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TAG考え方

連載:AI脳の創り方

Vol.15

ビジネスパーソンのための戦略的AI活用のキモ

AIが人間のように判断すること、にも危険がある

AIが人間のように判断すること、にも危険がある

前回は「AIの判断は人間のそれとは違う」というお話をいたしました。今回は逆に、AIが人間と同じような判断ができるようになるという性質自体が問題になる場合がある、というお話をいたします。それは、人間が持っている偏見などがそのまま真似をされて結…

連載:AI脳の創り方

Vol.14

ビジネスパーソンのための戦略的AI活用のキモ

AIは人間のように判断する、と思ったら大間違い

AIは人間のように判断する、と思ったら大間違い

人工知能という言葉からは、AIは人間と同じように考えて人が行ったのと同じような結果を出すことができるものだというイメージを抱きがちです。最近のAIはちょっとしたニュース記事を読み上げてみたり、俳句を詠んでみたり、とより人間らしい知的作業をこ…

連載:Q&AI

Vol.8

AIベンチャー社長がズバリ指南。失敗しないAI活用の勘どころ

チャットボットを導入し、数ヶ月で使わなくなる企業と毎月工数や人件費削減ができている企業とでは、どのような違いがありますか?

チャットボットを導入し、数ヶ月で使わなくなる企業と毎月工数や人件費削減ができている企業とでは、どのような違いがありますか?

AIベンチャー社長の中村氏が、AIビジネスを検討するビジネスパーソンの疑問や質問に回答するQ&A企画。今回はAI導入を検討する企業の代表から寄せられた声にズバリ回答いたします。 Q:チャットボットを導入し、数ヶ月で使わなくなってしまう企業…

連載:Q&AI

Vol.7

AIベンチャー社長がズバリ指南。失敗しないAI活用の勘どころ

経営者からAI導入を命じられた……。何から手をつければ良いでしょうか?

経営者からAI導入を命じられた……。何から手をつければ良いでしょうか?

AIベンチャー社長の中村氏が、AIビジネスを検討するビジネスパーソンの疑問や質問に回答するQ&A企画。今回はEC事業を展開する企業の担当者から寄せられた声にズバリ回答いたします。 Q:経営者からEC事業のコスト削減のため、AI導入を検…

連載:逆説的AI論

Vol.1

向井蘭(労働法に強い弁護士)×境目研究家・安田佳生

安田向井

残業=悪が標準になることで再編必至の中小企業

境目研究家の安田佳生氏が、逆説的にAIにアプローチする対談企画も第6弾に突入。今回は、労働法に強い弁護士・向井蘭氏がお相手。働き方改革法案の施行もあり、話はAIそっちのけで、中小企業の今後へと展開。そこから浮き彫りなったのは中小企業にとって…

AI時代に活躍する人材になるために磨くべき3つの能力とは

なぜAI時代は人を不安にするのか… AI時代の到来は、職場にフォーカスするとどちらかといえばネガティブな捉え方が目立つ。人間に取って代わり、仕事を奪うというのがその理由だろう。このなんとも言えない不安の正体を「専門家はAI失業の危機を語る…

連載:逆説的AI論

Vol.4

大久保圭太(税理士)×境目研究家・安田佳生

大久保氏

気鋭の税理士が目指す新しいビジネススタイル

財務に強い税理士の大久保圭太氏と境目研究家の安田氏の対談最終回は、AI時代に負けない税理士集団を生む、独自の運営ノウハウを公開。士業の概念に縛られない税理士が目指す、新しいビジネススタイルの一端に境目研究家が切り込む。 『100人のパート…

連載:逆説的AI論

Vol.3

大久保圭太(税理士)×境目研究家・安田佳生

大久保氏と安田氏

AI時代に知っておくべき、お金の処方箋

財務に強い税理士の大久保圭太氏と境目研究家の安田氏の対談3回目は、稼げる税理士によるお金の増やし方へテーマが展開。すごい蓄財術がクールに明かされる中で、AI時代のお金の借り方など、今回も濃密な内容となった。 その3 『ヒトの金で商売をする…

連載:逆説的AI論

Vol.2

大久保圭太(税理士)×境目研究家・安田佳生

大久保氏

AI時代に稼げる税理士はなにをしているのか

財務に強い税理士の大久保圭太氏と境目研究家の安田氏の対談2回目は、稼げる税理士はなにをしているかについて肉迫。そこから見えてきたのは職業的な“体質”が、思考停止を醸成しているという事実だ。そこからは、AI時代に埋もれない職業観もあふれ出てき…

連載:AI脳の創り方

Vol.7

ビジネスパーソンのための戦略的AI活用のキモ

AIプロジェクト頓挫

つまずきやすく対策が限定的なAIプロジェクトとの向き合い方

やってみなければ分からないAIプロジェクト。やっかいなのは、そうなったときに取れる対策が、実はそれほど多くないことです。データ量を増やすか、データの品質を上げるか、あるいは全く新しくデータを集めるか…大体はそのいずれかです。 データがネッ…

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