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図解入門 最新 AI技術がよ～くわかる本
商品説明
AI技術は、2020年代に入り、急速に進化しました。
今では、AIを使いこなすことが社会人の必須スキルといわれていますが、使いこなすには「AIとは何か」「何ができて、何ができないのか」を理解することが重要です。
本書は、ビジネスパーソン向けにAI技術の基礎知識から、
ディープラーニングを起点としたAIの進化と社会への影響、
AI技術のビジネス活用、専門用語のかんたん解説まで順を追ってわかりやすく解説します。自動巡回ロボットなど具体的な活用事例も満載です！
－目次－
第1章 AI関連技術の最前線～過去から未来までの系譜
1-1 AIの何がすごい?どんな風に社会を変える?
1-2 目を持ったコンピュータ
1-3 意図を理解して会話する生成AI
1-4 Microsoft Office（365）に生成AI「Copilot」を加えるとどう変わる?
1-5 人口減少･少子高齢化、社会課題とAI
1-6 ICTの最新技術を人間の身体に例えると
1-7 AIとは何か?
1-8 AIの開発、機械学習･AIモデル作成･推論
1-9 強いAIと弱いAI、AGIとSGI
1-10 トヨタが開発したバスケAIロボ
1-11 囲碁の勝負で人間を破った人工知能「アルファ碁」
1-12 予想以上に早く進化を遂げた囲碁用AI
1-13 エキスパートシステム
1-14 「IBM Deep Blue」と人間の頭脳戦
1-15 ディープラーニングの導入
1-16 AlphaGoが強力な囲碁AIになるまで
1-17 人工知能ブームとGoogleの猫
1-18 画像認識コンテスト「ILSVRC」でディープラーニングが圧勝
1-19 「機械学習」の研究者がノーベル物理学賞を受賞
1-20 DeepMindとゲーム用自律学習型汎用AI
1-21 パターンマッチングと識別AI
1-22 「骨格検知AI（骨格推定AI）」 ― 姿勢を読み取るAI
1-23 AI業界の覇者「NVIDIA」
1-24 チューリングテスト
コラム 中国語の部屋
1-25 シンギュラリティ（技術的特異点）
1-26 トランジスタが人間の脳を超えるとき
1-27 知識と知恵の違い、そして知能へ
1-28 脳細胞が次世代コンピュータになる ― ソフトバンクと東京大学が研究
第2章 生成AIの登場で社会が変わる
2-1 「トランスフォーマーモデル」が世界を変えた
2-2 生成AIの特徴と種類
2-3 大規模言語モデル（LLM）
コラム 「GoogleのAI独占」を阻んだOpenAI
2-4 OpenAIの「GPT」と「ChatGPT」
2-5 Google vs OpenAI（Microsoft） ― LLMの覇権を巡る争い
2-6 AI関連株の価格が急落 ― DeepSeekショック
2-7 幻を見るAI ― ハルシネーション
2-8 大規模言語モデルとRAG
2-9 続々と登場する日本語LLM
2-10 表の意図を理解するAI
2-11 LLMを最大限に活用 ― プロンプトエンジニアリング
2-12 テキスト文字からイラストや絵を描く ― 画像生成AI
コラム AIの悪用 ディープフェイク問題
第3章 AI技術のビジネス活用
3-1 人間と自然に会話するコンピュータ
3-2 工場を丸ごとデジタルツインで構築 ― メルセデス/BMW
3-3 見えない電波をデジタルツインで可視化 ― エリクソン
3-4 大阪･関西万博に向けて多言語で観光案内するロボット ― NTTとugo
3-5 注目を集める人型ロボット―ヒューマノイド
3-6 NVIDIAが「ヒューマノイド」の開発を支援
3-7 メーカーが異なるロボット同士が日本語でコミュニケーション―ユカイ工学
コラム プログラマーとAIが協働
3-8 自動巡回ロボットと生成AI活用のメリット（警備/製造業/プラント） ― ugo
3-9 コールセンターのオペレータ支援
3-10 演じているのはどこにも実在しないタレント ― バーチャルヒューマン事例 伊藤園
コラム 宮崎銀行もAIタレントを起用
3-11 レジェンドを生成AIでデジタルヒューマン化 ― AI美空ひばり
3-12 実在のタレントをAIでデジタル再現 ― バーチャル若大将
3-13 本物そっくりなAIボイスと倫理問題
コラム トークボイス解禁にあたって梶裕貴さん コメント
3-14 受付に生成AI導入のユースケース
3-15 次世代「AIエージェント」の開発に大手企業が注力
コラム AIエージェントの活用事例
3-16 働き方改革、社員全員にパーソナルAIエージェント ― アクセンチュア
コラム 個人のスキルを反映した相棒「AIバディ」
3-17 ファッション業界での生成AI活用事例
3-18 世界トップの高性能な生体認証（声/指紋/顔/虹彩etc） ― NEC
3-19 増える無人AI決済店舗、そのしくみとメリット
3-20 人間拡張コンソーシアム設立 ― ドコモ・ソニー・トヨタ・ホンダなど
3-21 日本中にAIグリッドを構築「AI-RAN」構想 ― NVIDIAとソフトバンク
第4章 超入門かんたん解説AI関連技術と専門用語
4-1 学習することで判断できるようになるAI
4-2 機械学習と特徴量
4-3 ニューラルネットワークと分類問題
4-4 ニューラルネットワークのしくみ
4-5 ディープラーニング（深層学習）
4-6 教師あり学習と教師なし学習
4-7 強化学習
コラム AlphaGoと強化学習
4-8 バックプロパゲーション（誤差逆伝播法）
4-9 ニューラルネットワークをもっと深く知る
4-10 人の動きや行動から学ぶ「模倣学習」
4-11 転移学習
4-12 GAN（敵対的生成ネットワーク）
4-13 トランスフォーマーモデル
4-14 説明できるAI「XAI」
4-15 AIが人間のように論理的な推論を行う「リーズニング」
コラム ゼロショット学習（Zero-shot Learning）
4-16 テストタイムスケーリング/テストタイムオーギュメンテーション
1-1 AIの何がすごい?どんな風に社会を変える?
