著者：安宅和人 (著)
| 「都市集中」は人類の必然なのか？
「このままでは歴史ある自然豊かな土地が打ち捨てられ、都市にしか住めない未来がやってくる……」 突如、著者を襲った直感は、専門を越えた仲間との７年にわたる膨大な検討を経て、壮大なビジョンと化した。 自然（森）、インフラ、エネルギー、ヘルスケア、教育、食と農……これらをゼロベースで問い直したときに見えてきた、オルタナティブな世界とは。 数十年では到底終わらない運動のはじまりを告げる圧巻の一冊。 『イシューからはじめよ』の著者が ▼目次 第Ⅰ部 風の谷とは何か 第Ⅱ部 解くべき４つの課題 第Ⅲ部 谷をつくる6つの領域 第Ⅳ部 実現に向けて ※本書で語られる「風の谷」とは、自然豊かな疎な空間を、都市に頼らずとも人が住み続けられる“もう一つの未来”として再構築する構想の呼び名です。都市を否定するものではなく、都市と自然、両方を生かす空間デザインの試みとして提案されます。 |
著者：山田 幸三 (著), 石田 修一 (著), 江島 由裕 (著)
| 日本企業は、グローバル化に伴う多様な価値観や視点を持つ人々が協働する土壌をつくり、新領域での技術開発と柔軟で適応力の高いイノベーション創出のシステムを設計、新たな価値を創造するビジネスに取り組むことが求められている。
本書は、企業の事業創造のマネジメントについて、新事業の創造を考える基礎となる論点を整理したうえで、現場や組織の中から自然発生的に新たな価値を生み出す「創発性」を重視したシステム設計についてわかりやすく論じている。 新事業創造では、新事業を担当する人事とその選抜が注目されることが多いが、組織の他の機能との関連性や整合性を分析して議論しなければ部分最適に陥ってしまうリスクがあることを筆者らは指摘。企業の生存領域であるドメイン、イノベーション、社内企業家、プロジェクトチーム、組織文化等の経営戦略論、経営組織論、企業家論の概念をもとに、戦略と組織の有機的な結合のシステムを対象として論じている。 【目次】 |
著者：矢野裕児 (著), 首藤若菜 (著)
| ◎日本の物流に未来はあるか？ 経営上の最大級の問題を、業界を知り尽くした専門家２名が徹底分析！ 働き方改革によるトラックドライバーの残業規制により、「物が運べなくなる」として大問題となった「物流2024年問題」。 <本書の目次> |
このたび、引っ越すすることになりまして、大量の本を整理したいと思っています。
もともと単身赴任で、こちらに来る際に段ボールを30箱くらいの本を自宅から持ってきていい感じで本棚を作って収納しました。
このラックを5つ連ねており、4mほどを壁一面を占有するかたちになっています。
現地の図書館への新刊の導入状況がイマイチなので、また本を買ってしまい、現状はその5連結の本棚には収まりきらずとなってしまいました。
ということで今回の引っ越しで、「これはもう読まない、不要だ」という本については思い切って断捨離しようと考えており、ちょっとでも高く売れそうな買取ショップを探してみることにしました。
著者：Robert (Munro) Monarch (著), 上田 隼也 (翻訳), 角野 為耶 (翻訳), 伊藤 寛祥 (翻訳)
| 本書は、Human-in-the-Loop機械学習（人間参加型AI）の活用により、効率よく高品質な学習データを作成し、機械学習モデルの品質とアノテーションのコストパフォーマンスを改善する方法を解説する。実世界で応用されるほとんどの機械学習モデルは、人間のアノテーターが作成した学習データセットを利用して構築される。それゆえ機械学習を実世界の問題に応用していくには、この学習データセットをいかに高品質とするかが重要である。
※この電子書籍は、「固定レイアウト型」で配信されております。説明文の最後の「固定レイアウト型に関する注意事項」を必ずお読みください。 学習データセットが高品質なら、単純な機械学習アルゴリズムでも実用的に十分な性能を引き出すことができる。 本書では、アノテーションのプロセスに能動学習という機械学習手法を導入して、アノテーションの品質とコストパフォーマンスを劇的に向上させるテクニックを軸に、AIと人が互いに助け合いながらより良いAIシステムを開発するために役立つ、幅広く、かつ奥深い知見を提供する。本書は4部構成の大著であり、Human-in-the-Loop機械学習や能動学習の解説だけではなく、アノテーションの品質管理手法やアノテーターの評価・管理手法、アノテーションツールの設計方法といった、実際の機械学習プロジェクトに必要な極めて実践的な内容を豊富に含んでいる。 データサイエンティストや機械学習エンジニアはもちろん、アノテーションの実務に関わる管理者・技術者にも本書を読んでいただき、人がより有効な形でモデル開発に関与する「人間参加型AI」の実現に繋げてほしい。 ［原著： Human-in-the-Loop Machine Learning： Active learning and annotation for human-centered AI， Manning Publications， 2021］ ●目次 【第II部 能動学習】 【第III部 アノテーション】 【第IV部 機械学習のためのヒューマン－コンピュータインタラクション】 付録A 機械学習のおさらい 固定レイアウト型に関する注意事項（必ずお読みください） ■使用できない機能 ■推奨環境 |
著者：石井 力重 (著)
| AIを、仕事の効率化や自動化に使うだけではもったいない。 頭のいい人は、AIを使って「自分の能力以上の答え」を手にしています。「革新的なアイデアを出したい」 → 技法10 異質の取り入れ 「10年後も通用するアイデアがほしい」 → 技法15 未来の変化因子 「ひと言のアイデアを膨らませたい」 → 技法24 アイデアスケッチ 「自分の思考の弱点が知りたい」 → 技法31 ダメ出しの模擬 「ビジネスアイデアの売上を予測したい」 → 技法34 売上の計画 「前例のない課題を解決したい」 → 技法43 他領域事例の探索 「難易度の高い悩みを解決したい」 → 技法46 悩みの抽象化 「ユーザーの本当の悩みを知りたい」 → 技法47 主な困りごと …などなど。本書ではAIを使って考えるための56の技法を紹介。 ■目次 １部 すぐにアイデアがほしいとき ２部 アイデアを磨きたいとき ３部 アイデアを実現したいとき ４部 考えるヒントがほしいとき 最終章 「技法」を使いこなす –ケーススタディ |