【3分で概説】AI白書2020 レビュー、要点まとめ (G検定対策にも)

G検定

こんにちはりょうたろです。

本記事では、「AI白書 2020」のレビューと要点まとめをしたいと思います。

これは、課題や実装の推進に向けた取組みなどを、エンジニアでない、企業の経営層や現場のビジネスパーソンにも分かりやすく解説している本です。

また、本書は日本ディープラーニング協会が主催する「G検定(ジェネラリスト検定)」の参考図書にもなっています。非常にためになる1冊でしたので、皆さんに紹介したいと思います。

*この度2021年2月にディープラーニング G検定に興味をもったらはじめに読む本を Kindle本で出版しました!是非ご確認ください!

概要:この本を読むとわかること

・AI時代のビジネス戦略とその課題
・AI の技術の「概要」「主な技術や最新技術動向」
・AIの国内および海外での利用動向
・AIの社会実装のためのガイドライン、制度など
・日本の AI社会実装を進めるための人材育成の取り組み

本書の章立て

第1章 2020年のAIとビジネス (G検定出題頻度:低)

海外でのAI実装例の紹介や、有識者の対談が掲載。
AI をビジネス導入するためには、「AI化を技術課題でなく、経営課題として捉える」必要があるとのこと。
調査によると、海外に比べ日本では経営者層のAI への理解度が低いという報告があり、また、従業員全体の ITリテラシーが低いという課題も挙げられた。日本でのAIの社会実装が広がらないことへの危機感が本書を通してうかがえた。

*ちなみに、本章ではG検定で頻出の人物「ジェフリーヒントン」氏の講演の模様も収録されており、彼のご尊顔を見ることができます。

第2章 技術動向 (G検定出題頻度:高)

本章では、知的活動を実現する技術として認識・理解・学習・判断・予測・言語・知識・身体・創作などの心の知的活動を実現する技術について、概要や最新技術動向を紹介してくれます。

また Deep Learning に関して基本的な原理と技術動向についても記載してくれています。
( 最新の G 検定においてもこの分野は出題頻度の高い分野です) とはいえ、難しい数式は出てきません。またディープラーニングの特徴として、与えたデータに対する推論の過程が見えない、いわゆるブラックボックスという課題があるのですが、現在は説明可能な AI に関する研究が盛んに行われており、この内容も多く盛り込まれています。

2-6章では各国の研究開発の実例が出されており、日本がアメリカや中国に比べ AI に関する民間企業の規模や AI 関連の人材が不足している。といった内容が 記されています。

第3章 利用動向 (G検定出題頻度:中)

ディープラーニング の仕組みは大量のデータを用いて特徴を自力で抽出することを可能としました。ディープラーニングの登場で画像認識、音声・言語認識が飛躍的に進歩し、画像認識に関しては自動運転、医用画像の認識と診断、不良品検知などに産業利用されています。また、音声・言語認識に関しては機械翻訳の他、会話を自動的に行うチャットボットも普及し始めています。

本章では、製造業、自動車産業、インフラ、農業、医療、防犯、エネルギー、流通など 多くの事業分野での活用事例が示されています。AI 産業というと、遥か未来のことをイメージする方もいるかもしれませんが、もうすでに始まっているんですね!

第4章 制度政策動向 (G検定出題頻度:高)

 AI の社会実装を進める上での制度改革や政府の進める政策、そして AI に関する原則やガイドラインについての内容です。

技術分野に比べるとあまりエキサイティングな内容ではないかもしれませんが、 AI の実装を行う上で、その利用制限やガイドラインを知っていくことは重要と思われます。また G 検定についても頻出な分野です。また本書の後半では AI 政策の基本方針と AI 研究支援投資イノベーションに関する政府の戦略が記されています

第5章  「AI人材育成」と「地域スタートアップエコシステム(G検定出題頻度:低)

第5章は AI 実装を推進する AI 人材の育成地域スタートアップエコシステムについてです。

日本ではアンケート結果によると、一般企業では「 AI を使いこなせる従業員」と「 AIの導入を推進する現場の従業員」 が不足しているという結果が得られたとのこと。

地域スタートアップエコシステム:シリコンバレーのように地域の大学や産業が協力しスタートアップを立ち上げ支援し、それによって成長した企業が新たなスタートアップ企業を支援すると言った循環型のシステムのことを言います。

日本でも一部ではそのような取り組みがなされているものの、企業側の AI 人材の受け入れや育成体制の整備など今後の課題も多いという内容でした。 

まとめ

AI 白書は530ページとかなりボリューム満点なのですが、現在の日本そして世界の AI の技術動向産業利用、そしてそのボトルネックとなっている制度改革や、 AI 人材の育成に関する取り組みが分かる一冊でした。 G 検定にも出題される教材ですが、試験直前に詰め込むには量が多すぎるので、試験申し込みと同時に購入して計画的に読み進めるか、普段から少しずつ読んでおくのが良いかと思います。(私は試験後にゆっくり読みました。)
基本的に、AI エンジニアでない方向けに書かれているので、一般の経営者やビジネスマンも楽しめる、必携の1冊となっています!

以上 AI白書2020のレビューでした。皆さんも是非読んでみてください。AI の産業導入は急激に進められていますので、それに遅れないためにはぜひ読むべきと思います。難しい数式などはありませんのでとっつきやすい内容です。

【合格への近道】おすすめ参考書

G検定を受ける上で苦労したのが「どの参考書を使うか」です。少ないネットでの情報をかき集めたり、実際に自分で購入して使った経験をもとに、オススメ参考書や勉強法についてまとめています。

ディープラーニング G検定 公式テキスト(白本)

まずは ディープラーニング G検定 公式テキスト が良いです。この本は通称(白本)と呼ばれています。試験範囲はひと通り網羅しておりそれほど堅苦しい書き方でもないので読みやすいです。やっぱり公式テキストは外せないですね。直前になると売り切れる事もあるようなのでご注意を。

徹底攻略ディープラーニングG検定ジェネラリスト問題集 (黒本)

白本とセットで勉強していただきたいのが徹底攻略ディープラーニングG検定ジェネラリスト問題集 通称(黒本)です。非常にわかりやすい良本で、私の勉強の軸は黒本でした。ただわかりやすい分、全体的に難易度は低めです。また、G 検定本番のテストで黒本と全く同じ問題が数問出ました

これ1冊で合格! スッキリわかるディープラーニングG検定(青本)

これ1冊で合格! スッキリわかるディープラーニングG検定 テキスト&問題演習(青本)は、資格試験で有名なTAC 社によって出版されたテキスト&問題集です。黒本に比べて青本の方が情報が新しく、最新の本試験に沿った内容がのっています。また、過去問分析にもとづく予想問題もあり、テスト本番前の最終確認に使うのも良いでしょう。ただ内容は少し難しいので、1冊目から青本に行くのは厳しいかなという印象です。白本&黒本→青本の順がオススメです。

その他:Udemy の動画学習

【G検定受験にも対応】ディープラーニングの実装体験でビジネスのためのAI活用
あらかじめ動画での学習をしておくと、G検定のテスト勉強を始めるうえでかなりアドバンテージになると思います。また、実践的な動画なので、見ていてかなり面白いです!

この講座のほかにも、人工知能やプログラミングなどの学習プラットホームとして
Udemy は人気講座がたくさんあります。動画も安価ですし、教養をつける意味でもオススメです!



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