AI本書評：『AIにできること、できないこと　ビジネス社会を生きていくための4つの力』（藤本浩司／柴原一友著）

概要：「文系人材」にもわかるようにAIにできること・できないことを紐解く

AIが「できること、できないこと」を明らかにしたうえで、AIの基本技術やビジネス活用方法、AIと共存する未来の姿を探っていく一冊。本書サブタイトルにある「4つの力」は、知性がある、とみなす4つの要素を示しており、この要素をもとにAIにできること、人間に求められている能力を考察している。

著者の藤本浩司氏は、AI導入支援を手掛けるテンソル・コンサルティングで代表を務める。これまでジェーシービーや銀行など金融業界を中心とし、商社、化学、アパレル業界などさまざまな大手企業でのAI活用を推進してきた。

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ターゲット層は？

• AI初心者（ビジネスパーソンや学生をはじめ、AI専門家でないすべての人）
  • AIがどんなものかという勘所を知りたい人には最適
• 紹介されている導入事例数はあまり多くないものの、課題設定フェーズの流れが詳しく書かれている

「AIが知性を持つ」とはどういうことか？

この本の構成は以下のとおり。

AIの歴史から始まり、画像認識や予測などさまざまな分野のAI概要を紹介、教師あり学習などAIの作られ方……という、AI入門書での「よくある」流れから始まる。しかし、2章後半では「AIが知性を持つ上で重要な要素」に着目する。知性を「自分で考えて環境に対応し、よりよい成果を達成する能力」と定義して、課題を自分で見つけて解決するために必要な力を以下の4つの要素に分解している。

これがサブタイトルの「4つの力」なのだが、いま世の中にあるAIはこれらの要素を満たしているのか？という側面からAIを解説する手法は、他のAI本ではあまり見かけない。いくつか入門書を読んできた人にも、新鮮に映るだろう。この4つの力（本書では4要素と呼ばれる）は、3章以降でも登場し、AIがどんなものかを理解する助けになる。

文系にもわかりやすい「ディープラーニングの中身」の解説

続く3章の「AIの中身」は、技術者でない人にもわかりやすく、各分野のAIでできること・できないことを解説している。たとえばこの章のはじめにある「ディープラーニングの中身」は、動物の画像を見てパンダかどうか見分ける、という例をもとに、ディープラーニングの処理プロセスを説く。

厳密な点は抜きにして、ここまで分かりやすいディープラーニングの説明はそうそうお目にかかれない。多種多様な業界でAIに関するセミナーを50回以上開催してきた、という著者の経験に裏打ちされたものだろう。

同様に、言語系AI、ゲーム系AI、予測系AIのそれぞれの特徴や判断プロセス、人間との違いがわかりやすく説明されているので、気になられた方はぜひ一読を。AIを開発して運用し続けるには、あなたが思う以上に人間の手が必要だということがわかるはずだ。

AI導入事例から学ぶべきは、成果より課題設定の過程

個人的に興味深かったのは、4章「AIのビジネスでの活用」。紹介されている事例数こそ多くないが、課題設定の方法や、目標を定めることの難しさについてページ数をさいている。

現在のAIは、動機（解決すべき課題を定める力）と目標設定（何が正解かを定める力）を持っていない。つまり、AIは課題や正解を明確に決めないと実現できないので、人間がこれらを具体側に設定する必要がある。

実際に、AI導入がうまくいかなかった原因の多くは、実装より前にある課題設定フェーズでの失敗にある。解決したい問題は多いもののうまく絞りきれず、適切な課題を設定できないまま、いたずらに仮説検証を繰り返してしまう「PoC死」もこれに該当するだろう。他社のAI導入事例を見るときは成果に目が向きがちだが、自社の課題を見出して、設定する過程こそ、もっと語られるべきなのだろうと改めて考えさせられた。

1章から読み始めたときは「よくあるAI入門本かな？」と思ったが、良い意味で予想を覆された。入門書を2冊、3冊と読んできた人こそ手にとってほしい。

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