自然言語処理編

最先端のAI研究者が文系の人のために書いた、AIの今と未来がわかる本。一問一答方式で効率よくAIの真実を知ることができます。 人工知能（ＡＩ）にまつわる素朴な疑問や知っておくべきことを、第一線で活躍するＡＩの研究者が、最先端の研究を踏まえながら、ていねいに解説する一冊。 「ＡＩで人の仕事がなくなる」「ＡＩにいま投資しないと生き残れない」など、ＡＩの進化や普及にともなう不安を刺激する情報があふれているいま、ＡＩの仕組みや、強み・弱みを正しく知ることが求められています。 本書では、読者の疑問や知りたいことに応えるために、専門用語はもちろん、数学も、プログラミングの知識も必要としないように、一問一答方式で説明します。「効率よくＡＩの今と近未来を知ることができる本」です。 【本書でわかることの一部】 ・ＡＩの正体とは? ・なぜ人はＡＩに不思議なもの（神秘性）を感じるのか? ・何ができたらＡＩと呼べるのか? ・ＡＩはどうやって学ぶ? ・ＡＩは人の気持ちを理解できる? ・ＡＩが出した答えは信用してよい? ・どんなときにＡＩは間違う? ・ＡＩはどのように予測や決定の根拠を説明してくれる? ・ＡＩが感情を持つようになるって本当? ・ＡＩが人を差別するって本当? ・ＡＩの内部に潜む悪意とは? ・ＡＩがＡＩを作るってどういうこと? ・囲碁ＡＩどうしが対局したらどうなる? ・悪意のあるＡＩとそれを取り締まるＡＩを競わせるとは? ・世界でＡＩ研究をリードしているのは誰? ・ＡＩ研究の最前線。いまの課題は? ・ＡＩを使いこなすには? ・ＡＩにできること、できないことは? ・ＡＩに投資するには? そのタイミングは? ・近未来のＡＩはどうなる?　ほか 本書を読むことで、ＡＩの仕組みや得意・不得意などを正しく理解できるようになります。 また、ＡＩの研究者が何を考えているのか、これから先のＡＩとそれを取り巻く環境が、 どのように変わっていくかを知ることができます。 教養として、そしてビジネスで正しくAIを語れるようになるための必読書です。 最先端のAI研究者が文系の人のために書いた「AIの今と未来」がわかる本。数学やプログラミングの知識は不要。一問一答方式で効率よくAIの真実を知ることができます。 はじめに 第1章　「AIってスゴイ！」と思ってしまう理由 　1-1　なぜ人は「AIってスゴイ！」と思ってしまうのですか？ 第2章　AIの正体 　2-1　何ができたらAIと呼べるのですか？ 　2-2　AIが考える合理的とはどういうことですか？ 　2-3　AIはどうやって最高の一手を選ぶのですか？ 　2-4　AIはどうやって失敗から学ぶのですか？ 　2-5　どうしてAIには大量のデータが必要なのですか？ 第3章　AIはどのように進化してきたのか？ 　3-1　なぜ、いまAIが注目されているのですか？ 　3-2　AI研究が急拡大しているという根拠はなんですか？ 　3-3　昔のAIってどんなものだったのですか？ 　3-4　昔のAIと今のAIのちがいは何ですか？ 　3-5　機械学習って何ですか？ 第4章　AIはどこまで人に近づけるのか？ 　4-1　AIは人の気持ちを理解できますか？ 　4-2　AIが書いた文章に知性を感じるのはなぜですか？ 　4-3　AIが賢くなるのに人の知識は役立ちますか？ 第5章　AIは間違える 　5-1　どんなときにAIは間違うのですか？（その1） 　5-2　どんなときにAIは間違うのですか？（その2） 　5-3　どんなときにAIは間違うのですか？（その3） 　5-4　どんなときにAIは間違うのですか？（その4） 　5-5　AIが出した答えは信用してよいのでしょうか？ 第6章　AIの内部に潜む悪意とは？ 　6-1　AIを騙せるって本当ですか？ 　6-2　AIが人を差別するって本当ですか？ 　6-3　AIの予測や決定を信じてもらうには何が必要ですか？ 　6-4　AIはどのように予測や決定の根拠を説明してくれるのですか？ 　6-5　AIの予測や決定を信じてもらうために説明以外の方法はありますか？ 第7章　これからのAIはどうなる？ 　7-1　AIが感情を持つようになるって本当ですか？ 　7-2　AIがAIを作るってどういうことですか？ 　7-3　囲碁AI同士が対局したらどうなるのですか？ 　7-4　AIはどのようにリアルなフェイク画像を作るのですか？ 　7-5　AIはどのように不良品を見つけるのですか？ 第8章　AI研究の最前線 　8-1　AIの研究が急速に進んでいる理由を教えてください 　8-2　世界でAI研究をリードしているのはどこの国ですか？ 　8-3　最先端のAI研究に触れるにはどうすれば良いですか？ 　8-4　AI研究の成果はどのように評価されているのですか？ 　8-5　AI研究のいまの課題はなんですか？ 第9章　AIを使いこなすには？ 　9-1　AIプロジェクトに取り組むときの注意事項を教えてください 　9-2　AIプロジェクトで差をつけやすいポイントを教えてください 第10章　AI投資を成功させるには？ 　10-1　どんな領域のAIに投資すれば良いですか？ 　10-2　AIビジネスにチャレンジする際の注意事項を教えてください 第11章　近未来のAIはどうなるか？ おわりに 図版出典 参考文献

