急速に発展するAI技術の活用テクニックを学ぶ。ChatGPTや生成AIや画像生成AIなど。 急速に発展するAI技術の活用テクニックを学ぶ。ChatGPTや生成AIや画像生成AIなど。 Streamlitで手軽にAI技術を活用！あなたはＡＩを使えているのか？生成AI“ChatGPT”や画像生成AI“DALL・E”などの最近話題のＡＩを扱うスキルを体験学習!!データサイエンティスト・マーケッター 必須のスキル!!---本書は、急速に使えるようになってきたAI技術を使用するテクニックを学ぶ書籍です。ChatGPTや生成AIや画像生成AIなど。昨今は便利なオープンソースや機能が誰でも使えるように公開されています。それらを活用してAIプログラミングを学び、AIプログラミングのスキルを獲得しましょう。 ■ 0　序　章 0-1　AIを活用するとは何か 0-2　プログラミング環境を整えよう 0-3　ウォーミングアップ：streamlitを使って計算アプリをつくってみよう！ streamlitを起動してみよう 簡単な掛け算アプリを作成してみよう 掛け算/足し算を選択できるようにアプリを拡張しよう コラム①：教育者という立場から見た本書の魅力 ■ 1　人やモノを検知するAIでアプリを作ってみよう 1-1　物体検知アプリを作成しよう カメラインプット機能を作成しよう 物体検知を実装しよう 人数を計測して出力しよう 動画から人数計測結果をグラフとして出力しよう 1-2　物体検知AIを紐解こう 画像データを扱ってみよう 動画データを扱ってみよう 画像の物体検知を行って物体検知AIの中身を知ろう 物体検知のパラメータを変えて出力させてみよう 写っている人の数を数えてみよう ■ 2　骨格や顔の部位を推定するAIでアプリを作ってみよう 2-1　骨格推定アプリを作成しよう カメラインプット機能を作成しよう 骨格推定機能を実装しよう 骨格推定を活用してどちらの手を挙げているか検知してみよう 顔の部位を推定するアプリを作ってみよう 顔の部位を推定して目線を判定するアプリを作ってみよう 2-2　骨格顔推定AIを紐解こう 骨格推定AIの中身を知ろう 複数のデータを骨格推定してAIの予測結果を理解しよう 顔の部位推定AIの中身を知ろう ■ 3　写真の画風を変えるAIでアプリを作ってみよう 3-1　写真の画風を変えるアプリを作成しよう 2つの画像読み込み機能を作成しよう 画風変換機能を実装しよう アニメ風画像に変換するアプリを作ってみよう アニメ風画像に変換するアプリを改良してみよう 3-2　画風変換AIを紐解こう 画風変換AIへの入力データを知ろう 画風変換AIを実行しよう アニメ風変換AIを見てみよう コラム②：対談「教育現場でどう役に立つのか？」 ■ 4　テキストを単語に分割するAIでアプリを作ってみよう 4-1　どんな単語が含まれているか可視化するアプリを作成しよう 文字を入力できるようにしよう 単語を分割してみよう 単語に関する情報を抽出してアプリを拡張しよう CSVに書かれている文章の中身を可視化するアプリに拡張しよう 4-2　形態素解析を紐解こう 形態素解析をやってみよう 係り受け/固有表現抽出をやってみよう 形態素解析をつかいこなそう ■ 5　類似文章を検索するAIでアプリを作ってみよう 5-1　類似文章を検索するアプリを作成しよう 2つの文章の類似度を測定するアプリを作成しよう 類似文章を検索するアプリに拡張しよう 5-2　言語系AIによる文章の特徴量化と類似度計算を紐解こう 単語集計で文章を特徴量化してみよう 単語分散表現による特徴量化を体験しよう コラム③：対談「子どもたちに向けて」 ■ 6　OpenAIのGPTを活用したアプリを作ってみよう 6-1　GPTを活用したアプリを作成してみよう GPTの基本知識を押さえよう OpenAIのAPIを使用する準備を整えよう プログラムを生成してくれるアプリを作成しよう 6-2　GPTの利用方法について深堀りしてみよう GPT3.5モデルの特徴を確認しよう パラメータによる違いを確認しよう 様々な利用用途を試してみる API単体で利用する場合の留意点を押さえよう ■ 7　OpenAIの画像生成AIを活用したアプリを作ってみよう 7-1　画像を生成するアプリを作成しよう OpenAIの画像生成に関する基本知識を押さえよう 画像を生成してくれるアプリを作成しよう GPTと組み合わせたアプリに拡張しよう 7-2　画像生成（DALL・E）の利用方法について深堀りしてみよう 画像生成の基本的な使い方を押さえよう 画像生成のやり方を変えてみよう 言語の入れ方や種類を工夫してみよう コラム④：対談「プログラミングを他業種の人が習得する」

