本書の著者は株式会社ブレインパッド AIビジネス本部 副本部長を務める韮原祐介氏です。
同氏はデータサイエンスやデジタルテクノロジーを活用した、経営改善を専門としたコンサルティングを提供。ビジネスの第一線において機械学習を用いたサービスを提供してきた人物であり、前職を含めると10年以上、国内外の企業における経営改善の支援を手がけています。
機械学習プロジェクトの実践的な導入方法を丁寧に解説している書籍です。AI、機械学習の仕組みやできることから必要なリソース、機械学習システムの実装・運用ノウハウまで説明されており、さらに成功した取り組み事例についても紹介。
AIをビジネスに取り入れる上で出てくる「どんな効果があるのか」「自社に適用できるか」「いくらかかるのか」といった疑問を解決し、より効果的にAIを活用するための方法がわかる一冊です。
「機械学習の基本的な仕組みはRaspberry PiとPython、TensorFlowを使って独学で何となくは理解出来ていました。更に具体的な導入・実装方法を学ぼうと本書を購入してみましたが、導入事例の掲載が極めて少なく、参考になりませんでした。」
引用元:Amazon(https://www.amazon.co.jp/gp/customer-reviews/R194LBSX2C8KQ/ref=cm_cr_dp_d_rvw_ttl?ie=UTF8&ASIN=4295003417)
「筆者は機械学習によるサービスをビジネスの第一線で提供してきた人物。いま機械学習で何ができるのか、いざ導入の際にはどうやってプロジェクトを回せば良いのか経験から語られている。開発方法論としても整理されておりとにかく実践的。」
引用元:Amazon(https://www.amazon.co.jp/gp/customer-reviews/R3BGMUS9MXERMB/ref=cm_cr_dp_d_rvw_ttl?ie=UTF8&ASIN=4295003417)
「AIのプロジェクトの進め方が学べます。同等の記事はネット上にも落ちていますが、体系的に学べるという点で本書を読む価値があると思います。ただし、内容は初心者向けですので、AIのプログラミングをやったことがある人、プロジェクトの参画したことがある人はあまり学べるのとはないと思います。」
引用元:Amazon(https://www.amazon.co.jp/gp/customer-reviews/R2N141DRFYDHEB/ref=cm_cr_dp_d_rvw_ttl?ie=UTF8&ASIN=4295003417)
「書いてある内容はわかりやすく、人工知能システムのプロジェクトの理解を深めることができました。表紙の絵は、シリーズで統一しているのかと思いますが、個人的な見解ですが電車の中で開くのに若干抵抗がありました。」
引用元:Amazon(https://www.amazon.co.jp/gp/customer-reviews/RAEUO9JWPH88T/ref=cm_cr_dp_d_rvw_ttl?ie=UTF8&ASIN=4295003417)
「この本は「機械学習で何ができるか」を中心に書かれており、他の機械学習本と違い数式がほとんどありません。ですが専門的な用語の解説もチキンとしてくれているところが他のナンチャッテ本とは違います。まったく機械学習を勉強したことが無い人にも、勉強はしたけど実務経験は無いという人、どちらにもオススメできる本です。」
引用元:Amazon(https://www.amazon.co.jp/gp/customer-reviews/R2WEYVJEHKD78Y/ref=cm_cr_dp_d_rvw_ttl?ie=UTF8&ASIN=4295003417)
「全く素人の私でもスラスラ読み進めることができました。特にChapter4~8は実際のビジネスでプロジェクト化する際の導入準備から体制、運用面に至るまでを体系的にまとめられており極めて秀逸。筆者はさすが戦略コンサルで従事されただけあり、ポイントを良く抑えているのでシンプルで分かりやすかったです。」
引用元:Amazon(https://www.amazon.co.jp/gp/customer-reviews/RAQ1AIWH531VU/ref=cm_cr_dp_d_rvw_ttl?ie=UTF8&ASIN=4295003417)
「本屋に行くと機械学習の技術面、使用方法などの本があふれていますが、この本のような導入、実用化のための本は少ないです。機械学習のプロジェクト着手、開発推進、実用化の観点で実務に役立つ情報が満載です。」
引用元:Amazon(https://www.amazon.co.jp/gp/customer-reviews/R3FVPXEVB06I9M/ref=cm_cr_dp_d_rvw_ttl?ie=UTF8&ASIN=4295003417)
「同書を読むことで、今まで知らなかったAI、機械学習の仕組み、AI、機械学習でできること、プロジェクトに必要なリソース、投資対効果の試算方法、プロジェクト体制の構築方法、機械学習システムの実装と運用ノウハウなどがわかるようになります。また、成功した取り組み事例も挙げられているので、非常に参考にできます。」
引用元:honto(https://honto.jp/netstore/pd-book_28954687.html)
「AIのプロジェクトの進め方が学べます。同等の記事はネット上にも落ちていますが、体系的に学べるという点で本書を読む価値があると思います。ただし、内容は初心者向けですので、AIのプログラミングをやったことがある人、プロジェクトの参画したことがある人はあまり学べることはないと思います。」
引用元:BookLive(https://booklive.jp/review/list/title_id/512667/vol_no/001)
「実際に機械学習プロジェクトを進めていく上で気になるであろう箇所が網羅的に丁寧に説明されている。普段機械学習プロジェクトと関わりの無い人たちにも是非読んでみてほしい。そして、機械学習のプロジェクトに興味をもって、実際にプロジェクトを実施してくれるようになったらどんなに良いかと思う。」
引用元:読書メーター(https://bookmeter.com/books/12746866)
初心者でもわかりやすく、機械学習プロジェクトが学べます。機械学習プロジェクトの導入準備から運用まで体系的にまとめられており、実用化する上で参考になる一冊。成功事例も参考にできるでしょう。
E資格の受験資格を得られるJDLA認定プログラム提供社(2022年3月15日時点)の中から、
・専門家の監修を受けている質の高い教材を活用している
・数多くの企業・受講者が過去に受講している
3講座をそれぞれの講座の内容から習熟度別に紹介します。
JDLA理事監修の信頼おける教材で
理論も技術も身につける
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各社の習熟度はJDLAのインタビューを参考にどの知識レベル向けに作成しているかを判断しております。
zero to one(https://www.jdla.org/certificate/engineer/programs/bizlist/no00002/)
STANDARD(https://www.jdla.org/certificate/engineer/programs/bizlist/no00004/)
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※1:2022年11月時点の調査結果です