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

簡単なExcel操作で、様々な人工知能技術を「体感」できます。機械学習のシミュレーションを追加した、待望の増補改訂版。 さまざまなAI技術を1冊に網羅 動かしながら学ぶ、本格入門書！ 本書は、人工知能の技術をはじめて学ぶための本です。 近年は機械学習・深層学習が注目を集めていますが 人工知能は各技術が相互に進化を促したり いろいろな技術を組み合わせたりして発展しています。 そこで本書では、下記のような 幅広い技術の基礎知識を網羅しています。 【本書で解説している技術】 ・機械学習／深層学習（概論） ・ニューラルネットワーク ・遺伝的アルゴリズム ・エキスパートシステム ・知識表現 ・ゲーム戦略など 独特の技術が多く使われている分野ですが、 Excelのサンプルプログラムを体験することで、 その技術を実感できるようになっています。 操作を繰り返すことでプログラムが 賢くなっていく様子は、人工知能技術への 大きな期待も感じさせます。 特に、人工知能分野で活躍したい学生や、 将来仕事で人工知能にかかわるかもしれない 理系職種の方におすすめの本です。 【Excelサンプルプログラム（一部）】 ・正解がわからなくても人工知能が自力で認識してくれる ・宣教師が「人食い人」に食われずに川を渡れるか？ ・簡単なカードゲームでコンピュータに挑戦！ ・人工知能にことばの意味を教えよう ・病院に行く前に人工知能に聞いてみよう ・犯人を捕まえろ！ 【目次】 第1章　人工知能は夢いっぱい 第2章　人間の脳を機械で真似る＝ニューラルネットワーク 第3章　人間のあいまい性を機械で扱う＝ファジィ 第4章　よいものが残る進化の法則をうまく使う＝遺伝的アルゴリズム 第5章　身の回りの問題をうまく解決するには＝問題解決 第6章　最も効率的な道筋をどう選ぶか＝探索法 第7章　相手がいるときの対処法＝ゲーム戦略 第8章　人間が学習する過程を機械で真似る＝機械学習 第9章　人間の知識を機械上で表現すれば人間の代わりになる＝知識表現とエキスパートシステム 第10章　人間の自律性を機械にもたせる＝エージェント 第11章　人工知能の草分け的コンピュータ言語＝Lisp 第12章　ものごとの関係を記述するコンピュータ言語＝Prolog 第1章　人工知能は夢いっぱい 　1.1　人工知能が人間を超える？ 　1.2　人工知能の研究テーマ 　1.3　人工知能技術の初歩的な考察 第2章　人間の脳を機械で真似る＝ニューラルネットワーク 　［体験してみよう］多少ゆがんだ文字でも人工知能なら正しく認識できる 　［体験してみよう］もっとゆがんだ文字でも人工知能なら正しく認識できる 　［体験してみよう］正解がわからなくても人工知能が自力で認識してくれる 　2.1　脳のモデルとニューラルネットワークの考え方 　2.2　パーセプトロン（Perceptron） 　2.3　