ＡＩのプロ×外資コンサルタント直伝！生成ＡＩ時代の「仕事術」「身につけるべきスキル」「世界がどう変わるか」がいっきにわかる 外資系コンサルが仕事で使うプロンプトを公開！これから絶対身につけるべき8つスキルとは？業界＆業種別にこれからどうなるかもわかる！生成ＡＩやChatGPTの原理＆使い方からリスク対策方法、身につけるべきスキルまで、外資系コンサル（ビジネスのプロ）かつＡＩのプロだから書ける超実践的仕事術！インターネット登場以来の衝撃と言われる「生成ＡＩ時代」をサバイバルするスキルと知識がこれ一冊ですべてわかる！！ ＰＡＲＴ１　仕事術編 ＣＨＡＰＴＥＲ　１ ツールとしての生成ＡＩの活用 ＣＨＡＰＴＥＲ　２ 生成ＡＩ時代に求められるスキル ＣＨＡＰＴＥＲ　３ 生成ＡＩにおけるリスクと対策 ＰＡＲＴ２　仕事の未来編 ＣＨＡＰＴＥＲ　４ 生成ＡＩがもたらす４つの革命 ＣＨＡＰＴＥＲ　５ 生成ＡＩの社会へのインパクト【業界編】 ＣＨＡＰＴＥＲ　６ 生成ＡＩの社会へのインパクト【職業・生活編】 ＣＨＡＰＴＥＲ　７ 生成ＡＩのもたらす未来

自然言語処理編

ディープラーニングの仕組み、言語や概念、映像を機械が理解する、ベイジアンネットと大脳皮質、なぜ人の常識は機械にとって難しい?汎用人工知能の実現への課題、どうすればうまく応用できるのか?応用が進む今の時代、改めて人工知能技術の全体像を見てみる。 第1章 人工知能はこうして生まれた 第2章 人工知能を体感してみよう 第3章 人工知能を支える基礎技術 第4章 人工知能はどう応用されているのか? 第5章 ディープラーニングは何がすごいのか? 第6章 人工知能の未解決問題と突破策 第7章 人工知能が溶け込んだ社会の将来像

個人の地域密着型アウトドアショップがデジタルマーケティングで業績を飛躍的にアップさせていくストーリーに乗せて、DMの基礎を… 個人の地域密着型アウトドアショップがデジタルマーケティングで業績を飛躍的にアップさせていくストーリーに乗せて、DMの基礎を学ぶ

韻文による物語 グリゼリディス ろばの皮 : L侯爵夫人へ 愚かな願いごと : ド・ラ・C…嬢へ 過ぎし昔の物語ならびに教訓 内親王様(マドモアゼル)へ 眠れる森の美女 赤ずきんちゃん 青ひげ ねこ先生または長靴をはいた猫 仙女たち サンドリヨンまたは小さなガラスの靴 まき毛のリケ 親指小僧

ChatGPTで話題の対話型AIをフル活用！Windowsに標準搭載される最新機能「Copilot」を徹底解説。 ChatGPTで話題の対話型AIをフル活用！Windowsに標準搭載される最新機能「Copilot」を徹底解説。面倒なことはAIに任せて仕事爆速化！ ●話題の「ChatGPT」を仕事に生かすための実用ノウハウ満載！●チャットAIを「超優秀なアシスタント」にするためのコツと注意点を解説●マイクロソフトが「Windows Copilot」公開で、AIが日常的なツールに！　「ChatGPTは、ユーザーが入力した質問や要望を解釈して、その答えを返すAI（人工知能）サービスです。チャットで対話するような形で利用できることから、「チャットAI」や「対話型AI」などと呼ばれます。質問に対して自然な文章で回答できるだけではありません。情報の検索から文章の翻訳・要約、文書作成や物語の執筆、プログラミングまで、その能力は驚くほど多彩で「革命的」とさえ言われます。米国のベンチャーOpenAIが開発し、2022年11月末に公開しました。　2023年2月には、マイクロソフトも「新しいBing（ビング）」としてチャットAIのサービスを開始。同社はOpenAIに巨額の出資をしており、その技術を自社サービスに取り込むことで覇権を狙っています。その際たるものが、「Windows Copilot（コパイロット）」と呼ばれるWindows 11の新機能です。OSが標準でチャットAIを搭載し、ユーザーがパソコンを操作したり、情報を検索したり、さらには業務を効率化したり、課題を解決したりすることを支援してくれます。　多くの人々が利用しているWindowsにチャットAI が標準搭載されれば、誰もが気軽にチャットAIを利用でき、身近な存在として頼れるようになるでしょう。そうなれば、私たちのパソコンやインターネットの使い方も激変するに違いありません。調べ物があればチャットAI に聞く。文書やメールを書くときはチャットAIに下書きをお願いする。悩み事もチャットAIに相談。市場調査やデータ分析もチャットAIに依頼する。そんな“AIまかせ”が当たり前になり、仕事の進め方や働き方も大きく変わることでしょう。　今後はビジネスにおいてもプライベートにおいても、チャットAI が当たり前の存在になります。だからこそ、チャットAIの賢い使い方、頼り方を身に付けると同時に、注意点や限界を理解しておく必要があります。本書はチャットAI活用の入門書として、無料で使えるチャットAIの基本的な使い方から実務での活用法、気を付けたいポイントまで、豊富な実例とともに解説しています。★ページが180°開く特別製本（コデックス装）なので、手を離しても本が勝手に閉じません！★両手でパソコンを操作しながら、快適に読み進めることができます。 第1章 チャットAIに基本 第2章 チャットAI実践活用術 第3章 Excel×ChatGPT仕事術 第4章 Windows Copilot攻略法

