本「文系AI人材になる: 統計・プログラム知識は不要」を読みました。

本「文系AI人材になる: 統計・プログラム知識は不要」を読みました。

AIに仕事を奪われる不安から開放される本

英数国理社×AI時代に対応した、AI活用の現場から生まれた実践トレーニング本。
・専門用語は必要最低限に
・豊富な業種別事例は「自社での活用」を考えるヒントに。
・AIとの「共働きスキル」を身につける。
AIを活用したビジネスプランを豊富に紹介。本書は、AIを、機能別に4分類、役割別に2分類し、合計4×2=8分類にわけている。その分類を用いて、事例を解説しているので、非常に理解しやすく、自分の仕事への適用・応用を検討しやすい。AIと共働きスキルを身につけよう。
AIはExcelくらい誰もが使うツールへ！
業種別45事例つき！基礎用語から、文系でもできるAIの作り方、AI企画を具体化するコツまで解説。
Amazon　より

小中学校のプログラミング必修化を目前に控え、大人の間でも「プログラミング」が流行っており、その界隈は熱気を帯びています。
一部には、高額のプログラミングスクールや情報商材への誘導など、ポジショントークも見られますが。
プログラミング熱の背景には、AIの進化による将来への不安が一部にはあると思われます。
本書は、AIを「作る」ではなく「使う」側の人材になることで、将来への不安を払拭してくれる本です。

文系AI人材になるためのステップやAI活用事例

本書では、AIを、機能別に4分類、役割別に2分類し、合計4×2=8分類に区分しています。
その分類は、分析的に整理されていました。
AIを作ったり使ったことがない方にも、基礎用語をわかり易く解説しています。
近い将来、筆者が言うようにExcelくらいにAIが使われる時代が来るかもしれません。

ただ、AIの作り方は、概要を解説するにとどまっています。
なので、それぞれの使うシステムで、それぞれの型に従って、方法を習得する必要があります。
予測には、用語を覚えるだけでなく、周辺の知識も理解しないと精度を上げることは難しいでしょう。
またAIモデルの構築には、大量のデータが必要であり、一般の人にはデータの準備が難しいように感じました。

まだまだAIが浸透していない今の時代だからこそ、誰よりも早くAIを活用できる技術や企画力を身につければ、「他の誰かに置き換えられない希少な存在」になれるはずです。
本書を読んで、力強く一歩を踏み出そうと思いました。