【要約・まとめ】『文系AI人材になる』をまとめてみた

第1章｜AI社会で職を失わないために

本章をお勧めしたい方

• AIは何でもできると思っている方
• 自分のシゴトはAIに取られてしまうと不安な方

要約・まとめ

これから身につけるべきスキルは、AIと共働きするためのスキル。AIにも苦手分野があり、なんの業務にAIを適用するかですべてAIに任せるか、それとも人との共働きにすべきか変わります。

共働きには5つの段階があります。

1. 人だけで仕事をする
2. 人の仕事をAIが補助する
3. 人の仕事をAIが拡張する
4. AIの仕事を人が補助する
5. 人の仕事をAIが完全に代行する

AIに対して心配するだけでは解決しません。AIと共働きできるよう、行動してみましょう。

明日への学び

AIであっても、すべての仕事をこなせるわけではない。AIにも向き不向きがあり、不向きな仕事は人間がすべきである。一方で、向いている仕事は人間以上にできるため、そこに固執してはならない。

大切なことは、AIにどの範囲まで任せるか。そして、いかに楽して価値を出せるかを真剣に考える。頼れる相方、もしくはもう一人の自分を作りだすイメージで、AIの導入を気軽に考えてみよう。

第2章｜文系のためのAIキャリア

本章をお勧めしたい方

• AIを作るのは大変そうだと思っている方
• AIをどう扱えばいいか悩んでいる方
• 文系AI人材って何？と思っている方

要約・まとめ

AIは簡単に作れるようになりました。1から作るスクラッチに加え、コードベースのAI構築環境で作る、GUIベースのAI構築環境で作る、構築済みAIサービスを使うという選択肢が登場しました。

１から作る必要がなくなったことで、活用できる人材が重要になったのです。すなわち、ビジネスや業務知識に詳しく、かつAIにも精通した人材、それが文系AI人材です。

必要なのはAIと働く力。この力を身につけるための手法を、次回から紹介していきます。

明日への学び

AIの垣根は低くなった。構築済みのサービスを使うのであればAIの仕組みを知ることは不要だし、GUIサービスでもコツを掴めばすぐに使いこなせる。

おそらく、初期のインターネットもこのような感じだったのだろう。今では仕組みはよくわからずとも、みんなが使っている。

インターネットのように、インフラとして皆がAIを使っている。そのような未来を見据えて、今のうちから自分自身へ投資をしておきたい。

第3章｜AIのキホンは丸暗記で済ます

本章をお勧めしたい方

• AIに関する本を買ったけど、単語で挫折した方
• 横文字、アルファベットが苦手な方
• まずすべきことを知りたい方

要約・まとめ

取っつきにくい単語は丸暗記してしまいましょう。本書で説明する単語は以下の通り。

• 学習と予測
• 教師あり学習と教師なし学習
• 目的変数と説明変数
• アルゴリズム
• 過学習
• アノテーション
• 時系列モデル
• データ前処理
• PoC
• ニューラルネットワーク
• 正解率と再現率・適合率
• AUC

明日への学び

ここの単語については、自分の言葉で説明できるように精読したい。

AIとは少し違うが、難しい専門用語をわかりやすく説明する際の参考にもなる。できるだけ平易な言葉で、文脈もわかりやすく。

第4章｜AIの作り方をザックリ理解する

本章をお勧めしたい方

• AI活用の具体的なプロセスが知りたい方
• AIをどのような業務に使うか、具体的にイメージできている方
• AI活用に向けて、すぐに走り出したい方

要約・まとめ

AIは、大量のデータから特徴を抽出する名人です。特徴づかみのプロセスは、

• まずAIに読み込ませるデータを用意し、
• そのデータを学習させ、特著を抽出し、
• その特徴から予測モデルを立てる

です。

このプロセスをさらに分解すると、予測系AI、識別系AI、会話系AI、実行系AIのそれぞれですこしずつ異なるプロセスが発生します。

明日への学び

各プロセスが非常にわかりやすく要約・まとめられている。

弊社でも課題になっているが、最初にして最大の関門はデータの用意だろう。必要十分な量のデータを集め、クレンジングして使いやすくすることは、とても大変だ。

データを集めるためにも、何に使うのか、なぜ必要なのか、どこまで必要なのか、プランニングも重要になる。奥が深い…

第5章｜AI企画力を磨く

本章をお勧めしたい方

• 具体的なAI企画プロセスを知りたい方
• すでに進んでいるAI企画の見直しをしたい方
• 上司から「何かAIをやれ」と言われてしまった方

要約・まとめ

AI企画の解像度を高めるには、5W1Hのフレームワークが効果的です。

Who：顧客、取引先、従業員の誰を対象とするか

Why：マイナス(不満、不便、コスト、作業時間)を減らすのか、プラス(満足、便利、売上、仕事の付加価値)を増やすのか

Which：【識別系、予測系、会話系、実行系。】✕【代行型、拡張型】の組み合わせのどれを使うのか

What：AIの名前、できること、解決されることは何か

How：AIが人と同分業するのか

When：いつまでにどう用意するのか

明日への学び

ちょうどチャットボットの導入を検討していたので、5W1Hは早速取り組んでみる。

Whoの部分がすでに曖昧なことに気づけた。チャットボットは顧客の利便性向上にもできるし、従業員の工数削減にもできる。ここがぶれてしまうと、中途半端になってしまうのだろう。 

フレームワークは、やればいいというものでもないだろうが、AI初心者のうちは愚直に取り組んでみるのが良さそうだ。

第6章｜AI事例をトコトン知る

事例のため割愛

第7章｜文系AI人材が社会を変える

本章をお勧めしたい方

• 本の概要をざっくりと知りたい方
• まだAIに対して恐怖心を抱いている方

要約・まとめ

これから本格的なAI社会が進むに連むにつれ、「AIを作る」から「AIを使う」人材が重要なポジションを担うようになるでしょう。

「消費者、会社、働き手」に対して大きな変化を起こし、視界を変革していく。そんなポテンシャルを、文系AI人材は持っているのです。

明日への学び

本書を通じて、AIに対する取っ付きにくさは解消できそうだ。あとは復習して丸暗記の部分を押さえたうえで、実際に行動あるのみ。

最初の越境のタイミングが一番エネルギーを使う。勢いとモチベーションで乗り切ってしまいたい。そうすればきっと、どこにいても重宝されるAI人材になれるはずだ。