『グリム童話集』序 『グリム童話集』改訳版序

急速に普及している一方で多くの論点、課題を含む生成AI。活用作法から開発の覇権争いまでをおさえつつ、その本質をあぶりだす。 ChatGPTをはじめとする生成AIの可能性と限界を見通す！ChatGPTに代表される「生成AI」は、急速に浸透したが、内容の間違いへの対応や著作権保護等、多数の課題がある。さらに、一層の開発をめぐる企業間、国同士の覇権争いまで、多くの論点を含む。生成AIをどう活かすべきなのか、AIの歴史や動作の理由も知り、その本質をあぶりだす。

人工知能 人工知能と世界の見方 人工知能と社会

アウトサイダー 現実の力・現実を超える力 『スプートニクの恋人』を中心に 心を飾らない人 『海辺のカフカ』を中心に 書くことは、ちょうど、目覚めながら夢見るようなもの お金で買うことのできるもっとも素晴らしいもの 世界でいちばん気に入った三つの都市 何かを人に呑み込ませようとするとき、あなたはとびっきり親切にならなくてはならない せっかくこうして作家になれたんだもの 恐怖をくぐり抜けなければ本当の成長はありません 夢の中から責任は始まる 小説家にとって必要なものは個別の意見ではなく、その意見がしっかり拠って立つことのできる、個人的作話システムなのです サリンジャー、『グレート・ギャツビー』、なぜアメリカの読者は時としてポイントを見逃すか 短編小説はどんな風に書けばいいのか 走っているときに僕のいる場所は、穏やかな場所です ハルキ・ムラカミあるいは、どうやって不可思議な井戸から抜け出すか るつぼのような小説を書きたい

ヨシュア・ベンジオ スチュアート・J・ラッセル ジェフリー・ヒントン ニック・ボストロム ヤン・ルカン フェイフェイ・リー デミス・ハサビス アンドリュー・エン ラナ・エル・カリウビ レイ・カーツワイル ダニエラ・ルス ジェイムズ・マニカ ゲアリー・マーカス バーバラ・J・グロース ジュディア・パール ジェフリー・ディーン ダフニー・コラー デイヴィッド・フェルッチ ロドニー・ブルックス シンシア・ブリジール ジョシュア・テネンバウム オーレン・エツィオーニ ブライアン・ジョンソン

