先に答え：この本は何に使える？
この本は、AIで迷ったときに「AIを予測の費用を下げる技術と見ると、判断、行動、データの役割分担が整理できる」を判断軸として与えてくれる。
01AIを予測の費用を下げる技術と見ると、判断、行動、データの役割分担が整理できる
02予測対象、判断基準、行動、結果、学習データを一つの流れとして設計する
03予測精度、介入率、判断時間、誤判定損失、成果改善で変化を確かめる
この本の考え方は、現実でも使えるか
『予測マシンの世紀 AIが駆動する新たな経済』が示す答えは、「AIを予測の費用を下げる技術と見ると、判断、行動、データの役割分担が整理できる」である。本書は、この考えをAI・デジタル経営の判断にどう使うかを説明する。
使いやすい条件
- AIについて、知識の収集ではなく具体的な判断基準がほしい人
- 「予測対象、判断基準、行動、結果、学習データを一つの流れとして設計する」を自分の仕事や生活で試したい人
そのまま使わない方がよい条件
- AIの全体像より、すぐ使えるチェックリストだけを短時間で探している人
- 予測が安くなるほど価値判断と責任は重要になるを受け入れにくい人
最初に試すこと
楽天グループの事例では、精度だけでなく判断速度、誤りの損失、人による介入、事業成果を測るという視点で考えられます。
書籍情報
アジェイ・アグラワル、ジョシュア・ガンズ、アヴィ・ゴールドファーブ／早川書房／2019年2月／ISBN 9784152098375／日本語版
本書は、何をどう説明しているか
AI導入を目的にし、何を予測できればどの判断が変わるかを定めないという悩みに対し、予測対象、判断基準、行動、結果、学習データを一つの流れとして設計するという考え方を示します。本稿では公開書誌と紹介情報を土台に、内容の要約、向いている読者、実務での使い方、注意点を分けて解説します。
