『ダイヤモンド社、DIAMOND ハーバード・ビジネス・レビュー、テオドロス・エフゲニュー(実用)』の電子書籍一覧
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近年、世間がデジタル技術に対して抱く懸念は、パーソナルデータの利用に関するものが中心だった。しかし、企業が製品やサービス、意思決定のプロセスなどに人工知能(AI)を組み込むことが増えるにつれ、その関心はAIにまつわる問題へと移ってきている。AIアルゴリズムがどのようにデータを活用するのかといった点に懸念が生まれ、規制強化の動きが進みつつあるのだ。本書では、規制強化に備え、企業がAIを消費者にとって安全で信頼できるものにする際に直面する、3つの課題を論じる。さらに、経営層がAI活用のリスクに対処するのに役立つフレームワークを提示する。
*『DIAMONDハーバード・ビジネス・レビュー(2022年1月号)』に掲載された記事を電子書籍化したものです。 -
投資や融資の判断、自動運転、医療診断、あるいは採用活動にも、機械学習ベースの人工知能を組み込んだプロダクトがますます活用されている。だが、新たな情報から学習して自律的に判断するアルゴリズムが、常に倫理的で正確な判断をするとは限らない。大きな事故による損失や、バイアスのかかった判断が生じるリスクを、企業はいかに回避し、軽減することができるか。本書では、機械学習が抱えるリスクについて論じたうえで、医療法や倫理、規制といった各側面から、リスク管理に役立つ重要なコンセプトを提示する。
*『DIAMONDハーバード・ビジネス・レビュー(2021年9月号)』に掲載された記事を電子書籍化したものです。 -
組織の生産性を高めるべく、人工知能(AI)を導入しようとする企業がますます増える中、仕事を奪われることに対する社員の不安は依然、払拭されていない。AIは人間を支援するために導入されるべきであり、そのことを明確化している企業は、生産性に関わるスピード、拡張性、意思決定の有効性において、他社を大きくリードしている。筆者らは、AIを社員の代替ではなく仲間として受け入れるには、新人のオンボーディング──戦力化のための研修プロセス──に倣うことを勧める。本書では、AIの導入をスムーズにするためのアプローチを4段階に分けて解説するとともに、社員とAIが相互に教え合い、持続的に成長するための方法を提示する。
*『DIAMONDハーバード・ビジネス・レビュー(2021年3月号)』に掲載された記事を電子書籍化したものです。
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