組織変革には時間がかかる――。こんな嘆きを一挙解決。半年かけた評価基準作成がわずか30分に。生成AIによる新たな組織作り。 組織変革には時間がかかる――。こんな嘆きを一挙解決。半年かけた評価基準作成がわずか30分に。生成AIによる新たな組織作り。 　経営の世界には、常に変化の波が押し寄せています。AI（人工知能）の活用も、その1つ。AIを積極的に取り入れ活用する企業こそが、新しいビジネス機会、そして新しい未来を手中にできる――。本書ではこうした立場から、生成AI「ChatGPT」の活用を軸に、次のテーマを物語仕立てで考えていきます。・経営者は、経営にAIをどう活用したら良いのか。・組織には、AIによってどんな変革や希望がもたらされるのか。・中堅管理職は、上司と部下の関係をAIを使ってどう築くのか。・若きビジネスリーダーは、経営者にAIの活用をどう提言すれば良いのか。　実際、生成AIの活用は「時間の節約」「予算と人の削減」に直結します。これにより、限られたリソースの最適配分が可能になり、社員の多様性を尊重しながら可能性を最大限に引き出し、ワクワク・イキイキと働きがいのある組織を築くことができます。　本書では、経営者や管理職をはじめ「組織を良くしたい」と思うビジネスマン向けに、組織開発・人材能力開発の専門家が生成AIの活用の仕方を惜しげなく伝授します。今すぐ役立つプロンプトも満載。仕事を変えるAI活用のヒントをつかんでください。 巻頭メッセージ はじめに ChatGPTを安心して使うために プロローグ Part1 経営者編　企業成長へ、ChatGPTで経営と現場のベクトル合わせ 1-1　経営者の想いをChatGPTで見える形に 1-2　既存の人財評価基準をChatGPTでアップデート 1-3　事業計画を組織全体に浸透させるOKRとそれを支えるChatGPT Part2 組織編　ChatGPTによる最強の「OKR組織導入」支援 2-1　OKR組織浸透プロジェクト、ChatGPTと共に始動！ 2-2　ChatGPTによる初期チーム作りとコミュニケーション強化策 2-3　ChatGPT×OKRがプロジェクト管理に与える影響 2-4　人とAIが築く組織の未来～OKRと組織開発を駆使して Part3 管理職編　部下の成長を支援するAI活用術 3-1　管理職とは何か 3-2　1on1に臨む前に 3-3　部下に気づきを与える1on1のコツ 3-4　1on1の振り返り 3-5　AIコーチの活用 3-6　AIコーチが人間コーチに近づく Part4 ビジネスリーダー編　AI情報を戦略活用する「自創型AI人財」への旅 4-1　自創型AI人財になるためのChatGPTトレーニングプログラム 4-2　ChatGPT主導のラリー型プロンプトの威力 4-3　AIと人の協働作業 4-4　カイトが描く自創型AI人財像 特別編 リスキリング　運送DX挑戦物語 5-1　「選任」は突然に…。今日から俺はリスキリング推進部長！ 5-2　「計画」は現場の声から。星屑の俺たちのDX冒険！ 5-3　「定着」は全員参加で。マンダラチャート×OKでR！？ 5-4　「評価」は傾聴して。ジョハリの窓にもっと光を！ 5-5　「未来」を自由にデザインしよう！働くをゲーム化する！？ エピローグ 解説　1からわかる！ChatGPT活用法 おわりに 著者プロフィール

生成AIを業務に使用する際の利点や問題点をさぐる 生成AIを業務に使用する際の利点や問題点をさぐる 生成AIを正しく理解し、ビジネスの現場で業務に活用するにはどうしたらよいかを考察していく。必要な知識、実行手順、課題や対応策についても解説する。

ディープラーニング活用なくしてビジネスの飛躍的成長なし

シンギュラリティ？　それ、本当ですか？ ロボット／人工頭脳の飛躍的進化・深化とその最前線は、人間にどのような変 革を迫るか？「天声人語」ほかで紹介され、すでにＭＡＲＣＨ合格レベルにあ る人工知能「東ロボ」くんのその後のすべて。人間vsAIの現在と未来を詳しく、 やさしく語りベストセラーとなるも、現在入手困難となった幻の書籍の改訂増 補版を、満を持してお届けします。ベネッセ模試、代ゼミの「東大プレ」にお ける成績の最新データから、AIの最新技術とその得意不得意も明らかに。そし て、果たして私たち人間の能力とは？ 改訂新版　ロボットは東大に入れるか　目次 まえがき 第1章　〈東ロボくん〉と人工知能の現在 センター入試は楽勝か？ コンピュータの「知性」とは？ 消える職業、変わる学校 第2章　「東大」への大いなる一歩 ―――東ロボくん＋東ロボ手くん「マーク模試」＆「東大入試プレ」に挑戦!! ベネッセコーポレーションによる「マーク模試」結果報告と概評 はじめに　小林一木 世界史B／国語／英語（筆記）／物理／数学Ⅰ・数学A／数学Ⅱ・数学B SAPIX YOZEMI GROUPによる東ロボ君の歩みと「東大入試プレ」 はじめに　高宮敏郎 数学（文科・理科）／世界史／世界史（東ロボ手くん） 「ロボットは東大に入れるか」 プロジェクトチームによる現状と展望 社会科：自然言語処理で、データを「知識」に変える　宮尾祐介（国立情報学研究所） 国語　：あらゆる知的能力の基盤をどう磨くか？　佐藤理史（名古屋大学） 物理　：「曖昧さ」と「常識」をどうクリアするか　稲邑哲也（国立情報学研究所） 数学　：「ふつう、こうでしょう」というプログラム　新井紀子（国立情報学研究所） 英語　：英語を通して言語を学ぶ　東中竜一郎（NTTコミュニケーション科学基礎研究所） 第3章 〈東ロボくん〉の将来/私たちの未来 東ロボくんの「かたち」 ロボットの人権 機械の深化と人間の進化 私たちが「人間であること」―――あとがきにかえて 謝辞 装幀＝祖父江　慎　＋　根本　匠（cozfish）

