# 人工知能が変える仕事の未来 ## Metadata * [[野村直之]]  * ASIN: B01N4V8PCH * Reference: https://www.amazon.com/dp/B01N4V8PCH * [Kindle link](kindle://book?action=open&asin=B01N4V8PCH) ## 要約 ## 読書メモ ## Highlights >[!quote] >経験したことのない、未知の事態に遭遇して、その場で問題解決のアイディアと具体的な手法を発明、考案し実践し、それを証明する能力」の — location: [404](kindle://book?action=open&asin=B01N4V8PCH&location=404) ^ref-60372 --- >[!quote] >自分自身が世界の中に存在していることを意識し、物事に接して感情と理性で考え、判断し、発言し、行動する。これらを限りなく人間と同じように実現し、可能ならば人間と同じ仕組み、原理で実現しよう、と — location: [451](kindle://book?action=open&asin=B01N4V8PCH&location=451) ^ref-26943 --- >[!quote] >物事を忘れたり、噓をついたり、といった、人間の「弱み」とされる特性さえも真似しようとするのが「強いＡＩ」です — location: [454](kindle://book?action=open&asin=B01N4V8PCH&location=454) ^ref-57317 --- >[!quote] >ヒトの知能を測る知能指数ＩＱ（Intelligence Quotient）には２種類あって、子供の知能の発達を、生活年齢と精神年齢の比で表現した従来のＩＱと、同年齢集団内での偏差値に相当する偏差知能指数（Deviation IQ）があります。 — location: [497](kindle://book?action=open&asin=B01N4V8PCH&location=497) ^ref-27261 --- >[!quote] >まず、「強いＡＩ」で「汎用的」で、「大規模知識・データ」を備えているＡＩなら、ひとりの人間が何十年もかけて蓄積した膨大な常識、言葉の組み合わせを人間と同様に（ただし高速に）学習し、アレンジし、独創的に使いこなせなければなりません。認知、理解、学習も全部できた上で、人間が苦労してプログラミングして教え込むことなく、何千種類もの専門家の知識を急速に自分で獲得して、全知全能のようにふるまうという機械と — location: [570](kindle://book?action=open&asin=B01N4V8PCH&location=570) ^ref-64097 --- >[!quote] >この問題を解く、すなわち、知らなかったことについてビッグデータも用いずに、前例のない、まったく初めて遭遇する事態を切り抜けようとする人間のように創造的に解ける人工知能を作れるでしょうか？ — location: [683](kindle://book?action=open&asin=B01N4V8PCH&location=683) ^ref-36544 --- >[!quote] >かつて、『資本論』の著者カール・マルクスが「労働の疎外」と表現したような、不毛で非人間的な仕事、作業は、至るところに存在しています。 — location: [787](kindle://book?action=open&asin=B01N4V8PCH&location=787) ^ref-3817 --- >[!quote] >ます。「人間の認知能力や記憶力（特に短期の丸暗記）、同時に物事を想起する能力の限界は意外なほど小さい」 — location: [813](kindle://book?action=open&asin=B01N4V8PCH&location=813) ^ref-41069 --- >[!quote] >特徴量をＡＩに学習させてすぐ返却すれば、その後は著作権侵害の状態にない、という解釈の確立が待たれます。 — location: [950](kindle://book?action=open&asin=B01N4V8PCH&location=950) ^ref-39443 --- >[!quote] >工作機械や作業手順書にたとえられたのは、入力情報をどうさばいて加工するかの知識です。そう、知識とは「使う」ものなのです。 — location: [991](kindle://book?action=open&asin=B01N4V8PCH&location=991) ^ref-39190 --- >[!quote] >ヒトの認知能力を駆使して必要情報を完備していたならば、このようなファンクション、役割を、ディープラーニングや知識を用いた推論を行うＡＩで置き換える道筋がすでに見えているかもしれません。 — location: [1126](kindle://book?action=open&asin=B01N4V8PCH&location=1126) ^ref-52442 --- >[!quote] >ビッグデータを活用すべく解析するには、従来の人間の分析を何かに代行させるしかないことを示唆しています。