ChatGPTと著者が二人三脚で執筆！「今の仕事にAIをどう使うか？　考え方一つで「AIの奴隷になるか、AIを奴隷にするか」くらいの大きな違いが出てくる」

クリエイティブ分野で、果たして人間はChatGPTに勝てるのか。本書は、いち個人作家である私が、ChatGPTへ贈る”挑戦状”です。

人間の仕事は、いよいよ奪われるのか？未曽有のスピードで進む変化の本質を世界のテクノロジーとビジネスの「目利き」が解説する。「生成AI」への注目が急速に高まっている。

本書は、現在注目されている「リスキリング」がわかる＆実践できる本。

日本を代表する航空会社といえばANAとJAL。しかし、新型コロナウイルスの感染拡大により、約3年間雌伏の時を過ごしてきたと言えます。

2022年、文章生成AI「ChatGPT」や画像生成AI「Stable Diffusion」など、一般ユーザーも気軽に使える生成AIサービスが次々と現れて世界に衝撃を与えた。

無料で今すぐできて失敗しない。仕事はもっと楽になる！「ITは苦手」「昔からのやり方で稼ぐ」そんなことは言っていられない世界になってしまったのです。

AIで何ができるか?私たちの仕事はどう変わるのか?気鋭の著者が教えるAIビジネスの最新事情と「あたらしい働き方」。

対話型サービスＣｈａｔＧＰＴは驚きをもって迎えられ，ＩＴ企業間で類似サービスをめぐる激しい開発競争が起こりつつある．それらを支える大規模言語モデルとはどのような仕組みなのか．

「めんどくさいことはChatGPTに投げて、人間はもっと頭を使え！」経営者、医師、政治家、AI専門家…ホリエモンが17名の＜先駆者>たちとともにChatGPT活用法を語る！

AI社会になって、ボクは職を失わないだろうか？

文系のワタシが、AIでキャリアアップするには？

そんな不安や疑問を解消するのが本書です。

金と頭は健康に使え！　唯一無二の健康本が誕生！　ホリエモンが世界最先端の抗加齢医学研究者たちにインタビューし得た知見を公開。

 秘書のように問いかけに応えるスマホ、自動運転車、ビッグデータ──。時代を読み解くキーワードは「クラウド」から「ＡＩ＝人工知能」へ。 

残酷な未来で生き残るため
あなたが身につけておくべきこと

２０２２年２月２４日のロシアによるウクライナ侵攻で世界のエネルギー情勢も一変した。欧米諸国はロシアからの化石燃料への依存度を下げる計画を相次いで表明。

テックの巨人「ＧＡＦＡＭ（グーグル、アップル、メタ、アマゾン、マイクロソフト）」は、米国株式市場を一手に牽引するほど肥大化を続けている。他方で、中央集権から分散への動きも始まっている。

 テクノロジーライターの大谷和利と映像コンテンツプロデュサーの小山敬治が、主としてソフト系の観点から、スマートスピーカーを通して見えるAIの未来というテーマで語ります。2018年6月時点に日本で入手可能だったGoogle homeやAmazon echoに加えて、米国にて入手したAppleのHome Podにも話しが及んでいきます。 

お金のヒミツと世の中のカラクリ。知っているか否かで、人生は決まる。すべては経済合理的に考えよ！　『お金持ちになれる黄金の羽根の拾い方』『マネーロンダリング』の橘玲がすぐに使える金銭哲学を伝授。

「一歩踏み出す勇気をくれる人生を変える１冊」―佐藤可士和氏 「"GO OUT"、それは、夢を叶えるための合言葉である」―秋元康氏

著者はオックスフォード大、マックスプランク研究所、ケンブリッジ大をへて、現在、東大ニューロインテリジェンス国際研究機構の脳神経科学者。AI時代こそ、人間的な「創造性」「美意識」に着目される理由

AI（人工知能）を駆使した新サービスの登場で、シンギュラリティの到来は予想以上に早まっている――。

生成AIによって、単純な知的作業の効率を著しく高めることが可能になった。そのおかげで人間は、AIにはできない”創造活動”に集中できる。創造とは、アイディアを見つけ、育てること。

物流現場の最前線を担うトラックドライバーの「定額働かせ放題」とすら言える過重労働は、長らく放置されてきた。その結果人手不足は続き、２０２４年に迫る残業規制の大激震も待ったなしだ。

優れたアルゴリズム、大量のデータ、高速なコンピュータ。３つの要素がそろい新たなＡＩ時代が到来した。企業の現場でもＡＩの実用事例が増えている。だが、ＡＩをめぐる誤解も多々ありそうだ。機械学習に適したデータか？　問題解決の手段はＡＩ以外でも十分ではないか？　人や組織とＡＩが融合し最適化できるか？　またＡＩビジネスにかかわる法的リスクとは…。基本をおさえてビジネスに効くＡＩに触れてみよう。  

本書は『週刊東洋経済』２０１７年７月８日号掲載の２６ページ分を電子化したものです。

第三次人工知能(AI)ブームの中核的役割を果たす深層学習(ディープ・ラーニング)は、その高い信頼性と汎用性ゆえに様々な領域に応用されていく一方で、