【倍速講義】は時間効率を重視する忙しいビジネスパーソンのためのシリーズです。 【倍速講義】は時間効率を重視する忙しいビジネスパーソンのためのシリーズです。話題のテーマや知っておくべき教養・スキルが、タイパ抜群の見るだけレイアウトでわかります。ChatGPTの何がすごいのか？ どうやって質問を投げるのか？ といった基本的なトピックから、いま注目される背景、ビジネスへの活用、利用上の問題点まで、「1テーマ45秒」で押さえておきたいポイントを把握できます。 Chapter 1 ChatGPTは何がすごいのか Chapter 2 AIへの注目が高まっている背景 Chapter 3 AI時代にひそむリスク Chapter 4 AIをどう使いこなしていくか Chapter 5 ビジネスを変えるAI

生成AIに伴う著作権、個人情報、肖像権、営業秘密などの侵害リスク。法律の専門家がビジネスパーソン向けにわかりやすく解説します 生成AIに伴う著作権、個人情報、肖像権、営業秘密などの侵害リスク。法律の専門家がビジネスパーソン向けにわかりやすく解説します ★生成AIの問題は著作権侵害だけではない★法的リスクの全貌と対策が分かる１冊！　ChatGPTなどの生成AIには、多くの法的リスクがあります。ライバルに先んじて開発・業務利用・ビジネス活用したくても、法律の知識がなければ怖くて提案すらできないでしょう。新しいテクノロジーなだけに判断基準が確定していないこともありますが、リスクは、確実に、そこにあります。　リスクとしてよく話題に上がるのは「著作権侵害」ですが、実はそれだけではありません。多くのビジネスパーソンが気づいていない法的リスクがほかにもあります。「著作権侵害」のほか、「秘密情報の漏洩」「ハルシネーション」「人格的権利・利益の侵害」「個人情報保護法違反」「バイアスによる差別」「フェイクニュースの拡散とマルウェア作成などの不適切利用」などです。同じ法的リスクでも、生成AIの開発側とユーザー側では観点が異なりますので、本書は両方の観点から解説します。　本書をお読みいただければ、生成AIに関する世界の法的なトレンドはどうなっていて、現時点では国内のどの法律にどのように抵触する可能性があり、法的リスクを回避するために今できることは何か――そうしたことが体系だって理解できます。　法律の専門家がビジネスパーソン向けに分かりやすく解説しており、「生成AIを使いたい・開発したい」と考えるビジネスパーソン必携の書です。 はじめに 第1章　【概要】生成AIとその法的リスク 1-1　生成AIの概要 1-2　生成AIに関する国内外の規制の動向 1-3　生成AIの法的リスクの概要 1-4　生成AIに関する訴訟 第2章　【基本編】AI開発・学習段階の法的リスクと対策 2-1　AI開発・学習段階の法的リスクはどこにあるか？ 2-2　著作権に関する法的リスクと対策 2-3　著作物権以外の知的財産権に関するデータの法的リスクと対策 2-4　人格権関連の権利・利益に関するデータの法的リスクと対策 2-5　パーソナルデータに関するの法的リスクと対策 2-6　秘密情報が含まれるデータの法的リスクと対策 2-7　バイアスが含まれるデータの法的リスクと対策 第3章　【基本編】生成・利用段階の法的リスクと対策 3-1　生成・利用段階の法的リスクはどこにあるか？ 3-2　著作権に関する法的リスクと対策 3-3　著作物権以外の知的財産権に関する法的リスクと対策 3-4　人格的権利・利益の侵害に関する法的リスクと対策 3-5　パーソナルデータに関する法的リスクと対策 3-6　秘密保持義務に関する法的リスクと対策 3-7　誤情報に関する法的リスクと対策 3-8　バイアスに関する法的リスクと対策 3-9　不適切利用に関する法的リスクと対策 第4章　【応用編】生成AIシステム開発における法的注意点 4-1　生成AIの作成を外部に委託する際の注意点 4-2　生成AIシステム開発の注意点1「開発方式・契約形態」 4-3　生成AIシステム開発の注意点2「学習用データセット」 4-4　生成AIシステム開発の注意点3「生成AIの権利・利用」 4-5　大規模言語モデルを利用する際の注意点 第5章　【応用編】AI提供者等の法的リスク 5-1　生成AIを提供する側が問われる責任 5-2　契約当事者間における民事責任 5-3　契約関係にない第三者に対する民事責任 5-4　刑事事件 第6章　【応用編】生成AI社内ガイドラインと利用規約のチェックポイント 6-1　生成AI社内ガイドライン 6-2　利用規約のチェックポイント 要点整理Q＆A おわりに