すなわち、ＡＩ型のソフトウェアが必要になる、 — location: [1289](kindle://book?action=open&asin=B01N4V8PCH&location=1289) ^ref-19340 --- >[!quote] >「データ・アナリティクスは、対象とする情報についてのなんらかの結論をいくつか引き出す目的で生データを検査・分析する科学的手法のこと」 — location: [1295](kindle://book?action=open&asin=B01N4V8PCH&location=1295) ^ref-54167 --- >[!quote] >似て非なるデータ・マイニングが、パターンやデータ間の相関関係を発見することを目的としているの — location: [1297](kindle://book?action=open&asin=B01N4V8PCH&location=1297) ^ref-50898 --- >[!quote] >何が顕在的、潜在的に、データにまつわる不十分さがボトルネックになっていたのか見極める必要があります。 — location: [1305](kindle://book?action=open&asin=B01N4V8PCH&location=1305) ^ref-6303 --- >[!quote] >ＡＩ型のソフトウェアを今後どこにどう導入すべきか、 — location: [1318](kindle://book?action=open&asin=B01N4V8PCH&location=1318) ^ref-42311 --- >[!quote] >必要十分な分析精度が出るのであれば、原則、費用対効果に優れた手法を導入すべきです（ — location: [1328](kindle://book?action=open&asin=B01N4V8PCH&location=1328) ^ref-8383 --- >[!quote] >皮肉や反語はもちろん、行間に省略された背景知識や複雑な文脈を用いて発言意図を解釈するような高度な言語解釈は、人間に委ねなければなりません。 — location: [1395](kindle://book?action=open&asin=B01N4V8PCH&location=1395) ^ref-15731 --- >[!quote] >長い全テキスト中の全単語に精妙な重みづけを自動で行って、記事中のほぼ全単語で検索、互いの類似性を判定するような仕組み — location: [1463](kindle://book?action=open&asin=B01N4V8PCH&location=1463) ^ref-58618 --- >[!quote] >対話履歴から学習してパーソナライズする機能や自動要約機能も容易に付加することができます。 — location: [1465](kindle://book?action=open&asin=B01N4V8PCH&location=1465) ^ref-22892 --- >[!quote] >ます。「トランジスタはよく考え抜かれた研究計画の中から偶然誕生した」。 — location: [1580](kindle://book?action=open&asin=B01N4V8PCH&location=1580) ^ref-34720 --- >[!quote] >問題解決を行う専門家の知識を場合分け規則などの形でコンピュータに実装したエキスパートシステムが — location: [1613](kindle://book?action=open&asin=B01N4V8PCH&location=1613) ^ref-35472 --- >[!quote] >ルール（規則）ベースの「人工知能」に、ヒトの脳内にある知識を移植する役割を担うとされたのが、ナレッジエンジニアでし — location: [1614](kindle://book?action=open&asin=B01N4V8PCH&location=1614) ^ref-52803 --- >[!quote] >は、『Javaなど主流のプログラミング言語でプロトタイプを開発でき、数学、統計学、確率論、コンピュータ・サイエンスの確かな素養のある人材』 — location: [1656](kindle://book?action=open&asin=B01N4V8PCH&location=1656) ^ref-63656 --- >[!quote] >数千、数万程度の比較的小規模の学習データを独特のノウハウで整備して短時間トレーニングするだけで、いとも簡単に、一般人の認識能力を超えてしまう。