ChatGPTの登場以来、文章、画像、動画、音声（音楽）などさまざま分野で生成AIが登場しています。本書は、そんな多様な生成AIの中でも特に、「おもわずオススメしたくなる！」ような活用法を「推し技（おしわざ）」と命名し、100個厳選して紹介する書籍です。
取り上げる生成AIは、主に「ビジネス」「趣味」「生活」の面で役に立つものに限定し、なるべく無料で利用できるAIを選びました。画像・動画・音楽生成など、趣味や生活（遊び）の場でも生成AIが活用できることを、本書を通して知っていただければと思います。もちろん、最もユーザー数の多いChatGPTは、指示文次第では多様な活用法が見いだせるため、約半数のページを割いて大きく紹介しています。
本書を読めば、私たちの生活に浸透しつつある生成AIのさまざまな使い道がわかるはずです。ぜひ、読者を通して、みなさんの「推し技」を見つけてみてください。

■読者対象
○生成AIを仕事で活用したいビジネスパーソン
○ChatGPT以外の生成AIの使い道を知りたい人
○趣味や生活で役立つ生成AIの活用方法を知りたい人

■目次
第1章　ChatGPTで生成AIの基本を体験しよう
第2章　すぐに使える！実用性の高いChatGPT活用例
第3章　QOLを上げる！生活に役立つChatGPT活用例
第4章　ビジネスに役立つ！生成AIの活用例
第5章　QOLを上げる！生活に役立つ生成AI活用例
第6章　英語学習に役立つ生成AIの活用例
第7章　さまざまな使い道がある画像生成AI
第8章　クリエイティブに役立つ！音楽生成AI
第9章　驚きの生成結果が。動画AIの世界

「ダークデータとダークマターは似ている。ダークデータも目には見えず、記録されていないが、わたしたちの結論や決定や行動を大きく左右しうる。のちほど数々の例を紹介するように、知られていないことが潜んでいるという可能性を無視すると、不幸な結果や取り返しのつかない事態を招くことがある。
ダークデータがどのように生じるのか、なぜ生じるのかを探るのが、本書の目的だ。(中略)最後には、知恵を働かせれば、ダークデータを有効活用できることについても話したい。奇妙なパラドクスのようだが、無知やダークデータの視点を取り入れることで、よりよい判断やよりよい行動が可能になる。つまり、具体的にいうなら、不明なことをうまく使うことで、もっと健康的な生活を送ったり、もっと収入を増やしたり、もっとリスクを減らしたりできるのだ」(本文より)

『データマネジメント知識体系ガイド第二版（DMBOKガイド）』は第3章で担い手であるデータスチュワードの重要性を指摘しています。そこに発言を引用されているDavid Plotkin氏はこのテーマの第一人者であり、著書“Data Stewardship”はロングセラーになっています。

本書は“Data Stewardship”の第二版の邦訳であり、日本で初のデータスチュワードシップ書籍になります。データスチュワードシップの導入と運用に関する明確かつ簡潔、そして実践的なアドバイスとガイドラインを提供します。ガイドラインを見れば組織の構造、ビジネス機能、データ所有権に基づき、どう進めていけばよいかが分かります。Plotkin氏が様々な企業の現場で実践してきたノウハウが多くの成果物の例とともに紹介されています。

第二版で次の点が強化されました。

●グローバルビジネス：国際企業向けの体制をより詳しく解説。国の違いを考慮したビジネス用語の構成など。
●プライバシー規制：国内外のプライバシー規制の実施に関与するデータスチュワードシップを解説。
●ビッグデータとデータレイク：非構造データも含めたデータガバナンスの在り方を提示。
●プロジェクトマネジメント（PM）：データガバナンスのPM方法論への統合を提唱。WBSにデータガバナンスのタスクを追加。
●データドメイン：ビジネス/組織機能からデータドメインへの移行を提案。推奨されるデータドメイン詳細を提示。データドメインの長所と短所も説明。

＜目次＞

1章　データスチュワードシップとデータガバナンス
2章　データスチュワードのタイプ
3章　データスチュワードの役割と責任
4章　データスチュワードシップの導入
5章　ビジネスデータスチュワードのトレーニング
6章　データスチュワードシップの実践
7章　データスチュワードの重要な役割
8章　データスチュワードシップ進捗の計測
9章　データスチュワードシップ成熟度
10章　ビッグデータとスチュワードシップ
11章　データドメインの利用

因果的概念の紹介から、グラフによる理解、
機械学習を利用した因果探索の実践まで

データサイエンティスト、機械学習エンジニアなら
知っておきたい因果の手法を解説

パート1では、関連・介入・反事実、構造的因果モデルなど、
因果推論を構成する基本概念と、グラフ表現を解説。

〔内容より〕
連続殺人医師を統計学で止めることは可能だったか
英国人の生涯性的パートナー数の調査結果の奇妙さ
選挙の出口調査による得票数予測が正確なわけ
「ベーコンで癌になる」は本当に心配すべきことか
患者数が多い病院ほど生存率が高い?
「学歴が高いほど脳腫瘍になりやすい」は本当?
駐車場跡地で発掘された骨がリチャード3世である確率

どれも多くの人たちが実践している日常的なインプット法です。

しかし、後ほどお話しするように、これら６つの学び方のうち、科学が明かした正解はたったの３つ。
他は、思ったほどの効果が確認されていません。
この本では他にもたくさんのインプット方法を科学的に吟味して、脳や心のメカニズムを最大限に生かしたインプット法をわかりやすく説明していきます。

■ ■ ■ もくじ ■ ■ ■
第1章 脳はどうやってインプットしているのか?
第2章 脳を最大限にエンゲージする「読むインプット」術
第3章 現代を生き抜く力! マルチメディアでの学習法
第4章 脳に焼きつく記憶メソッド
第5章 インプットの質を上げるモチベーション管理
第6章 スタンフォード式 AI時代の情報の見分け方

知人が購入を検討している都内の中古一軒家。
開放的で明るい内装の、ごくありふれた物件に思えたが、
間取り図に「謎の空間」が存在していた。

知り合いの設計士にその間取り図を見せると、
この家は、そこかしこに「奇妙な違和感」が
存在すると言う。

間取りの謎をたどった先に見たものとは……。

不可解な間取りの真相は!?
突如消えた「元住人」は一体何者!?

本書で全ての謎が解き明かされる!