課題解決とサービス実装のためのAIプロジェクト実践読本

著作者名：山本大祐
監修者名：株式会社オプティム
- 書籍：3,047円
- 電子版：3,047円
A5：256ページ
ISBN：978-4-8399-6804-5
発売日：2019年03月22日
備考：中級

内容紹介

プロジェクトの立ち上げから運用まで、AIをビジネスに導入する際に知っておくべき知識を垂直統合して解説！

本書は、「ビジネスモデル構築」と「実装・サービス化」の両方で豊富な経験と知識を有する著者が、AIをビジネスに取り入れる際のさまざまな側面で、実行すべきこと、注意しなければならないこと、どのように進めるべきかなどを解説していきます。

対象とする読者は、次のような方々です。
●AIプロジェクトを立ち上げ・進行するマネージャーやディレクター
●ディープラーニング（深層学習）・マシンラーニング（機械学習）を仕事に使いたい・使うことになったエンジニア
●AIを自社に導入したい・自社サービスに取り入れたい経営者
●AIプロジェクトの契約書類を作成する法務担当や営業担当

取り上げるのは、
●AIサービスの開発にはどのようなアプローチが必要でるのか
●どのように向き合うのが成功の近道であるか
ということです。

著者の経験をもとにまとめた本書は、AIビジネスにおけるヒントが至るところに隠されています。業界が分野が違っても、必ず参考になるはずです。

第1章では、「AIの特性」の説明から始まり、AI開発に必要なリソース、現状での課題と続けきます。さらに、業種別の活用度、AI開発で必要となる人材像を取り上げます。

第2章では、非エンジニアに向けて、知っておきたい「AIの基礎知識」を説明します。文章による説明だけではなく、日本語を使った「疑似コード」での説明やWebから実行できるニューラルネットワークの訓練など、頭や手を動かして実感できます。

第3章では、AIプロジェクトを立ち上げる際に知っておくべき知識をまとめています。
●適用しやすい課題としにくい課題
●開発モデルの違い（従来のソフトウェア工学との差異）
●契約モデルの違い（請負契約、準委任契約など）
●知的財産権（「学習用データセット」「学習済みモデル」の権利など）
●個人情報（国内、GDPR）
●見積り（著者が使用しているフォーマット掲載）

第4章では、「AIコーディングの基礎」を説明します。Google Colaboratoryを用いた手順はプログラミングの知識がなくても実践できるので、ぜひ手を動かしてみてください。ディープラーニングがどのような仕組みで実行されるのかを知っておくことは、サービス企画の立場での精度を高めます。

第5章では、AIをサービスとして提供する際の現実的な課題を取り上げます。
●AIの提供方式（オープンソース、SDK、WebAPI、SaaSなど）
●AIサービスの構成要素（AIアクセラレータ、クラウド、ドローンなど）
●サービスオペレーション（設計、DevOps、SREなど）

第6章では、具体的な事例を紹介しています。
●農業AI（スマートやさい）
●建設AI（コマツ）
●医療AI（佐賀大学）
●小売AI（モノタロウ）

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フォーマット		価格	備考
	書籍	3,047円
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備考

1983年生まれ。静岡県静岡市出身。15歳からプログラミングを本格的にスタートし、統合開発環境「ActiveBasic」を開発する。東海大学開発工学部在学中の2005年度に、IPA未踏ユーススーパークリエータに認定される。2006年末に株式会社オプティムにジョイン。オプティムでは、東証マザーズ、東証一部の2度にわたる上場を経験し、2016年にAI・IoTプラットフォーム「OPTiM Cloud IoT OS」を発表後、現在はAI・IoT新規事業立上げを担う。

章立て

はじめに
推薦の言葉

第1章　AIで何かやってみせてよ
　　1-1　AIプロジェクトが抱える課題
　　1-2　AIの特性
　　1-3　業種によって大きく異なるAIの活用度
　　1-4　失敗から学ぶ
第2章　AIの基礎知識
　　2-1　AIとは
　　2-2　AI研究の歴史
　　2-3　AIの種類
　　2-4　機械学習とは
　　2-5　機械学習を「もしも」と算数で理解する
　　2-6　機械学習によるコンピュータビジョン
　　2-7　ディープニューラルネットワーク
　　2-8　訓練を体験してみよう
第3章　AIプロジェクトの立ち上げ
　　3-1　AIを適用しやすい課題・しにくい課題
　　3-2　開発プロセス
　　3-3　契約モデルの違い
　　3-4　知的財産権
　　3-5　個人情報
　　3-6　見積り（PoCフェーズ）
　　3-7　見積り（製品開発）
第4章　AIコーディングの基礎
　　4-1　既存の学習済みモデルを使った製品の例
　　4-2　身の回りのカメラのAI化
　　4-3　開発プロセス
　　4-4　フレームワーク、ネットワークモデル、学習用データセットの選択肢
　　4-5　クラウドAPIという選択肢
第5章　AIサービスの提供と運用
　　5-1　AIの提供方式
　　5-2　クラウド・オンプレミスの選択肢
　　5-3　サービスオペレーション
第6章　AIプロジェクト・ケーススタディ
　　6-1　第4次産業革命の時代
　　6-2　農業AI
　　6-3　建設AI
　　6-4　医療AI
　　6-5　小売AI

あとがき
著者・監修者プロフィール
索引