これが「専門画像認識タスク」の — location: [1801](kindle://book?action=open&asin=B01N4V8PCH&location=1801) ^ref-4530 --- >[!quote] >学習済みニューラルネットの提供」という事業が — location: [1803](kindle://book?action=open&asin=B01N4V8PCH&location=1803) ^ref-27489 --- >[!quote] >近い将来、それを作る仕事や、それらを人間が使って創造的に問題解決を行う仕事がたくさん生まれそうな予感を — location: [1804](kindle://book?action=open&asin=B01N4V8PCH&location=1804) ^ref-55017 --- >[!quote] >そうなるまでは、概念、知識、特に過去の実体験に照らして認識結果を検証、補強できる人間の最終判断をうまく取り入れるユーザーインタフェースを組み合わせてシステムを提供すべき — location: [1817](kindle://book?action=open&asin=B01N4V8PCH&location=1817) ^ref-10737 --- >[!quote] >専門家しか名前を知らない画像や音声や、工場内機器の動きの認識・制御など職人芸をディープラーニングに学ばせれ — location: [1822](kindle://book?action=open&asin=B01N4V8PCH&location=1822) ^ref-62751 --- >[!quote] >できない部分は、新たな業務フローの中で人間に助けてもらえばよいわけ — location: [1828](kindle://book?action=open&asin=B01N4V8PCH&location=1828) ^ref-2666 --- >[!quote] >情報処理学会誌『情報処理』Vol.56 No.7（２０１５年６月 15 日発行）《小特集》「画像認識革命」の — location: [1839](kindle://book?action=open&asin=B01N4V8PCH&location=1839) ^ref-30344 --- >[!quote] >他者の主観を、情動的に共振し、自らの痛みと同様に感覚的に感じ取る能力」 — location: [1897](kindle://book?action=open&asin=B01N4V8PCH&location=1897) ^ref-31245 --- >[!quote] >自分の行動とそっくりな他人の行動について、同じように興奮する細胞（ハードウェア）がある。 — location: [1903](kindle://book?action=open&asin=B01N4V8PCH&location=1903) ^ref-51141 --- >[!quote] >来たるべきシンギュラリティと超知能の驚異と脅威」 — location: [1915](kindle://book?action=open&asin=B01N4V8PCH&location=1915) ^ref-32679 --- >[!quote] >今のディープラーニングの可能性と限界 — location: [1950](kindle://book?action=open&asin=B01N4V8PCH&location=1950) ^ref-45652 --- >[!quote] >ＲＮＮは、音声や言語、動画像などの、時間軸上に変化していくデジタルデータを扱うのが得意です。 — location: [1953](kindle://book?action=open&asin=B01N4V8PCH&location=1953) ^ref-23803 --- >[!quote] >人間が画像を判別する作業の 90％を置き換えられるような業務プロセスを洗い出し、シミュレーション、実証評価を実施し、目標達成に邁進することは十分可能 — location: [2035](kindle://book?action=open&asin=B01N4V8PCH&location=2035) ^ref-47930 --- >[!quote] >ディープラーニングの産業応用で肝心なこと：アルゴリズムより調教用のデータ作り、選別 — location: [2060](kindle://book?action=open&asin=B01N4V8PCH&location=2060) ^ref-15206 --- >[!quote] >加えて特徴量から元データを復元不能にすることで、著作権利用期間の最小化やプライバシー保護を図ります。 — location: [2067](kindle://book?action=open&asin=B01N4V8PCH&location=2067) ^ref-11617 --- >[!quote] >原則、プログラミングを不要としています。