ＡＩプロジェクトマネージャのための機械学習工学
発売日：2023年1月
- ページ数
- ２６２ｐ
- ISBN
- 978-4-910558-16-5
- 著者情報
- 吉岡 信和（ヨシオカ ノブカズ）
早稲田大学理工学術院総合研究所・上級研究員／研究院教授。１９９８年、北陸先端科学技術大学院大学情報科学研究科博士後期課程修了。博士（情報科学）。同年（株）東芝入社。２００２‐２０２１年国立情報学研究所、２００７‐２０２１年、総合研究大学院大学、２０２１年より現職。ＩＥＥＥ ＣＳ Ｊａｐａｎ／Ｔｏｋｙｏ Ｊｏｉｎｔ Ｃｈａｐｔｅｒ役員
鷲崎 弘宜（ワシザキ ヒロノリ）
早稲田大学グローバルソフトウェアエンジニアリング研究所長・教授。国立情報学研究所客員教授。（株）システム情報取締役（監査等委員）。（株）エクスモーション社外取締役。ＩＥＥＥ‐ＣＳ Ｖｉｃｅ Ｐｒｅｓｉｄｅｎｔ ｆｏｒ ＰＥＡＢ。情報処理学会ソフトウェア工学研究会主査。２００３年、早稲田大学大学院理工学研究科情報科学専攻博士後期課程修了、博士（情報科学）。２００４‐２００８年、国立情報学研究所、２００８年より早稲田大学理工学術院准教授、２０１６年から現職
内平 直志（ウチヒラ ナオシ）
北陸先端科学技術大学院大学・教授／知識科学系長／トランスフォーマティブ知識経営研究領域長。１９８２年、東京工業大学理学部情報科学科卒業。同年、東京芝浦電気株式会社（現株式会社東芝）に入社。同社研究開発センター等で、人工知能、ソフトウェア工学、サービス工学の研究・開発に従事。研究開発センター次長、技監などを歴任し、２０１３年より現職。博士（工学）、博士（知識科学）
竹内 広宜（タケウチ ヒロノリ）
武蔵大学経済学部経営学科・教授。２０００年、東京大学大学院工学系研究科計数工学専攻修士課程修了。２０００年より日本アイ・ビー・エム株式会社東京基礎研究所に勤務。コールセンターにおける会話データの分析技術、仕様書のテキスト分析技術などの研究開発に従事。２０１３年より金融機関を中心として、機械学習を活用するシステムを開発するプロジェクトに数多く参画。２０１８年より現職。博士（工学）
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商品説明
【まえがき】※一部抜粋
いまや、機械学習は、あらゆるシステムに組み込まれてきている。著者らは2018年頃から機械学習工学研究会の活動や科学技術振興機構（JST）のプロジェクトを通して、ソフトウェア技術者と対話し、機械学習のソフトウェア開発現場への普及とその活用の難しさを感じてきた。
また、この4年で、機械学習をシステムに組み込む際の課題の整理やベストプラクティスの共有がかなり進んできた。本書は、それらを整理し、AIシステムの開発プロジェクトのマネージャが知っておくべきポイントを解説している。
機械学習を活用したAIシステムであっても、機械学習による推論機能は、全体システムの一部として呼び出されるいち機能である。そのため、AIシステムの開発プロジェクトでは、要求を獲得し、それを設計し、実装する従来型の演繹的な開発法と、機械学習プログラムにより、データから推論機能を構築する帰納的な開発法を混在させることになる。
本書では、AIシステムの開発プロジェクトのマネジメントの観点と、上流工程である要求と設計を中心に解説を行っている。特に上流工程でAIシステム開発特有のリスクを洗い出すことが、AI 開発プロジェクトの成功の鍵となる。一方、AI システムの実装技術やテスト技術については、簡単に触れるだけにとどめている。
本書が、AIシステムの開発プロジェクトの成功の助けとなり、AIシステムの普及と発展に少しでも寄与できれば幸いである。
目次
【目次】
第１章 AIシステムの開発概論
１.１ 概要
１.２ 機械学習を活用したAIシステムがなぜ注目されているか？
１.３ AIシステムの具体例
１.４ 機械学習の種類と説明可能性
１.５ 機械学習を使う場面
１.６ AIシステムの構成とそのライフサイクル
１.７ AIプロジェクトの利害関係者と協働作業
１.８ 機械学習特有の活動
１.９ 従来のソフトウェア開発との違い
１.10 AIシステムを開発、運用する際の課題
１.11 AIシステム開発プロジェクトにおける課題のインタビュー
１.12 機械学習工学とは？
１.13 機械学習工学の重要性
１.14 AIシステムの開発・運用時の留意点
１.15 本書で用いる用語
１.16 本章のまとめ
コラム1：開発技術に関する研究コミュニティ：機械学習工学研究会
参考文献
第２章 AIシステムの要求工学
２.１ 概要
２.２ 要求工学とAIシステム
２.３ AIシステムの要求
２.４ 要求に関するプロセスとAIシステムのプロセス
２.５ AIサービスの要求工学の難しさ
２.６ セーフティを実現する難しさ
２.７ AIシステム要求の獲得と分析
２.８ AIシステム要求の記述
２.９ AIシステム要求の妥当性と一貫性の確認
２.10 AIシステム要求の管理と運用時の要求
２.11 本章のまとめ
参考文献
第３章 機械学習システムのアーキテクチャと設計
３.１ 概要
３.２ 機械学習システムの開発プロセスと設計
３.３ 機械学習システム設計の基礎
３.４ 機械学習システムデザインパターン
３.５ パターンを組み入れた段階的なアーキテクチャ設計
３.６ 本章 ほか
商品詳細
- シリーズ名
- 設計技術シリーズ
- 出版社名
- 科学情報出版
- サイズ
- ２１ｃｍ
- 対象年齢
- 一般
- フォーマット
- 単行本
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