動で返信メールの候補文を作る「Ｉｎｂｏｘ」 — location: [899](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=899) ^ref-53865 --- >[!quote] >迷惑メールフィルタの精度も格段に向上 — location: [914](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=914) ^ref-8523 --- >[!quote] >企業の情報検索をスムーズにする「グーグルスプリングボード」 — location: [929](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=929) ^ref-25902 --- >[!quote] >情報を探すための時間を短縮できる検索インターフェースを提供するほか、実用的な情報やお薦めの情報をプッシュ型で提供し、企業で働く人たちの時間を有効に活用できるように支援する — location: [936](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=936) ^ref-61163 --- >[!quote] >■話しかけるだけでコンピューターと意思疎通をする「音声認識」 — location: [938](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=938) ^ref-13472 --- >[!quote] >会話しながら人間をサポートする「Ｇｏｏｇｌｅ アシスタント」 — location: [959](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=959) ^ref-34250 --- >[!quote] >合成音声もピアノの曲も作成できる「ＷａｖｅＮｅｔ」 — location: [978](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=978) ^ref-48446 --- >[!quote] >言語の壁を越える可能性が見えてきた「機械翻訳」 — location: [994](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=994) ^ref-34489 --- >[!quote] >ニューラルネットでＧｏｏｇｌｅ翻訳が進化 — location: [1012](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=1012) ^ref-36152 --- >[!quote] >グーグルでは２０１６年、Ｇｏｏｇｌｅ翻訳にディープラーニングの手法を使ったニューラルネットワークを適用し、翻訳の品質をぐんと高めることに成功 — location: [1015](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=1015) ^ref-7313 --- >[!quote] >グーグルニューラル機械翻訳：ＧＮＭＴ）では、そうした区切りはありません。文章の全体を見て、どう訳すか決めていく — location: [1023](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=1023) ^ref-12066 --- >[!quote] >■ディープラーニングの成果を手軽に使える「機械学習ＡＰＩ」 — location: [1053](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=1053) ^ref-19927 --- >[!quote] >１つが機械学習の訓練済みモデルを、ＡＰＩ（アプリケーション・プログラミング・インターフェース）として提供するかたち — location: [1064](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=1064) ^ref-22868 --- >[!quote] >もう１つが、機械学習ライブラリの「テンソルフロー（Ｔｅｏｓｏｒ Ｆｌｏｗ）の提供です」 — location: [1065](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=1065) ^ref-63954 --- >[!quote] >・Google Cloud Vision API — location: [1075](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=1075) ^ref-14577 --- >[!quote] >・Google Cloud Speech API — location: [1086](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=1086) ^ref-26321 --- >[!quote] >・Google Natural Language API — location: [1093](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=1093) ^ref-11647 --- >[!quote] >・Google Cloud Translate API — location: [1102](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=1102) ^ref-11561 --- >[!quote] >カスタマイズしたディープラーニングを活用できる「テンソルフロー」 — location: [1110](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=1110) ^ref-52931 --- >[!quote] >テンソルフローを利用することの最大のメリットは、パイソン（Ｐｙｔｈｏｎ）という言語で簡単なコードを書くだけで、ディープラーニングを利用できること — location: [1118](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=1118) ^ref-39571 --- >[!quote] >ＡＰＩの利用が「既製服」だとすれば、テンソルフローの利用は「イージーオーダー」ぐらいのイメージ — location: [1129](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=1129) ^ref-34039 --- >[!quote] >ディープラーニングが向く領域、向かない領域 — location: [1137](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=1137) ^ref-50638 --- >[!quote] >これからは機械学習やディープラーニングが必ずさまざまな領域で広がってきます。エンジニアだけが知識を持っていればいいのではなく、ビジネスサイドの人もある程度は正確に把握していないといけないでしょ — location: [1142](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=1142) ^ref-19432 --- >[!quote] >得意なところは、大量にデータがあるような非常に複雑な問題です。複雑な問題になればなるほど、ディープラーニングは力を発揮します。 — location: [1148](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=1148) ^ref-46572 --- >[!quote] >ディープラーニングは「企業のサービスの作り方を根底から変える可能性があります」 — location: [1157](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=1157) ^ref-5192 --- >[!quote] >機械学習やディープラーニングをビジネスのどこに適用したらいいか、その発想ができることが重要 — location: [1160](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=1160) ^ref-35786 --- >[!quote] >プログラムを書いたり、計算機を買ったりするところまで自前で行う必要はない — location: [1161](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=1161) ^ref-9362 --- >[!quote] >ディープラーニング で業務効率化、国内で続々始まる — location: [1167](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=1167) ^ref-22160 --- >[!quote] >■安藤ハザマ、トンネル工事の岩盤の硬さを判定 — location: [1174](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=1174) ^ref-37085 --- >[!quote] >■クルマの写真から型式まで特定、オークネットＩＢＳ — location: [1202](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=1202) ^ref-54239 --- >[!quote] >■エアロセンス、ドローン空撮データへ活用 — location: [1270](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=1270) ^ref-47128 --- >[!quote] >■Ｐｅａｃｈ、音声認識ＡＰＩで運航案内を 24 時間化 — location: [1321](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=1321) ^ref-62039 --- >[!quote] >人と人工知能の役割分担 — location: [1350](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=1350) ^ref-59357 --- >[!quote] >運航情報の案内のような人工知能のシステムでできることは、システムに任せればいいでしょう。一方で、複雑な対応は人手でする必要があります」 — location: [1360](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=1360) ^ref-378 --- >[!quote] >■三井住友ＦＧ、カード不正検知精度が劇的に向上 — location: [1368](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=1368) ^ref-20651 --- >[!quote] >１つは安心・安全なサービス提供、２つ目は、顧客サービスの向上や行員の生産性の向上、３つ目はチャットボット（自動会話プログラム）のような新たな顧客体験の実現 — location: [1394](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=1394) ^ref-44241 --- >[!quote] >外部の膨大な情報を人工知能で自然言語処理して、役立つセキュリティー対策情報を自動で導きだすことができる — location: [1403](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=1403) ^ref-62750 --- >[!quote] >まずは行員向けの照会回答業務から利用を開始して精度の向上を進めており、顧客向けサービスへの利用の可能性を探っていきます。 — location: [1408](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=1408) ^ref-2318 --- >[!quote] >人工知能活用ステップのフレームワーク化を進め、各部署に共有し、人工知能活用をさらに加速しようとしています。 — location: [1413](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=1413) ^ref-49636 --- >[!quote] >人工知能などで業務改善や顧客体験を向上させるために必要なデータを使える状態に整備していきます。 — location: [1419](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=1419) ^ref-40057 --- >[!quote] >データ×目的で整理し、 活用の展開図 を描こう — location: [1424](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=1424) ^ref-28433 --- >[!quote] >お客さまのデータ活用にかかわる悩みを解決する」 — location: [1433](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=1433) ^ref-64390 --- >[!quote] >まず小規模なＰｏＣ（プルーフ・オブ・コンセプト：概念実証）を実施します。 — location: [1440](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=1440) ^ref-33590 --- >[!quote] >■データ×目的による整理法 — location: [1450](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=1450) ^ref-41274 --- >[!quote] >ディープラーニング活用の目的は、「１．コスト削減」「２．付加価値を高めて新たなビジネス機会を創出」「３．クリエイティブ性の向上」です。一方で使われるデータは「１．画像」「２．テキスト」「３．音声」「４．センサー」となります（ — location: [1453](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=1453) ^ref-57617 --- >[!quote] >先行する画像データの活用 — location: [1456](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=1456) ^ref-29942 --- >[!quote] >音声データはコールセンター中心 — location: [1475](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=1475) ^ref-12563 --- >[!quote] >Ｗａｔｓｏｎは自然言語処理と機械学習の技術を使用して、マニュアル、ＦＡＱ、判例、診断記録テキストのような大量の非構造化データから洞察を得ることを得意としています。 — location: [1482](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=1482) ^ref-39359 --- >[!quote] >センサーでは、機器の異常検知や稼働状況の可視化などが主な用途 — location: [1493](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=1493) ^ref-14920 --- >[!quote] >まずはコスト削減から入るのが現実的 — location: [1503](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=1503) ^ref-48883 --- >[!quote] >１．コスト削減 ２．付加価値を高めて新たなビジネス機会を創出 ３．クリエイティブ性の向上 — location: [1506](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=1506) ^ref-20341 --- >[!quote] >クリエイティブ性の向上はディープラーニングならではの期待だそうです。 — location: [1513](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=1513) ^ref-53122 --- >[!quote] >人の労働には「品質にぶれ」があり「長時間は働けない」点も理解すべきだと言います。 — location: [1523](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=1523) ^ref-17498 --- >[!quote] >最低限、こうしてシステム開発費用と人件費だけでなく、作業品質と稼働時間などの総合的な要素を含めて投資対効果を考えることも必要になります（ — location: [1533](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=1533) ^ref-23621 --- >[!quote] >大切なのは、ディープラーニングなど機械学習によるシステム開発は、従来のシステム開発とは異なるという認識を持つことです。 — location: [1542](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=1542) ^ref-59537 --- >[!quote] >■成功に必要な常識と人材の転換 — location: [1545](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=1545) ^ref-48120 --- >[!quote] >活用の展開図を描けるか — location: [1555](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=1555) ^ref-4823 --- >[!quote] >業務効率化から始まり、新たな顧客体験の創造、他事業への展開を構想できるのが好例 — location: [1569](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=1569) ^ref-54601 --- >[!quote] >１）ビジネス現場で適用可能かどうか、（２）それに関連したデータを保有しているか、（３）データがディープラーニング向きかどうかの — location: [1571](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=1571) ^ref-42185 --- >[!quote] >必要な人材像は？ — location: [1575](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=1575) ^ref-17942 --- >[!quote] >１．ビジネスの旗振り役 ２．ディープラーニングの技術者、データサイエンティスト ３．モデルを組み込んだシステムを作るエンジニア ４．ビジネスとエンジニア、データサイエンティストの橋渡し役 — location: [1578](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=1578) ^ref-24372 --- >[!quote] >４の橋渡し役が既存の組織にはない、一方で重要な役割を果たす人です。「エンジニアと人工知能の技術を理解しながらビジネスとつないでいく人 — location: [1585](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=1585) ^ref-16941 --- >[!quote] >人工知能の技術側はテンソルフローのようなライブラリが整備されたり、多種多様なＡＰＩが提供されたりしてハードルが下がってきまし — location: [1591](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=1591) ^ref-2507 --- >[!quote] >どうビジネスに生かすかを描き、人工知能プロジェクトをマネジメントできる人材が求められる段階になってきた — location: [1592](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=1592) ^ref-51243 --- >[!quote] >機械学習はコモディティー化、次の特別な存在は — location: [1598](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=1598) ^ref-7713 --- >[!quote] >自社のビジネスに適切に使うことが差異化のポイント — location: [1602](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=1602) ^ref-23504 --- >[!quote] >人工知能が特別でなくなった次に特別な価値を持つのは、データ — location: [1604](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=1604) ^ref-4220 --- >[!quote] >ディープラーニングに可能な限り早く取り組み、知見を積み、自社に必要になるデータを理解し、１日でも早くそのデータをため始めることが大事 — location: [1604](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=1604) ^ref-36770 --- >[!quote] >ディープラーニング が課題を解決する未来へ — location: [1610](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=1610) ^ref-22222 --- >[!quote] >今後の私たちは機械学習やディープラーニングの成果を含む、いわゆる「人工知能：ＡＩ」といや応なしに付き合っていくことになるでしょう。 — location: [1615](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=1615) ^ref-3980 --- >[!quote] >技術革新の牽引役はディープラーニング — location: [1625](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=1625) ^ref-3795 --- >[!quote] >先進的なアルゴリズムであるディープラーニングがこれらのファクターを統合して、画像認識を高精度に行えるようにした — location: [1632](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=1632) ^ref-5556 --- >[!quote] >人間は、膨大な知識を使って、文脈（コンテキスト）を把握した上で画像を認識できます。ひと目で状況を判断する「百聞は一見にしかず」といった部分 — location: [1655](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=1655) ^ref-22602 --- >[!quote] >コンピューターや自然言語処理、画像処理などそれぞれの分野の研究成果の集大成という側面があります。 — location: [1664](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=1664) ^ref-50009 --- >[!quote] >ディープラーニングは「データハングリー」 — location: [1671](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=1671) ^ref-16391 --- >[!quote] >ＡＩや機械学習の研究者の専門知識を統合することで、お客さまの課題を解決できる — location: [1688](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=1688) ^ref-55680 --- >[!quote] >コンピューターがもっと知的になって高度化して、人間がその取り巻く世界を認知、認識するのと同じレベルで認知、認識ができるようになれば、コンピューターによる世界の解釈の仕方が高度化し、人間とコンピューターのインタラクションもより高度化していきます。 — location: [1697](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=1697) ^ref-47541 --- >[!quote] >今は人間がやっている退屈な反復作業、リスクのある作業、高い精度を必要とする作業は、ＡＩを活用することでコンピューターに任せられます。 — location: [1700](kindle://book?action=open&asin=B01N6RSN2Y&location=1700) ^ref-22824 ---