基本的に、設定ファイルを各ツールに対して用意してツールを適用するだけで、機械学習のモデルを訓練し、識別、検出等に使用することが可能 — location: [2073](kindle://book?action=open&asin=B01N4V8PCH&location=2073) ^ref-37707 --- >[!quote] >ディープラーニングの学習結果が、内部がどのようになっているか、論理的に説明できないこと、当面原理的に解析できない状況が続きそうなので、試行錯誤、評価が必要だ — location: [2080](kindle://book?action=open&asin=B01N4V8PCH&location=2080) ^ref-25839 --- >[!quote] >機械学習系のアルゴリズムのほとんどはオープンソースで実装され、無料で利用可能で — location: [2090](kindle://book?action=open&asin=B01N4V8PCH&location=2090) ^ref-26312 --- >[!quote] >基礎研究からビジネスモデルまで全方位に通じて発想し、事業展開しつつすばやく検証していける人材を多数養成するのが肝要と — location: [2105](kindle://book?action=open&asin=B01N4V8PCH&location=2105) ^ref-24016 --- >[!quote] >ディープラーニングには、ＣＮＮ（畳み込みニューラルネットワーク）や時系列、〝文脈〟に強いＲＮＮ（ 再帰型 ニューラルネットワーク）、ＬＳＴＭ（長短期 — location: [2112](kindle://book?action=open&asin=B01N4V8PCH&location=2112) ^ref-2611 --- >[!quote] >人間による複雑で時間のかかるモデル化作業やプログラミングが不要な点が従来のＩＴと一線を画しています。 — location: [2119](kindle://book?action=open&asin=B01N4V8PCH&location=2119) ^ref-43360 --- >[!quote] >認識により何桁もデータ量は小さくなり、その結果は、他の数値データと突き合せたりして、高度な分析、発見などに役立ち、 — location: [2128](kindle://book?action=open&asin=B01N4V8PCH&location=2128) ^ref-40505 --- >[!quote] >認識タスク（課題）をうまく選べば、人間の識別・分類能力を超えた性能を引き出し、うまく活用することが可能です。 — location: [2136](kindle://book?action=open&asin=B01N4V8PCH&location=2136) ^ref-31769 --- >[!quote] >文字列から単語を切り出す、いわゆる分かち書きの曖昧さや、発音の曖昧さ、品詞の曖昧さ、修飾語句の係り先の曖昧さ、単語やフレーズの意味の曖昧さ、文脈解釈の曖昧さが、時に互いに複雑に絡み合いっています。 — location: [2150](kindle://book?action=open&asin=B01N4V8PCH&location=2150) ^ref-34722 --- >[!quote] >膨大なデータの中から「自分にとって重要な」少量の部分だけを抽出してくれる「要約（サマライズ）」の機能がきわめて重要 — location: [2286](kindle://book?action=open&asin=B01N4V8PCH&location=2286) ^ref-53696 --- >[!quote] >20 世紀末に、ジャストシステム社でCB Summarizerという文書要約製品を研究開発し — location: [2292](kindle://book?action=open&asin=B01N4V8PCH&location=2292) ^ref-13881 --- >[!quote] >重大なのが、そもそも自分にとって何が重要な記事、必要な情報であるかを判断するためには、対象の一部を読んで理解し、自分の世界観、価値観、目下の目的にとって重要、必要であるかをすばやく判断しなければならない、という問題です。 — location: [2311](kindle://book?action=open&asin=B01N4V8PCH&location=2311) ^ref-2411 --- >[!quote] >要約の反対は、簡潔で部分的（不十分）な指示を与えるだけで、詳細を自分で調べ、内容を膨らませて表現すること — location: [2330](kindle://book?action=open&asin=B01N4V8PCH&location=2330) ^ref-48584 --- >[!quote] >エージェント（代理人プログラム）の機能は、大目標を与えられたら、それをブレークダウンして具体的な課題を自分で列挙し、何らかの方法で不足情報を補いつつ実行することです。 — location: [2339](kindle://book?action=open&asin=B01N4V8PCH&location=2339) ^ref-56142 --- >[!quote] >利用頻度の高い専門業務ごとの専用エージェントを用意することで、十分実用化できることと — location: [2421](kindle://book?action=open&asin=B01N4V8PCH&location=2421) ^ref-52595 --- >[!quote] >必ずしも機械学習を用いなくとも、プログラム言語を操れないシナリオライターが設計して手軽に短時間にシナリオを作れるような仕組みの普及でコストダウンできれば広まりそうです。 — location: [2430](kindle://book?action=open&asin=B01N4V8PCH&location=2430) ^ref-25970 --- >[!quote] >エージェントが互いに適切な相手を見つけたり、「会話」するときの共通仕様やお作法（プロトコル）を決め、標準化する必要が出てきそうです。 — location: [2449](kindle://book?action=open&asin=B01N4V8PCH&location=2449) ^ref-58699 --- >[!quote] >ＡＰＩをもたない企業なんてインターネットにアクセスできないコンピューターのようなものだ」と — location: [2461](kindle://book?action=open&asin=B01N4V8PCH&location=2461) ^ref-12372 --- >[!quote] >「企業はいま、自社の様々な情報やサービスへのアクセスを、ＡＰＩを通じてオープン化しようとしている。この流れに乗り遅れれば、あなたの企業はインターネットにアクセスできないコンピューターのような無用の長物になってしまうだろう」。 — location: [2463](kindle://book?action=open&asin=B01N4V8PCH&location=2463) ^ref-30763 --- >[!quote] >商用ベースでＡＰＩを提供し、ＡＰＩが相互に機能提供し、通信することで協同で問題解決を行い、業務フローを回し、売り上げをシェアできるようになってきました。 — location: [2466](kindle://book?action=open&asin=B01N4V8PCH&location=2466) ^ref-10946 --- >[!quote] >詳しい、比較的分かりやすい解説は、『情報処理学会誌』２０１５年７月号小特集「画像認識革命：２　ディープラーニングによる画像認識─畳込みネットワークの能力と限界─（岡谷貴之）」（畳込みネットワークとはＣＮＮのことです）の後半、「脳（視覚皮質）との関係」に見ることができます。 — location: [2547](kindle://book?action=open&asin=B01N4V8PCH&location=2547) ^ref-25451 --- >[!quote] >この新知識創造を含む、情報（学習材料）の解釈、理解の仕組みは、常に一定の動きをするわけではなく、その人のその時の願望、情報提供者への信頼、解釈して発言・行動しないと恥ずかしい事態にならないかとの懸念、意識的・無意識的な競争・忠誠・愛などの感情、意識、そして、様々なコンディションによって働きが大きく左右されます。 — location: [2566](kindle://book?action=open&asin=B01N4V8PCH&location=2566) ^ref-27563 --- >[!quote] >生データとその正解ラベルや別の生データの対応関係をトレーニング。人間があらかじめ与えた正解を出せずに失敗したときには正解に至る確率を上げるべく、各層間の結合線上の重みを調整する」というやり方で学習が進みます。「学習」と — location: [2571](kindle://book?action=open&asin=B01N4V8PCH&location=2571) ^ref-14941 --- >[!quote] >入力データ間に矛盾や一部間違い、一貫しない部分や大きな欠落があり得ることを意識して、それに備えつつ、学習と分析を並行して進める必要があるでしょう。 — location: [2579](kindle://book?action=open&asin=B01N4V8PCH&location=2579) ^ref-46735 --- >[!quote] >まったくの未知の事態に遭遇して、創造的に問題解決できるという知能の定義をクリアする本物のＡＩならば、現場で自分で知識獲得しながら、人類史上初の対処法を考え出すことができる必要があります。 — location: [2606](kindle://book?action=open&asin=B01N4V8PCH&location=2606) ^ref-18720 --- >[!quote] >金融関連の新技術、新ビジネスモデルとそれを支える新インフラを考案して既存の金融業の枠組みを破壊しようとするＩＴベンチャーが仕掛けてきた点に — location: [2659](kindle://book?action=open&asin=B01N4V8PCH&location=2659) ^ref-6338 --- >[!quote] >X-tech」とは、「洗練されたＩＴをコアとして、その業界では新参者である企業が、今までにない価値や仕組みを提供する動向」の — location: [2693](kindle://book?action=open&asin=B01N4V8PCH&location=2693) ^ref-50008 --- >[!quote] >X-techの各分野で培われたテクノロジーが、別の分野〝Ｘ〟に適用され、新しい付加価値を生み、従来ボトルネックとなっていた課題を解決していく — location: [2707](kindle://book?action=open&asin=B01N4V8PCH&location=2707) ^ref-340 --- >[!quote] >こうして浮かせた時間を使って、全体像を広く深く把握できたところで、人間は、深い分析、追加調査、裏取り取材、交渉などに時間を割けるようになります。