学問からビジネス、カルチャーと多様な領域で革新を起こしつつある生成AIについて、11人のトップランナーが多数の図版を用いてかみくだいてレクチャーする。原理論から各界での活用例、著作権などの法的課題といった主要な論点を凝縮した一冊。 プロローグ　喜連川 優 第１部　生成AIの原理と課題 第１章　大規模言語モデルを研究する基盤――LLM-jp　黒橋禎夫 　１　ChatGPTとは 　２　LLMの歴史 　３　LLMと外部知識ツール 　４　LLMに関する懸念 　５　LLM-jp（LLM勉強会）の活動 　６　LLMの研究開発 第2章　NICTのLLMとその周辺　鳥澤健太郎 　１　NICTのテキスト生成AI開発 　２　LLMによる未知のリスク 　３　LLMに議論はできるか 　４　学習用データの重要性 第２部　生成AIの利活用 第３章　生成AIの活用と懸念に対する対策　井尻善久 　１　AIの進化 　２　LINEでの生成AI開発 　３　社会から理解される生成AIの応用に向けて 第４章　言語生成AIの弱点――なぜChatGPTは計算が苦手なのか　湊 真一 　１　算数が苦手なChatGPT 　２　ChatGPTの仕組み 　３　組合せ爆発という壁 　４　計算手順を理解することの難しさ 第５章　画像生成AIとその利活用　相澤清晴 　１　テキストからの画像生成例 　２　画像生成AIの技術発展の方向 　３　一般 vs プロフェッショナル 　４　画像生成AIの爆発的成長 　５　テキストからの画像生成の2つのブレークスルー 　６　CLIP――VLモデル（OpenAI） 　７　画像－言語ペアの大規模データセット 　８　拡散モデル（Diffusion Model） 　９　テキストによる条件づけ 　10　生成条件の広がり 　11　テキストからの画像生成のモデル規模 　12　画像生成モデルの発展と生成モデルの影響 第６章　生成AIとマンガ制作――制作における生成AIのリアル：2023年夏　小沢高広 　１　生成AIとどう関わるか? 　２　生成AIで何ができるの? 　３　生成AIにマンガは描けるの? 　４　文章生成AIをマンガに使おう！ 　５　画像生成AIをマンガに使おう！ 　６　今後の展望 第７章　画像生成AIを用いたブランドの創出　黒越誠治 　１　生成AIによるブランド創出プロセス 　２　バリエーションを生成する 　３　デザインの課題を解決する 　４　職人という価値 第８章　生成AIと日本古典籍　カラーヌワット・タリン 　１　くずし字認識アプリ・みをの開発 　２　古典籍への応用 　３　残された課題 第３部　生成AIと法 第９章　LLMの法的課題　宍戸常寿 　１　G7広島AIプロセスの現状 　２　OECD報告書 　３　個人情報保護 　４　政府の利用とセキュリティー 　５　プライバシーと差別 　６　AI開発者、特に基盤モデルの透明性確保とリスク評価 第10章　生成AIと著作権　奥邨弘司 　１　AIが生成した表現の著作物性 　２　機械学習と著作権 　３　生成表現による著作権侵害 第11章　生成AIにおける法的推論への適応限界　佐藤 健 　１　生成AIの法的推論への応用の問題点について 　２　ChatGPTで日本の司法試験の問題を解いてみた 　３　ChatGPTに起因するその他の法律応用の問題について 　４　生成AIの法的応用への解決――記号処理系AIとの融合

１ 生成AIによって、単純な知的作業の効率を著しく高めることが可能になった。そのおかげで人間は、AIにはできない”創造活動”に集中できる。創造とは、アイディアを見つけ、育てること。方法論なしに、いいアイディアを思いつくことは、ない。半世紀にわたってアイディアを生み出す手法を蓄積してきた著者は、生成AIを導入・実験して、真に効果がある使い方を発見。生成AIという優秀な助手を得て、さらにバージョンアップした、最強のアイディア創造法を公開。AI時代に誰が失業し、誰が伸びるか？

