製造業向け人工知能講義　急速に進化する人工知能の技術業務の自動化・効率化に生かす　業務改革・ＤＸ推進部門、ＩＴ部門、生産技術部門、経営層の悩みに応える

異常検知、外観検査、ロボット制御、自動運転。製造業向け人工知能研究の第一人者が徹底解説。産業応用の本質が分かる！大規模言語モデルやマルチモーダルも網羅。

進化の速いAIはここを押さえる
製造業の業務活用のための人工知能講義
業務改革、DX推進部門、IT部門、生産技術部門、経営層の悩みに応える

　製造業が人工知能（AI）を業務で活用するために、押さえておくべき「本質」を講義形式（読み物）でまとめました。AIは業務の生産性や付加価値の向上に非常に役立つ技術です。ところが、技術の進化が極めて速いため、多くのビジネスパーソンにとって理解が追い付かず、「どうやって使いこなせばよいのか、よく分からない」という現実があります。こうしたビジネスパーソン、中でも企業の業務改革やDX、AI、IT推進部、生産技術部の社員や管理者、経営者の悩みに応えるために、業務活用を進める上で押さえるべきAIのポイントを伝授し、変化に対応してAIを学ぶ際の「見取り図」を描くためのガイドを提供します。
　筆者は、名だたる日本の大手企業からAI活用に関する研修のオファーを受け続けている速水悟教授。AIをどのように学べば実務において活用できるかについて、AIの専門知識を持たない人でも理解できます。

目次

はじめに

第1講義　人工知能を活用するために
1-1　人工知能とは何か
1-2　製造業における人工知能の活用
1-3　発想を変えれば日本の製造業には大きなチャンスがある
1-4　仕事で活用するために必要な知識とスキルをどう学べばよいか
1-5　AI を学び直す／AI で学び直す
1-6　まとめ

第2講義　大規模言語モデル：製造業向けの活用法
2-1　言語処理の見取り図を描く
2-2　言語処理の発展：翻訳から言語理解へ
2-2-1　統計的手法を用いた機械翻訳から深層学習への進展
2-2-2　トランスフォーマーの登場
2-3　大規模言語モデル：穴埋め問題・丸暗記・強化学習
2-3-1　自己教師あり学習：自分で穴埋め問題を作って解く
2-3-2　文脈による指示：丸暗記・例を示して答えさせる
2-3-3　生徒も教師も計算機：強化学習の役割
2-4　　生成 AI の利用：文章の生成・推論・対話型インターフェース
2-4-1　文章を生成するモデル：製造業向けの活用法
2-4-2　プログラミングを支援するアシスタントとしての利用
2-4-3　画像やイラストを生成するモデルとしての利用
2-4-4　大規模言語モデルに考えさせる（推論）
2-4-5　対話型人工知能の登場と日本国内の反応
2-4-6　対話型インターフェースをどう使うか
2-4-7　対話型 AI：GPT-4o と会話 AI エージェントによる英語教育
2-5　まとめ

第3講義　データサイエンスの実践的教育
3-1　データサイエンスの見取り図を描く
3-2　データサイエンティストに求められる知識とスキル
3-2-1　データサイエンス＝統計というのは誤解
3-2-2　重要なスキルは応用力と実践力
3-2-3　リテラシーから応用基礎そしてエキスパートへ
3-3　データサイエンスと機械学習の関係を整理する
3-3-1　機械学習について知っておくべき最低限の知識

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