ホップフィールドネットワーク（Hopfield Network） 　2.4　自己符号化器（Autoencoder） 　2.5　その他のニューラルネットワーク 第3章　人間のあいまい性を機械で扱う＝ファジィ 　［体験してみよう］「ちょっと高め／ちょっと低め」の感覚で空調を制御する 　［体験してみよう］あいまいな条件で目標値を維持する 　3.1　ファジィの考え方 　3.2　ファジィ推論 　3.3　ファジィ制御 　3.4　ファジィ関係 第4章　よいものが残る進化の法則をうまく使う＝遺伝的アルゴリズム 　［体験してみよう］遺産の適正な分配を要領よく行う 　4.1　遺伝的アルゴリズムの考え方 　4.2　遺伝的アルゴリズムの具体的考察 　4.3　遺伝的アルゴリズムの応用 第5章　身の回りの問題をうまく解決するには＝問題解決 　［体験してみよう］宣教師が「人食い人」に食われずに川を渡れるか？ 　5.1　問題解決法 　5.2　問題解決の具体的考察 第6章　最も効率的な道筋をどう選ぶか＝探索法 　［体験してみよう］最小コストで山の頂上まで登るときの経路を探せ 　6.1　探索法の分類 　6.2　系統的探索（Systematic Search） 　6.3　ヒューリスティック探索（Heuristic Search） 　6.4　探索法まとめ 第7章　相手がいるときの対処法＝ゲーム戦略 　［体験してみよう］簡単なカードゲームでコンピュータに挑戦！ 　7.1　Min-Max戦略 　7.2　αβ枝刈り 第8章　人間が学習する過程を機械で真似る＝機械学習 　［体験してみよう］人工知能にことばの意味を教えよう 　8.1　機械学習の基本的な考え方 　8.2　バージョン空間法（Version Space Method） 　8.3　深層学習（Deep Learning） 第9章　人間の知識を機械上で表現すれば人間の代わりになる＝知識表現とエキスパートシステム 　［体験してみよう］病院に行く前に人工知能に聞いてみよう 　9.1　知識表現（Knowledge Representation） 　9.2　エキスパートシステム（Expert System） 第10章　人間の自律性を機械にもたせる＝エージェント 　［体験してみよう］犯人を捕まえろ！ 　10.1　エージェントの古典的な問題 　10.2　エージェントの考え方 　10.3　マルチエージェント（Multi-Agent） 第11章　人工知能の草分け的コンピュータ言語＝Lisp 　11.1　リスト処理（List Processing） 　11.2　ラムダ計算（Lambda Calculus） 　11.3　Lisp言語 　11.4　Lisp処理系 第12章　ものごとの関係を記述するコンピュータ言語＝Prolog 　12.1　命題論理（Propositional Logic） 　12.2　述語論理（Predicate Logic） 　12.3　Prolog言語への発展 　12.4　Prolog言語 　12.5　Prolog処理系