実に素晴らしいことと思います。 — location: [2958](kindle://book?action=open&asin=B01N4V8PCH&location=2958) ^ref-48179 --- >[!quote] >データベースの編成の仕方に独自性、恣意性が認められればデータベースの著作権が認められる — location: [2980](kindle://book?action=open&asin=B01N4V8PCH&location=2980) ^ref-59527 --- >[!quote] >より精度、自然さを高めた産業文書の作成への期待 — location: [3141](kindle://book?action=open&asin=B01N4V8PCH&location=3141) ^ref-27937 --- >[!quote] >ＡＩの時代には、人間は、創造性はもちろん、個性、文化、アートな感性で、価値をアピールできる比率が高まります。 — location: [3185](kindle://book?action=open&asin=B01N4V8PCH&location=3185) ^ref-11588 --- >[!quote] >より上位のコンテンツ制作、その流通・享受の仕組みのところが大きな価値を生むようになっている — location: [3190](kindle://book?action=open&asin=B01N4V8PCH&location=3190) ^ref-20087 --- >[!quote] >原理的には、森羅万象の部分画像の低解像度版と高解像度版のペアを用意し（高解像度版のデータさえ大量に生成できればそれを縮小した低解像度版は自動的に作れます）、ディープラーニングに学習させることで、高解像度の元の絵が「推定」され、合成される、という — location: [3229](kindle://book?action=open&asin=B01N4V8PCH&location=3229) ^ref-12696 --- >[!quote] >●ニーズが存在 ●ＡＩのおかげでコストダウン、スピードアップ、精度・性能が向上 ●ニーズとその具体的実現手法を結び付ける技術、サービス提供の仕組みを、利益の出るコストで実現するアイディアの存在 — location: [3258](kindle://book?action=open&asin=B01N4V8PCH&location=3258) ^ref-25264 --- >[!quote] >ディープラーニングによる画像認識のサービス化 — location: [3278](kindle://book?action=open&asin=B01N4V8PCH&location=3278) ^ref-6242 --- >[!quote] >子供の教育用に例題のほか、雑草を含む植物、虫、種、葉っぱ、自動車、犬、猫などの種類や名前が分かればぜひとも利用してみたいです」の — location: [3305](kindle://book?action=open&asin=B01N4V8PCH&location=3305) ^ref-32750 --- >[!quote] >ディープラーニングが作品を自動生成、エンタメへの応用 — location: [3340](kindle://book?action=open&asin=B01N4V8PCH&location=3340) ^ref-55218 --- >[!quote] >人とＡＩの協調による創造的な問題解決の — location: [3367](kindle://book?action=open&asin=B01N4V8PCH&location=3367) ^ref-29494 --- >[!quote] >マッシュアップとは、ＡＰＩの借用により「破壊的に安く、すばやくアプリを作る」手法と — location: [3385](kindle://book?action=open&asin=B01N4V8PCH&location=3385) ^ref-4517 --- >[!quote] >新サービスのアイディアです。ＡＰＩを用いて、優れたウェブアプリケーション開発フレームワーク（Ruby on RailsやPythonのDjangoなど）の上でアイディアをすばやく（多くの場合数日以内、早ければ数時間以内に）形にして — location: [3386](kindle://book?action=open&asin=B01N4V8PCH&location=3386) ^ref-54314 --- >[!quote] >アマチュアリズム（対象を愛する！）