どうも、カタミチです。
さて、第7章にやってきました。第7章は「ディープラーニングの社会実装に向けて」ですね。Appendixを除けば最後の章になります。
1節は「AIと社会」ということで、早速見ていきましょう！
AIのビジネス利活用と法・倫理
ディープラーニングは技術的に発展してきましたが、社会で適切に利活用される…つまり、AIによって経営課題を解決し、利益を創出することによって大きなイノベーションを起こすことが可能になります。
AI利活用では、「5分が1分になること」ではなく「5日が1分になること」に焦点を当てることが重要だと本書では述べられています。
また、AI利活用には当然ながら法を遵守する必要もあります。実は、AIに対する法整備も進んでいるようで、2019年の道路交通法改正により、レベル3の自動運転システム（車両システムによって高速道路など限定的な環境で運転タスクが実施され、緊急時を含む不測の事態では運転者が対応するもの）に関するルールが整備されたりもしています。
倫理面での理解も重要です。同じ技術であっても、各自の価値観、文化・文脈、地域などによって、評価は一意に定まらないことは理解しておく必要があります。
周辺分野とのつながり
現代社会は、様々な情報は物理的（アナログ）空間と仮想的（デジタル）空間に分散して存在しています。デジタル空間では、ビッグデータを獲得することがAIの進歩に貢献していますが、アナログ空間で実行されてきたプロセスは、人の頭の中でしか記録されず、結果としてデータはどこにも残されていません。
AIに置き換えるには、IoT・RPAなどを活用してアナログ空間で発生している状況をデジタル空間へ送る必要があります。
また、デジタル空間では簡易にデータが編集することが可能となってしまうためブロックチェーンなどを用いて、データを改ざんから保護する必要があるかもしれません。
本章の構成とねらい
AIを構成要素として含むシステム（AIシステム）の利活用は、技術とビジネス、法と倫理を巻き込んだ総合的な見解によって行うことが不可欠です。そのため本章では、実際にAIシステムを開発するプロセスに沿って、事例とともにその概要を解説していくようです。
ということで
以降の節では、実際にAIを利活用する際のプロジェクトの回し方が書かれているようですね。私はビジネス寄りの人間なので、ビジネスレイヤーの話の方が、気楽に聞けそうで楽しみです。（^-^）
ではまた。
勉強に使ってる書籍はこちら↓
深層学習教科書 ディープラーニング G検定（ジェネラリスト）公式テキスト 第2版