新進気鋭のAI研究者が大予測！　生成AIで変わる私たちの仕事・くらし・文化 話題の生成AI、どこまでなにができる？ AIって結局、どんなしくみで動いているの？ 最新テクノロジーで私たちの仕事は奪われる？ AIで働き方や生活がどう変わるのか知りたい… ChatGPT、Bing、Claude、Midjourney、Stable Diffusion、Adobe Firefly、Google Bard…今世紀最大ともいえる変革を全世界にもたらした、生成AI。 この時代を生きるわたしたちにとって、人工知能をはじめとする最新テクノロジー、そしてそれに伴う技術革新は、ビジネス、社会生活、娯楽など、多様な側面で個々人の人生に影響を及ぼす存在となっています。 ただでさえ変化スピードが速く、情報のキャッチアップに苦戦するテクノロジー領域。数か月後には今の状況ががらりと変わってる可能性が非常に高い…そのような状況下で、今私たちは生きています。 ホットな話題でいえば、「クリエイターはみなAIに取って代わられるのでは？」「人間にしかできない価値創造ってなに？」など、これまで当たり前だと信じて疑わなかった「労働」「お金」「日常生活」などのパラダイムシフトが起こっています。 そんな今、まさにみなさんに手に取っていただきたいのがこの１冊です。 この時代を生きる多くの方が抱いているであろう不安や疑問、そして未来への興味関心に、本書はお応えします。 本書では、AI研究の第一人者である東京大学教授・内閣府AI戦略会議座長を務める松尾豊氏の研究室所属の今井翔太氏が、生成AIで激変する世界を大予測！ とくに次のような方におすすめしたい新書です。 ・わかっているようで実はちゃんとわかっていない、最新AIの技術面に興味のある方 ・テクノロジーやそれによって変化する社会・仕事・生活について、最低限知っておくべき教養として身につけたい方 ・研究者や教授など、学術的に正しい知識を持っていて、確固たるエビデンスに則った未来予測を話せる著者のコンテンツに惹かれる方 激動の時代を生きるすべての人にとって、これから到来する未来を生き抜くヒントと正しい技術的知識を提供します。 第１章　「生成ＡＩ革命」という歴史の転換点――生成ＡＩは人類の脅威か？ 救世主か？ 第２章　生成ＡＩの背後にある技術――塗り替わるテクノロジーの現在地とは？ 第３章　ＡＩによって消える仕事・残る仕事――生成ＡＩを労働の味方にするには？ 第４章　ＡＩが問い直す「創作」の価値――生成ＡＩは創作ツールか？ 創作者か？ 第５章　生成ＡＩとともに歩む人類の未来――「人類の言語の獲得」以来の革命になるか？ 特別師弟対談（対談相手：松尾豊氏）

これからの時代を生きるすべての人、必読！ ■■同僚に、上司に、取引先に、面接官に、 子供に、親に、知人に、 【AI（人工知能）ってなんですか？】と 聞かれたら、あなたは答えられますか？■■ 今や新聞やテレビで「AI（エーアイ）」（人工知能）という言葉を 見聞きしない日はありません。 「AIに仕事を奪われる」というフレーズもよく聞きます。 ですが、いざAIって何？と聞かれても、 「人工の知能って…？　何でもできるロボットみたいなもの…？」と しどろもどろになってしまう人が多いでしょう。 本書は、やさしい文章とイラストで、AIってなあに？というところから AIの歴史、機械学習、ディープラーニングなど、AIのキホンを最初から解説します。 数式なし、専門用語なし！　【誰でも・ゼッタイ】わかります。 それでいて、「機械学習」や「ディープラーニング」といった一歩踏み込んだ部分も説明し、 さらに実際にAIを仕事で活かすヒントになるような具体的なことも紹介します。 また、PART2では「AIとシゴト」と題して、 AIでこれからの仕事はどう変わるかを説明します。 そして実際にAIの導入で変わった・変わっていく仕事の一部 （コールセンター、教師、医師、農家、秘書…等々）を、 実例を挙げて解説しています。 人工知能を知りたいけれど、IT系ではない人、普通の入門書でも挫折してしまった人、 かたい文章を読み慣れない人、就職活動中の学生さん、転職を考えている社会人の方、 子供の将来の職業を憂う親御さんなど、とにかく【普通の人向けのAI入門書】です。 これからの時代を生きるすべての人、必読です！ ※本書はIT Search+で好評連載中の「教えてカナコさん！ これならわかるAI入門」 をもとに大幅加筆し（PART2はすべて書きおろし）、書籍化したものです。 https://news.mynavi.jp/itsearch/series/solution/_ai.html PART1　AIのキホン 　CHAPTER 01　AIってなあに？ 　CHAPTER 02　身近に存在するAI 　CHAPTER 03　AIが得意なこと・苦手なこと 　CHAPTER 04　AIの歴史 　CHAPTER 05　AIはなにをやってるの？ 　CHAPTER 06　機械学習ってなあに？ 　CHAPTER 07　ディープラーニングってなあに？ 　CHAPTER 08　AIが学習するってどういうこと？ 　CHAPTER 09　AIを使ってみよう！ PART2　AIとシゴト 　CHAPTER 01　AIで仕事はどう変わる？ 　CHAPTER 02　問い合わせ窓口／コールセンター 　CHAPTER 03　料理研究家 　CHAPTER 04　アナウンサー／声優 　CHAPTER 05　保育士／教師／塾講師 　CHAPTER 06　小説家 　CHAPTER 07　アニメーター 　CHAPTER 08　医師 　CHAPTER 09　農家 　CHAPTER 10　秘書 　CHAPTER 11　翻訳家 　CHAPTER 12　これからのAIと仕事

