AI本書評：『深層学習教科書 ディープラーニング G検定（ジェネラリスト） 公式テキスト』（ 一般社団法人日本ディープラーニング協会 監修）

ディープラーニングの歴史から導入事例まで幅広くカバーする、欲張りな本

「AIを知るために、初めての1冊にどの本を選ぶか？」という問いに答えるのはとかく難しい。書店には多くの入門書が並び、ECサイトで「AI 入門書」と検索しても、数百件もヒットしてしまう。

しかし、人工知能の歴史的変遷、ディープラーニングの手法、認識率を高めるテクニック、特許権や著作権といった権利問題など、1冊でAI・ディープラーニングの基本知識をカバーしている本がある。それが今回紹介する『深層学習教科書 ディープラーニング G検定(ジェネラリスト) 公式テキスト』。日本ディープラーニング協会（JDLA）が監修した、G検定（ディープラーニングを事業活用する知識を測る試験）合格のための本だ。

350ページ弱と、少し厚めの新書と同じくらいのボリューム感だが、図が豊富で読み進めやすい。著者には『人工知能は人間を超えるか』の松尾豊教授をはじめ、名だたるメンバーが名を連ねる。

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ターゲット読者は？

• ディープラーニングG（ジェネラリスト）検定受験者
• AI、AI関連用語を体系的に学びたい人
• AI導入担当者

AI技術の解説がやや多い

この本は9つの章からなり、いずれも解説ページのあとに選択式の章末問題という構成だ。

第4章まではAI技術の歴史的変遷、第5、6章ではディープラーニングの概要と手法、応用技術の説明が続く。第7章は画像認識、自然言語処理といった研究分野ごとに、ターニングポイントとなった技術を紹介している。

残りの2章はビジネスでのAI活用を意識した内容になっている。第8章は製造や医療、農業などさまざまな業界でのAI活用事例紹介、第9章はAIを使った製品をビジネス展開するうえでのスタンスや、考えるべき事項（クライシスマネジメントなど）が述べられている。

AI導入プロジェクトの目的と使った技術を簡潔に知れる

「ビジネス活用」という観点でこの本を読むとき、特におすすめしたいのは第8章の「取り組み事例」欄だ。各産業でのAI導入の目的や集めたデータ、活用した技術の紹介、導入後の成果がシンプルにまとまっている。

加えて、8-8の「関連マトリクス」では、第8章で紹介されたAI導入事例が、画像認識・自然言語処理・音声認識・ロボティクス強化学習のどれに該当するかを表で示している。第7章と合わせて読むと知識が整理できて、データエンジニアなどの専門家やAI開発ベンダーと話を進めていくうえでも役立つはずだ。

逆に、第6章「ディープラーニングの手法」の前半部分は、勾配降下法、バッチ正規化などに触れており、実用という観点でここまで知っておくべきなのか？とも思う。知識がないよりはあるほうが良いのかも知れないけれど……。検定対策でない場合は一度スキップし、7章以降に目を通してから戻って読んでも問題ない。

G検定対策としてはもう一声ほしい？

G検定の受験対策として読むなら、この本はあくまで教科書として活用し、もう1冊関連問題集をプラスするのをおすすめする。本番での出題数は250題と多いこともあり、章末問題をコンプリートするだけでは足りないと思う。以下記事でG検定合格者が活用した参考書を紹介しているので、受験を考えている人はご参考に。

「G検定対策の本」で片付けてしまうのはもったいない

総じて、2020年現在AIに関わる上で、必要な知識がコンパクトにまとまっている一冊だ。本文には深くAIを知るためのキーワードが散りばめられ、技術の輪郭をつかみやすくなっている。

文章のレベル感も、ビジネスパーソンが理解するのにちょうどいい、読みやすい、という感触も受けた。技術書より簡潔に説明されていて、かつ入門本にありがちな、抽象的な概念で理解させるタイプの本でもない。書き手の主張が強すぎず、教科書として読みやすいのは専門家複数人の共著、だからなのか？このあたりのさじ加減は、以前読んだ『世界一カンタンで実戦的な文系のための人工知能の教科書』に近いように感じた。

私はこの数ヶ月で多くのAI入門書に触れたが、それでもこの本を手に取り、巻末の索引で用語を調べ、ついページをめくってしまう。まさに教科書のような一冊だ、と改めて思う。G検定対策本、の一言で片付けてしまうのは、本当にもったいない。

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