あなたのスキルの賞味期限は4年！生成AI時代に求められる「学び続ける人材」に向けた実践ガイド あなたのスキルの賞味期限は4年！生成AI時代に求められる「学び続ける人材」に向けた実践ガイド あなたのスキルの賞味期限は4年！生成AI時代に求められる「学び続ける人材」に向けた実践ガイドChatGPTでリスキリングを成功に導く「LEARN+Aステップ」公開ChatGPTをはじめとする生成AIの登場が、ビジネスパーソンの働き方、キャリア形成において大きなインパクトを与えています。これに対して日本では「ChatGPTに仕事を奪われる」という前提で話が進むことがほとんどです。しかし、今までもパソコンやインターネット、スマートフォンの登場といったパラダイムシフトは突然やって来ました。実は生成AIもそうした現象の1つにすぎません。ただ確実に言えるのは、変革のサイクルが極めて速くなっているということ。そんな現代を生き抜くためには、私たちは常に学び続けなくてはなりません。つまり「継続的なリスキリング」が求められているのです。ここ数年リスキリングの必要性が叫ばれ、次々新しいことを習得しなくては仕事に支障を来しかねない今日、これまで培ったビジネススキルの通用する期間が短くなっているのに気付いている人が増えています。米国シリコンバレーでAIビジネスの最前線に立つ本書の著者は、「大学で4年学んだスキルで40年働ける『4 to 40』の時代は終わった。今や4年学んで4年働く『4 to 4』の時代」と言い切ります。もはや「あなたのスキルの賞味期限はわずか4年」なのです。さらに著者は、継続的なリスキリングによって新たなスキルを獲得し続ける「π（パイ）型人材2.0」こそが、進化の著しいAI時代に求められる最強の人材だと明言します。本書ではまず、"賞味期限"が短くなるAI時代おけるスキルの考え方と、その背景を説明します。それを踏まえ、今後求められる「π型人材2.0」の定義と、そうした人材になるために編み出した、効率的なリスキリングのためのプロセス「LEARN+Aステップ」について事例を交えながら詳しく解説します。自分が強みとする専門的なスキルの棚卸しを行い、リスキリングによって相乗効果が期待できる新たなスキルの発掘と成長パターンを分析します。その手法として積極的にChatGPTを活用しているのも特徴です。リスキリングにAIの力を借りることで、自分が思いもよらなかったスキルの発見もあり得るでしょう。これからもビジネスシーンの第一線で活躍し続けるため、キャリアアップに向けたリスキリングの成功をより確実なものとしたい方へお薦めしたい1冊です。 はじめに 第１章　チャットＧＰＴ時代のリスキリング チャットＧＰＴに仕事を奪われる？ 「リスキリングしないと生き残れない」は当たり前 「4 to 40」から「4 to 4」の時代へ 学び続けることが働き続けることにつながる リスキリングの機会がない会社は危ない？ なぜ「リスキリング」が人ごとになってしまうのか？ リスキリングにはさまざまなレベルがある 「学びのプロ」になる 第２章　今求められる「π（パイ）型人材2.0」 これまで求められた人材像とこれから求められる人材像 π型人材を構成する3つのスキル π型人材からπ型人材2.0に進化する リスキリングのための「ＬＥＡＲＮ（ラーン）＋Ａステップ」 第３章　リスキリングステップ1　『L』（Let go）　前提条件を手放す なぜ「手放す」ことがリスキリングの第１ステップなのか ダボス会議でも議論されたリスキリング 「現場力」とリスキリングの掛け合わせ サンクコストに縛られない リスキリングが必要な人たちとは？ プライドを手放す 「自分なんか」を手放す 認知バイアスを手放す 第４章　リスキリングステップ2 『E』（Evaluate）　ドメインスキルを評価する リスキリング迷子にならないために 自分のスキルを可視化する「スキルセットツリーマップ」 チャットGPTを利用して「スキルセットツリーマップ」を作る 営業職から事業開発職に転職したＡさんの場合 ＩＴ部門で働きフリーとして独立したＢさんの場合 工場勤務一筋25年のベテランＣさんの場合 第５章　リスキリングステップ3 『A』（Analyze）　スパイクスキルを何にすべきか分析する スパイクスキルは相乗効果を考える どのドメインスキルとスパイクスキルを組み合わせるか ４つの成長パターン1　ドメイン強化型 ４つの成長パターン2　管理職キャリアアップ型 ４つの成長パターン3　ドメイン・スパイク共存型 ４つの成長パターン4　ドメイン・スパイクシナジー型 営業職から事業開発職に転職したＡさんのスパイクスキル ＩＴ部門で働きフリーとして独立したＢさんのスパイクスキル 工場勤務一筋25年のベテランＣさんのスパイクスキル 第６章　リスキリングステップ4 『R』（Roll out）　リスキリングを実行する リスキリングを実行する上で気を付ける6つの勘違い リスキリングを実行する際に必要な３条件　1 時間の捻出 時間をかけない汎用的なスキル取得なら「教養系リスキリング」 短期間で具体的なスキルを得るなら「ツール系リスキリング」 時間をかけ具体的スキルを得る「ブートキャンプ系リスキリング」 時間をかけ汎用的スキルを得るなら「大学院系リスキリング」 時間を確保するための交渉 「ワークライフインテグレーション」を考える リスキリングを実行する際に必要な３条件　2 持続力の捻出 「20倍界王拳」で有効な時間帯をうまく使う リスキリングを実行する際に必要な３条件　3 費用の捻出 第７章　リスキリングステップ5 『N』（Negotiate）　条件を交渉する リスキリングを始める前の交渉 リスキリング中には何をすべきか リスキリング後の交渉 交渉をうまく進めるために リスキリングは交渉の大義名分になる 第８章　リスキリングステップ6 『＋A』（Associative Thinking） ドメインとスパイクを統合する 異なるスキルの統合に必要なイノベーターの「５大スキル」 マスタースキルを養う1　今までと全く違う何かで「連想力」を磨く マスタースキルを養う2　「質問力」は本質を見抜く力に他ならない マスタースキルを養う3　「観察力」でビジネスニーズをつかむ マスタースキルを養う4　「ネットワーク力」で広げる知識の幅 マスタースキルを養う5　「実験力」で自分に新たな体験を促す 「いろんな色の帽子」をかぶる 「越境」でマスタースキルを手に入れる 学びを自分の言葉で語る おわりに

