未来を予測するとは?AI×データの時代とは?シン・ニホン AI×データ時代における日本の再生と人材育成 (NewsPicksパブリッシング) | 安宅和人|NewsPicksパブリッシング

未来を予測するとは?AI×データの時代とは?シン・ニホン AI×データ時代における日本の再生と人材育成 (NewsPicksパブリッシング)

未来を予測するとは?AI×データの時代とは?
こういった疑問に答えていきます。

発売10日で7万部突破!
25万部超の名著『イシューからはじめよ』から9年――。
渾身の力で投げ込む、ファクトベースの現状分析と新たなる時代の展望!

現在の世の中の変化をどう見たらいいのか?日本の現状をどう考えるべきか?企業はどうしたらいいのか?すでに大人の人はこれからどうサバイバルしていけばいいのか?この変化の時代、子どもにはどんな経験を与え、育てればいいのか?若者は、このAIネイティブ時代をどう捉え、生きのびていけばいいのか?国としてのAI戦略、知財戦略はどうあるべきか?AI時代の人材育成は何が課題で、どう考えたらいいのか?日本の大学など高等教育機関、研究機関の現状をどう考えたらいいのか?『イシューからはじめよ』から9年―。ファクトベースの現状分析と新たなる時代の展望。

著者について
安宅和人(あたか・かずと)
慶應義塾大学 環境情報学部教授
ヤフー株式会社 CSO(チーフストラテジーオフィサー)
データサイエンティスト協会理事・スキル定義委員長。東京大学大学院生物化学専攻にて修士課程修了後、マッキンゼー入社。4年半の勤務後、イェール大学脳神経科学プログラムに入学。2001年春、学位取得(Ph.D.)。ポスドクを経て2001年末マッキンゼー復帰に伴い帰国。マーケティング研究グループのアジア太平洋地域中心メンバーの一人として幅広い商品・事業開発、ブランド再生に関わる。2008年よりヤフー。2012年7月よりCSO(現兼務)。全社横断的な戦略課題の解決、事業開発に加え、途中データ及び研究開発部門も統括。2016年春より慶應義塾大学SFCにてデータドリブン時代の基礎教養について教える。2018年9月より現職。内閣府 総合科学技術イノベーション会議(CSTI)基本計画専門調査会 委員、官民研究開発投資拡大プログラム (PRISM) AI技術領域 運営委員、数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度検討会 副座長なども務める。著書に『イシューからはじめよ』(英治出版、2010)

本の概要

AI×データの発展により、時代は多面的に「確変モード」に突入した。
目まぐるしく動く社会の中、本書は以下の問いをひとつなぎにして答える。
・現在の世の中の変化をどう見たらいいのか
・日本の現状をどう考えるべきか
・企業はどうしたらいいのか
・すでに大人の人はこれからどうサバイバルしていけばいいのか
・この変化の時代、子どもにはどんな経験を与え、育てればいいのか
・若者は、このAIネイティブ時代をどう捉え、生きのびていけばいいのか
・国としてのAI戦略、知財戦略はどうあるべきか?
・AI時代の人材育成は何が課題で、どう考えたらいいのか
・日本の大学など高等教育機関、研究機関の現状をどう考えたらいいのか
産・官・学の全領域を横断しファクトベースで切り込む、著者渾身の書き下ろし!
意志なき悲観論でも、現実を直視しない楽観論でもない、建設的(Constructive)な、「価値ある未来のつくり方」。
目次
1章 データ×AIが人類を再び解き放つ — 時代の全体観と変化の本質
2章 「第二の黒船」にどう挑むか — 日本の現状と勝ち筋
3章 求められる人材とスキル
4章 「未来を創る人」をどう育てるか
5章 未来に賭けられる国に — リソース配分を変える
6章 残すに値する未来

発売日:2020/2/20
ページ数: 444ページ

本のレベル

中級者向け

・分かりやすさ

・専門性   


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本の感想(まとめ)

イシューからはじめよ ― 知的生産の「シンプルな本質」で有名な安宅さんの本です。 前半は非常に面白く、これからの時代に必要とされる力だったり、データを見る能力について詳しく書かれている。

2度3度読みたい本ですね。未来について4つの観点から書かれているのが面白いです。①既存の延長である未来、②いくつかの限られた選択肢からなる未来、③いくらかの可能性の範囲にある未来、④全く方向性がつかめない未来。

未来について、どの程度予測がついたりつかなかったりするのかの考え方として学べます。 あとはデータの活用について、データがあるだけの状態はダメで、それではどうあれば良いのか?

それは領域横断的に活用できる環境を整えることや、API等で連携しリアルタイムにデータを取得して活用できる環境を整えることが必要という点が気づきとなります。

データ×AIの時代、成長する学習モデルを早く作ったものが勝つ →小さく初めて成長させるモデルで良い。

未来(商品・サービス)=課題(夢)×技術×デザイン(アート) →どれかが0だと未来なし →組み合わさって価値が出る。

じゃまオヤジではなく、変革者(トランスフォーマー)になる。振り回される側ではなく、未来を創る側に回るといった示唆にとんだ内容となっておりますのでオススメの一冊ではないでしょうか。

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