1-2 目を持ったコンピュータ
1-3 意図を理解して会話する生成AI
1-4 Microsoft Office（365）に生成AI「Copilot」を加えるとどう変わる?
1-5 人口減少･少子高齢化、社会課題とAI
1-6 ICTの最新技術を人間の身体に例えると
1-7 AIとは何か?
1-8 AIの開発、機械学習･AIモデル作成･推論
1-9 強いAIと弱いAI、AGIとSGI
1-10 トヨタが開発したバスケAIロボ
1-11 囲碁の勝負で人間を破った人工知能「アルファ碁」
1-12 予想以上に早く進化を遂げた囲碁用AI
1-13 エキスパートシステム
1-14 「IBM Deep Blue」と人間の頭脳戦
1-15 ディープラーニングの導入
1-16 AlphaGoが強力な囲碁AIになるまで
1-17 人工知能ブームとGoogleの猫
1-18 画像認識コンテスト「ILSVRC」でディープラーニングが圧勝
1-19 「機械学習」の研究者がノーベル物理学賞を受賞
1-20 DeepMindとゲーム用自律学習型汎用AI
1-21 パターンマッチングと識別AI
1-22 「骨格検知AI（骨格推定AI）」 ― 姿勢を読み取るAI
1-23 AI業界の覇者「NVIDIA」
1-24 チューリングテスト
コラム 中国語の部屋
1-25 シンギュラリティ（技術的特異点）
1-26 トランジスタが人間の脳を超えるとき
1-27 知識と知恵の違い、そして知能へ
1-28 脳細胞が次世代コンピュータになる ― ソフトバンクと東京大学が研究
第2章 生成AIの登場で社会が変わる
2-1 「トランスフォーマーモデル」が世界を変えた
2-2 生成AIの特徴と種類
2-3 大規模言語モデル（LLM）
コラム 「GoogleのAI独占」を阻んだOpenAI
2-4 OpenAIの「GPT」と「ChatGPT」
2-5 Google vs OpenAI（Microsoft） ― LLMの覇権を巡る争い
2-6 AI関連株の価格が急落 ― DeepSeekショック
2-7 幻を見るAI ― ハルシネーション
2-8 大規模言語モデルとRAG
2-9 続々と登場する日本語LLM
2-10 表の意図を理解するAI
2-11 LLMを最大限に活用 ― プロンプトエンジニアリング
2-12 テキスト文字からイラストや絵を描く ― 画像生成AI
コラム AIの悪用 ディープフェイク問題
第3章 AI技術のビジネス活用
3-1 人間と自然に会話するコンピュータ
3-2 工場を丸ごとデジタルツインで構築 ― メルセデス/BMW
3-3 見えない電波をデジタルツインで可視化 ― エリクソン
3-4 大阪･関西万博に向けて多言語で観光案内するロボット ― NTTとugo
3-5 注目を集める人型ロボット―ヒューマノイド
3-6 NVIDIAが「ヒューマノイド」の開発を支援
3-7 メーカーが異なるロボット同士が日本語でコミュニケーション―ユカイ工学
コラム プログラマーとAIが協働
3-8 自動巡回ロボットと生成AI活用のメリット（警備/製造業/プラント） ― ugo
3-9 コールセンターのオペレータ支援
3-10 演じているのはどこにも実在しないタレント ― バーチャルヒューマン事例 伊藤園
コラム 宮崎銀行もAIタレントを起用
3-11 レジェンドを生成AIでデジタルヒューマン化 ― AI美空ひばり
3-12 実在のタレントをAIでデジタル再現 ― バーチャル若大将
3-13 本物そっくりなAIボイスと倫理問題
コラム トークボイス解禁にあたって梶裕貴さん コメント
3-14 受付に生成AI導入のユースケース
3-15 次世代「AIエージェント」の開発に大手企業が注力
コラム AIエージェントの活用事例
3-16 働き方改革、社員全員にパーソナルAIエージェント ― アクセンチュア
コラム 個人のスキルを反映した相棒「AIバディ」
3-17 ファッション業界での生成AI活用事例
3-18 世界トップの高性能な生体認証（声/指紋/顔/虹彩etc） ― NEC
3-19 増える無人AI決済店舗、そのしくみとメリット
3-20 人間拡張コンソーシアム設立 ― ドコモ・ソニー・トヨタ・ホンダなど
3-21 日本中にAIグリッドを構築「AI-RAN」構想 ― NVIDIAとソフトバンク
第4章 超入門かんたん解説AI関連技術と専門用語
4-1 学習することで判断できるようになるAI
4-2 機械学習と特徴量
4-3 ニューラルネットワークと分類問題
4-4 ニューラルネットワークのしくみ
4-5 ディープラーニング（深層学習）
4-6 教師あり学習と教師なし学習
4-7 強化学習
コラム AlphaGoと強化学習
4-8 バックプロパゲーション（誤差逆伝播法）
4-9 ニューラルネットワークをもっと深く知る
4-10 人の動きや行動から学ぶ「模倣学習」
4-11 転移学習
4-12 GAN（敵対的生成ネットワーク）
4-13 トランスフォーマーモデル
4-14 説明できるAI「XAI」
4-15 AIが人間のように論理的な推論を行う「リーズニング」
コラム ゼロショット学習（Zero-shot Learning）
4-16 テストタイムスケーリング/テストタイムオーギュメンテーション
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