AI関連の著作で実績のあるKDDI総研リサーチフェローによる、「ChatGPT」と「生成AI」の仕事への活用法。 （ChatGPTと生成AIを）「仕事のアシスタントとして 採用するなら、 これほどの適材は他に見当たらないでしょう」人工知能とそれを支えるクラウド技術などの進化を長年追い続けてきた第一人者による、最新技術を仕事に活かすためのいちばん丁寧な解説書。具体的な事例なども随所に交えて、わかりやすくまとめました。【主な内容】第１章　ChatGPT、生成ＡＩとは何か第２章　生成ＡＩは私達労働者の敵か、味方か第３章　生成ＡＩを仕事にどう使うか第４章　未来予測――私達の生きる世界は今どこに向かっているのか●調べ物の効率を圧倒的にアップさせる●気の重いメールの返信を肩代わりさせる●ぱっとしない日報を前向きに修正させる●複数の英文記事をもとに日本語のレポートを作成●魔法のように精巧で美しい画像を一瞬で描かせる――など（著者について）小林雅一(こばやし まさかず)1963年、群馬県生まれ。KDDI総合研究所リサーチフェロー。情報セキュリティ大学院大学客員准教授。東京大学理学部物理学科卒業、同大学院理学系研究科を修了後、雑誌記者などを経てボストン大学に留学、マスコミ論を専攻。ニューヨークで新聞社勤務、慶應義塾大学メディア・コミュニケーション研究所などで教鞭を執った後、現職。著書に『AIの衝撃～人工知能は人類の敵か』（講談社現代新書）、『クラウドからAIへ～アップル、グーグル、フェイスブックの次なる主戦場』（朝日新書）、『生成ＡＩ～「ChatGPT」を支える技術はどのようにビジネスを変え、人間の創造性を揺るがすのか？』（ダイヤモンド社）などがある。

文科と理科両方の学生のために，統計的なものの考え方の基礎をやさしく解説するとともに，統計学の体系的な知識を与えるように，編集・執筆された．豊富な実際例を用いつつ，図表を多くとり入れ，視覚的にもわかりやすく親しみながら学べるよう配慮した． 第1章 統計学の基礎（中井検裕，縄田和満，松原 望） 第2章 1次元のデータ（中井検裕） 第3章 2次元のデータ（中井研裕，松原 望） 第4章 確率（縄田和満，松原 望） 第5章 確率変数（松原 望） 第6章 確率分布（松原 望） 第7章 多次元の確率分布（松原 望） 第8章 大数の法則と中心極限定理（中井検裕） 第9章 標本分布（縄田和満） 第10章 正規分布からの標本（縄田和満） 第11章 推定（縄田和満） 第12章 仮説検定（縄田和満，松原 望） 第13章 回帰分析（縄田和満） 統計数値表 練習問題の解答