Parkをご利用できなくなります。本会員に変更すると貯めたParkポイントで人気賞品が当たるキャンペーンに応募可能です。【要点1】AIは自社のボトルネックとなる経営課題を解決するために活用すべきである。【要点2】ディープラーニングの画像認識の精度は人間以上になった。AIの導入によって非構造化データが宝の山に変わる。【要点3】AIを導入することで、経験とカンだけに頼ることなく、ファクト・データをもとにした仮説の検証、施策の検討・立案が可能になる。「ディープラーニングはすでに枯れた技術」。あのGoogleがそう公言しているが、どういう意味なのか。これは、ディープラーニングは目新しいものではなく、すでに十分に使われている技術という意味だ。たしかに、ディープラーニングというワードを目にする機会はグッと増えた。ディープラーニングがここまで浸透するようになった、そのすごさは何なのか。それは、機械学習の精度を実用レベルにまで飛躍的に高めた点にある。これにより、主に画像認識の分野で、ビジネスでの成果につながる事例が生まれている。小売業の来店客の導線行動を把握したり、人間の目視に頼っていた工場での不良品検査を自動化したりすることができるようになっている。データに基づいた仮説の検証、より精度の高い意思決定が可能となり、利益創出につながっていく。本書の魅力は、ディープラーニングとは何かという基本がつかめ、ディープラーニング技術をどのようにビジネスに役立てられるかが、実際の小売業界、メーカーなどの企業事例をまじえて、わかりやすく解説されている点である。著者の岡田陽介氏は、日本初のディープラーニング企業ABEJAの創業者だ。10業種以上の企業のディープラーニング導入に携わるなかで得た知見が、余すことなく公開されている。ディープラーニングのビジネス活用について理解を深めたいのなら、読むべきは本書だ。10歳でプログラミングをスタート。CG関連の国際会議で発表多数。その後、ITベンチャー企業を経て、シリコンバレーに滞在中、人工知能(特にディープラーニング)の革命的進化を目の当たりにする。帰国後の2012年9月、日本で初めてディープラーニングを専門的に取り扱うベンチャー企業である株式会社ABEJAを起業。2017年には、ディープラーニングを中心とする技術による日本の産業競争力の向上を目指し、日本ディープラーニング協会の設立に参画、理事を務める。