課題解決とサービス実装のためのＡＩプロジェクト実践読本

本書は、「ビジネスモデル構築」と「実装・サービス化」の両方で豊富な経験と知識を有する著者が、AIをビジネスに取り入れる際のさまざまな側面で、実行すべきこと、注意しなければならないこと、どのように進めるべきかなどを解説していきます。

対象とする読者は、次のような方々です。
●AIプロジェクトを立ち上げ・進行するマネージャーやディレクター
●ディープラーニング（深層学習）・マシンラーニング（機械学習）を仕事に使いたい・使うことになったエンジニア
●AIを自社に導入したい・自社サービスに取り入れたい経営者
●AIプロジェクトの契約書類を作成する法務担当や営業担当

取り上げるのは、
●AIサービスの開発にはどのようなアプローチが必要でるのか
●どのように向き合うのが成功の近道であるか
ということです。

著者の経験をもとにまとめた本書は、AIビジネスにおけるヒントが至るところに隠されています。業界が分野が違っても、必ず参考になるはずです。

第1章では、「AIの特性」の説明から始まり、AI開発に必要なリソース、現状での課題と続けきます。さらに、業種別の活用度、AI開発で必要となる人材像を取り上げます。

第2章では、非エンジニアに向けて、知っておきたい「AIの基礎知識」を説明します。文章による説明だけではなく、日本語を使った「疑似コード」での説明やWebから実行できるニューラルネットワークの訓練など、頭や手を動かして実感できます。

第3章では、AIプロジェクトを立ち上げる際に知っておくべき知識をまとめています。
●適用しやすい課題としにくい課題
●開発モデルの違い（従来のソフトウェア工学との差異）
●契約モデルの違い（請負契約、準委任契約など）
●知的財産権（「学習用データセット」「学習済みモデル」の権利など）
●個人情報（国内、GDPR）
●見積り（著者が使用しているフォーマット掲載）

第4章では、「AIコーディングの基礎」を説明します。Google Colaboratoryを用いた手順はプログラミングの知識がなくても実践できるので、ぜひ手を動かしてみてください。ディープラーニングがどのような仕組みで実行されるのかを知っておくことは、サービス企画の立場での精度を高めます。

第5章では、AIをサービスとして提供する際の現実的な課題を取り上げます。
●AIの提供方式（オープンソース、SDK、WebAPI、SaaSなど）
●AIサービスの構成要素（AIアクセラレータ、クラウド、ドローンなど）
●サービスオペレーション（設計、DevOps、SREなど）

第6章では、具体的な事例を紹介しています。
●農業AI（スマートやさい）
●建設AI（コマツ）
●医療AI（佐賀