人工知能の全体像がわかる入門書。数式はほとんど用いずに平易に概念が理解できる構成。各章にPythonを使った演習問題を掲載。 人工知能を基礎から網羅的に学ぶ、やさしい教科書 本書は、人工知能とはなにか、また人工知能はどこまでが学習範囲なのか、という定義を含め、理論を一から丁寧に解説する入門書です。 深層学習が火付け役となった人工知能ブームによって、人工知能は多くの方にとって馴染みのある存在になってきました。しかし、「機械学習」「ニューラルネットワーク」「進化的計算」「自然言語処理」「画像認識」などの個別のトピックのみが取り上げられることも多く、人工知能全体の体系はよくわからない、という方も多いのではないでしょうか。 本書は、上述したようなトピックを網羅的に扱い、人工知能の全体像を解説する入門書です。数式はほとんど用いずに、できるだけ平易に概念が理解できる構成になっています。また、仕事で人工知能に関する知識が必要な方向けに、Pythonを使った演習問題を各章に用意しています。

産業構造や企業戦略にインパクトを与える人工知能（ＡＩ）。米国における先端企業の実例や日本企業の取り組みを中心取材・紹介する。 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。 ■天才棋士・羽生善治氏vs.ＡＩ研究の第一人者・松尾豊氏がスペシャル対談 「ディープラーニングの先の未来で起きること」 まさに“最高頭脳”同士の対談！松尾氏には、最新のＡＩで何ができるか、そしてこれから何が起こるかなどの疑問を直撃。羽生氏にはコンピュータ将棋と戦う、トーナメント戦への参戦を決めた決意などを訊きながら、わかりやすく“ＡＩ革命”を解きほぐしてもらいます。 ■海外企業の戦略はこれだ ・グーグルの現地取材、ＧＥ、マイクロソフト、シーメンス、ボッシュの戦略検証によって、世界先進企業が経営戦略へ、ＡＩをどう取り入れようとしているのかを浮き彫りにします。 ・オープン戦略、ＩｏＴ、インダストリー4.0など、“今”を理解するために必要なキーワードを完全網羅。 ・フィンテック革命とは何か？－欧米ではベンチャー企業がＡＩを使うことで、新たな金融サービスを生み出しています。日本にも影響を広げつつある、その変化について解説します。 ■日本企業最前線 ・トヨタ自動車、ＮＥＣ、富士通、日立製作所、ＮＴＴグループ、ソフトバンクグループ、コマツ、ヤフーなど、ＡＩを経営戦略に活用する企業を、東洋経済記者が徹底取材します。あなたの会社の参考になるケーススタディがあるかもしれません。 ・プリファードネットワークスなど、世界が注目する日本発ベンチャーが登場。 ・アルファ碁“圧勝”の理由とは？　ＡＩは作家になれるか？　などコラムも充実。 ・山田誠二・人工知能学会会長　などインタビューも読み応えがあります。 ■機械と共存するために ・ＡＩによる金融支配、人間の雇用代替の脅威が指摘される中、人間がＡＩと共存するためには何が必要か、分析します。 ■これで完璧！ＡＩブックガイド ・本書執筆陣の推薦などをもとに編集部が選んだ必読の14冊を紹介します。

人工知能 人工知能と世界の見方 人工知能と社会

人工知能とは何か、何ができて、何がまだできないのか。人工知能の現状と未来、人とのかかわりについてわかりやすく解説。

フレームワーク編

データを利益に変える知恵とデザイン

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

強化学習編

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

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