製造業向け人工知能講義 [単行本]

製造業向け人工知能講義 [単行本] の 商品概要

• 要旨（「BOOK」データベースより）

  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。

• 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
  3-3-2　データサイエンスにおける機械学習の役割
  3-3-3　データに基づく意思決定を理解する
  3-4　実践的な教育プログラム：実世界データ演習
  3-4-1　データサイエンティスト育成の教育プログラムを作る
  3-4-2　社会人と大学院生が実際の企業の課題に取り組む
  3-4-3　米国での先進的な取り組みを参考に
  3-4-4　社会課題の解決とデータサイエンス
  3-5　まとめ
  
  
  第 4 講義　産業分野における AI 活用：異常検知と IoT
  4-1　産業分野における AI 活用の見取り図を描
  4-2　異常検知と IoT
  4-2-1　異常を検知することと予兆を検知すること
  4-2-2　失敗に学んだ経験を生かす
  4-3　時系列からの異常検知：モデルと学習法・技術コンペ
  4-3-1　代表的なモデルと学習法を整理する
  4-3-2　時系列の課題をどう説明するか
  4-3-3　音による異常検知に関する国際的な技術コンペに参加した経験
  4-4　産業分野での活用：外観検査・画像と言語のモデル・動画像
  4-4-1　画像による外観検査の仕組み
  4-4-2　画像と言語を統合した基盤モデル
  4-4-3　動画像からの異常検知も技術が進んでいる
  4-5　マルチモーダル基盤モデルの産業応用：ロボット制御と自動運転
  4-5-1　ロボット制御におけるマルチモーダル基盤モデルの役割
  4-5-2　自動運転のための知覚・行動計画／制御・対話への適用
  4-6　まとめ
  参考文献 134
  
  第5講義　製造業の AI 活用の変化：活用を拡大させるための課題
  5-1　企業における AI 活用の見取り図
  5-2　製造業の大規模言語モデルの活用：RAG
  5-2-1　文書検索と質問応答
  5-2-2　社内の情報を利用する方法（RAG）
  5-2-3　設計・生産技術・保守などのものづくりでの活用の可能性
  5-3　事例：労働災害、現場用 AI アシスタント、制御プログラムの検証
  5-3-1　労働災害の原因についての推論
  5-3-2　製造業の現場用 AI アシスタントと領域知識の体系化
  5-3-3　制御プログラムの生成と検証を行う仕組み
  5-4　人工知能の活用を拡大させるための課題と DX
  5-4-1　活用には格差が存在しておりその差は広がっている
  5-4-2　人工知能の活用とデジタルトランスフォーメーションの共通点
  5-4-3　プロセスマイニングによる業務の効率改善と自動化
  5-4-4　AI による予測技術が意思決定に与える影響
  5-5　人工知能の活用を拡大させるための組織と文化
  5-5-1　AI 活用を事業領域に拡大させるための組織
  5-5-2　人工知能に関する知の伝承：専門技術者との相互理解が大切
  5-5-3　大切なことは相互理解を超えて共創へと向かうこと
  5-6　まとめ
  
  第6講義　人工知能の規制を理解する：管理の仕組みを整える
  6-1　人工知能の規制と管理の見取り図を描く
  6-2　人工知能の原則と欧州連合の AI 規則への対応
  6-2-1　人工知能に関する原則：OECD・内閣府
  6-2-2　欧州連合の人工知能に関する規制：AI 規則
  6-3　人工知能の開発と運用を管理する仕組み（MLOps）
  6-3-1　機械学習の開発と運用を自動的に管理する
  6-3-2　人工知能に全てを懸ける企業とプラットフォーム
  6-4　信頼できる人工知能とリスク管理フレームワーク
  6-4-1　信頼できる人工知能と対応策
  6-4-2　人工知能に関するリスクを管理するためのフレームワーク
  6-5　人工知能の品質保証と機械学習の品質マネジメント
  6-5-1　人工知能の品質保証ガイドラインの取り組み（QA4AI）
  6-5-2　機械学習の品質マネジメントガイドライン
  6-5-3　AI・データの利用に関する契約ガイドライン（経済産業省）
  6-5-4　スタートアップ企業と事業会社のモデル契約書（特許庁）
  6-6　まとめ
  
  第7講義　継続的な学びに向けて
  7-1　人工知能に関する学びを整理する
  7-2　人工知能の学び：温故知新・材料開発
  7-2-1　人工知能の歴史：温故知新で学ぶ
  7-2-2　新しい概念を理解する方法：深層学習をどう説明するか
  7-2-3　新しい技術の普及にはやってみせることが大切
  7-2-4　深層学習を統計的機械学習との比較によって理解する
  7-2-5　他の分野への AI 適用を材料開発から学ぶ
  7-3　社会人教育の経験：地域との連携・放送大学・早稲田大学
  7-3-1　自治体と大学の連携として社会人教育に取り組んできた
  7-3-2　生成 AI の研修は体験型で
  7-3-3　放送大学での製造業における AI 活用の授業内容
  7-3-4　早稲田大学の社会人講座で工夫した点
  7-3-5　一般向けと専門家向けのセミナーをどう変えてきたか
  7-4　最後に伝えたいメッセージ：知の伝承・現場を知ることの大切さ
  7-4-1　周りを見ることはやめよう
  7-4-2　インターンシップにおける知の伝承
  7-4-3　現場を知ることの大切さを学ぶ
  7-5　まとめ
  7-6　全講義のまとめ
  
  おわりに

• 出版社からのコメント

  製造業のAI活用の入門書。自動化や効率化といった業務に生かすために必要なAIの学び方を講義（読み物）形式でまとめました。

• 内容紹介

  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。
  

• 著者紹介（「BOOK著者紹介情報」より）（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）

  速水 悟(ハヤミズ サトル)
  早稲田大学ＧＣＳ研究機構上級研究員（研究院教授）。岐阜県生まれ。１９８１年東京大学大学院工学系研究科修士課程修了。同年通商産業省工業技術院電子技術総合研究所（現国立研究開発法人産業技術総合研究所）。１９８９年カーネギーメロン大学客員研究員。１９９４年フランス国立科学研究院機械情報学研究所客員研究員。２００１年独立行政法人産業技術総合研究所。２００２年岐阜大学教授。２０２１年早稲田大学グリーン・コンピューティング・システム（ＧＣＳ）研究機構上級研究員（研究院教授）に就任し、現在に至る

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