、遊び心をもち、自らユーザーとして心から便利だ、楽しい、面白い、と感じる感性を大切に「作品」を生み出そうと創造に努める人々 — location: [3390](kindle://book?action=open&asin=B01N4V8PCH&location=3390) ^ref-34292 --- >[!quote] >学術論文「特徴語抽出と感情メタデータ付与によるウェブ上の語彙の概念の視覚化」（原田真喜子、渡邉英徳『映像情報メディア学会誌』第 68 巻第２号、 p. 78－p. 86）で説明されています。 — location: [3453](kindle://book?action=open&asin=B01N4V8PCH&location=3453) ^ref-60739 --- >[!quote] >新サービス開発を支援する新世代のＡＩ、知識処理応用サービスの可能性 — location: [3503](kindle://book?action=open&asin=B01N4V8PCH&location=3503) ^ref-61117 --- >[!quote] >J-GLOBALでは、専門概念、技術概念を分類し、上位下位の関係で結んだ知識ベースも公開されています。 — location: [3538](kindle://book?action=open&asin=B01N4V8PCH&location=3538) ^ref-44764 --- >[!quote] >何かの商品開発、サービス企画を考えているときに、「どんな方式でいくのか？」「何を手掛かりにユーザーに検索させるか？」などで発想が行き詰まったらこのようなページを開いて選択肢を確認するのが有効そう — location: [3543](kindle://book?action=open&asin=B01N4V8PCH&location=3543) ^ref-57983 --- >[!quote] >ビッグデータからその場で（オン・ザ・フライ）知識を編集しながら活用できるようなＡＩ、新世代の知識工学応用システムの登場も待たれます。 — location: [3555](kindle://book?action=open&asin=B01N4V8PCH&location=3555) ^ref-9882 --- >[!quote] >ディープラーニングによる知識データベースの開発 — location: [3557](kindle://book?action=open&asin=B01N4V8PCH&location=3557) ^ref-23455 --- >[!quote] >機械学習により構築する仕組みの開発が今後のハイライトとなっています。 — location: [3559](kindle://book?action=open&asin=B01N4V8PCH&location=3559) ^ref-9069 --- >[!quote] >知識獲得のために投入した知識量よりも多い知識が獲得される臨界点を意識すべき — location: [3565](kindle://book?action=open&asin=B01N4V8PCH&location=3565) ^ref-44336 --- >[!quote] >第９章 　既存サービスの改善と効率化 — location: [3582](kindle://book?action=open&asin=B01N4V8PCH&location=3582) ^ref-60914 --- >[!quote] >ディープラーニングが得意とする、「監視、見守り、点検」、あるいは画像などの生データの分類・整理に相当するタスクがどこにあるかを見つけるのがひとつの近道と — location: [3588](kindle://book?action=open&asin=B01N4V8PCH&location=3588) ^ref-9525 --- >[!quote] >代替のサービスにより、利用形態、ビジネスモデルが激変する既存サービスも出てまいり — location: [3597](kindle://book?action=open&asin=B01N4V8PCH&location=3597) ^ref-56140 --- >[!quote] >ヘルプデスクなどでのトラブルシューティング：状況の診断、解決法を回答 — location: [3613](kindle://book?action=open&asin=B01N4V8PCH&location=3613) ^ref-19451 --- >[!quote] >高頻度に出てくる単語や、逆にその文書以外にあまり見られない単語を「キーワード性が高い」として計算し、その重なり具合で文書、テキスト記述相互の近さを判定し — location: [3622](kindle://book?action=open&asin=B01N4V8PCH&location=3622) ^ref-8073 --- >[!quote] >自然言語テキストが素材であれば、その後の処理が、近傍に出てくる単語の出現頻度を相互情報量で計算するなど、普通の統計的解析であるものもＡＩと呼ぶようになったのは最近の変化 — location: [3633](kindle://book?action=open&asin=B01N4V8PCH&location=3633) ^ref-57009 --- >[!quote] >あらゆる言葉の意味的な手がかり（意味分類など）を用いて機械学習の試行錯誤、膨大な計算により自動で分類できる（たとえばＶｏＣ分析ＡＩサーバの）ような、〝Ｒ２Ｄ２〟的な賢さも欲しい — location: [3639](kindle://book?action=open&asin=B01N4V8PCH&location=3639) ^ref-23631 --- >[!quote] >今後の知識獲得の出発点としては、例えば人手で構築した膨大な概念体系のワードネット（WordNet）と、その物の名前に膨大な画像を結び付けたイメージネット（ImageNet）を駆使し、ディープラーニングに、物と物（名詞）の関係（複合名詞）や、動作（動詞）や状態・属性（形容詞）と物の関係について学ばせていく。たとえば「犬は吠える」もので「鳥は囀る」もの、などです。このようなＡＩ研究の主流の進展を待つとともに、前述の類似検索・全文検索、また、文章内容に紐づいた画像や数表の内容を照合するなどして、徐々に精度、実用性を高めていくアプローチが重要と思われます。 — location: [3647](kindle://book?action=open&asin=B01N4V8PCH&location=3647) ^ref-19844 --- >[!quote] >法人部門では、ＡＰＩ、エージェントの活用により、異なるシステムを採用した社内部署や会社間にまたがって、窓口の一本化のために知識活用の対話システムが使われるようになるのではないでしょうか。 — location: [3658](kindle://book?action=open&asin=B01N4V8PCH&location=3658) ^ref-29563 --- >[!quote] >Ｑ＆Ａサイト、いわゆる人力検索のシステムをＡＩで代替・強化したような専門知識検索システムのようなイメージになるかもしれません。 — location: [3660](kindle://book?action=open&asin=B01N4V8PCH&location=3660) ^ref-17445 --- >[!quote] >医療・ヘルスケアで低コストな画像診断が活躍 — location: [3689](kindle://book?action=open&asin=B01N4V8PCH&location=3689) ^ref-8005 --- >[!quote] >「製造業と情報産業の関係も変わってきます。従来は、製造業が情報技術（ＩＴ）を使って合理化を進めるという構図でした。今後は、情報産業が製造業のセンシング技術や制御技術を使って新しい市場や事業を創出するという動きが増えてきます。つまり、製造業の技術はコモディティーとなり、ＡＩに代表される最先端のＩＴによって価値を生み出すという逆転現象が起きようとしている」（『日経ものづくり』２０１６年２月号、日経ＢＰ社）。 — location: [3937](kindle://book?action=open&asin=B01N4V8PCH&location=3937) ^ref-65238 --- >[!quote] >多彩な非定常的業務、問題解決を担う総務部門や専門知識を駆使する法務、会計部門、 — location: [4711](kindle://book?action=open&asin=B01N4V8PCH&location=4711) ^ref-39284 --- >[!quote] >人事・労務（ — location: [4712](kindle://book?action=open&asin=B01N4V8PCH&location=4712) ^ref-14862 --- >[!quote] >業務の中身そのものの変革を迫るのがＡＩといえます。ＡＩによって生産性が大きく改善されたり、精度が上がる、 — location: [4714](kindle://book?action=open&asin=B01N4V8PCH&location=4714) ^ref-13652 --- >[!quote] >人材マッチングへの応用 — location: [4721](kindle://book?action=open&asin=B01N4V8PCH&location=4721) ^ref-65045 --- >[!quote] >今の第３次ＡＩブームでは、全脳アーキテクチャなど、人間のように汎用的な知的能力をもったＡＩすなわち「強いＡＩ」から、産業応用で道具として役に立てばよいとする「弱いＡＩ」派も積極的に学ぼうとしているようにみえます。「 — location: [4988](kindle://book?action=open&asin=B01N4V8PCH&location=4988) ^ref-19709 ---