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なぜあなたの予測は外れるのか　AIが起こすデータサイエンス革命 (扶桑社ＢＯＯＫＳ) Kindle版

小松 秀樹 (著) 形式: Kindle版
3.7 5つ星のうち3.7 38個の評価
すべての形式と版を表示
利益を倍増させる最強の統計学! 大手企業も続々導入するT・AI(時間の人工知能)とは?

在庫削減70%の秘密、ホワイトノイズ(予測誤差)とは、人間の楽観的予測と過剰反応……など、ビジネス統計モデル構築の草分け的著者がその真髄を明かす。

◎統計的な予測はどれくらい当たるのか◎コンビニ店員はビニール傘の“売れどき”を予測できるか◎ボリューム陳列は本当に利益を生むのか◎在庫を「流れ」で見ないから過剰在庫になる◎T・AIでどれだけ在庫が削減できるか◎無意識に自動反応する対人関係心理◎なぜフィットネスクラブは退会率が高いのか◎「気温が上がると冷やし中華が売れる」は本当か◎なぜ原油価格の暴落を読めなかったのか◎タバコをカートン買いする顧客に惑わされるな◎変化とヒューマンエラー……　他
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  1. 本の長さ
    264ページ
  2. 言語
    日本語
  3. 付箋メモ
    Kindle Scribeで
  4. 出版社
    扶桑社
  5. 発売日
    2017/1/30
  6. ファイルサイズ
    20143 KB
  7. Page Flip
    有効
  8. Word Wise
    有効にされていません
  9. タイプセッティングの改善
    有効
  10. すべての詳細を表示
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商品の説明

著者について

小松秀樹(こまつ・ひでき)
NPO法人ビュー・コミュニケーションズ副理事長
1950(昭和25)年、秋田県生まれ。東京大学経済学部卒業後、戦略経営計画コンサルティングファームの(株)エイブリーを設立。上場企業を中心に、経営・製品事業・新規事業・組織戦略など広範囲に活動。数量化理論を組み込んだAI(人工知能)アルゴリズム、VR(仮想現実)要素技術、需要予測技術、消費観測関連技術の開発を行う。2000年、通産省の支援を受け、IT技術を活用したビジネスソリューション研究会(上場企業約100社が参加)を母体に、野村総合研究所、日本経済新聞社らと共同でNPO法人ビュー・コミュニケーションズを設立、副理事長兼事務局長に就任。日本企業の収益を向上させ、国際競争力を上げることを目的に、AIをベースにした我が国独自の最新のIT技術の実用開発・普及に取り組む。2016年より滋賀大学特別招聘講師に就任。

登録情報

  • ASIN ‏ : ‎ B01N3AJ0NW
  • 出版社 ‏ : ‎ 扶桑社 (2017/1/30)
  • 発売日 ‏ : ‎ 2017/1/30
  • 言語 ‏ : ‎ 日本語
  • ファイルサイズ ‏ : ‎ 20143 KB
  • Text-to-Speech（テキスト読み上げ機能） ‏ : ‎ 有効
  • X-Ray ‏ : ‎ 有効
  • Word Wise ‏ : ‎ 有効にされていません
  • 付箋メモ ‏ : ‎ Kindle Scribeで
  • 本の長さ ‏ : ‎ 264ページ
  • カスタマーレビュー:
    3.7 5つ星のうち3.7 38個の評価

カスタマーレビュー

星5つ中3.7つ
5つのうち3.7つ
38グローバルレーティング

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上位レビュー、対象国： 日本

ふぁるこん
5つ星のうち5.0 ｢ビジネスパーソン向け｣
2017年9月20日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
雇用の未来～コンピューター化によって、仕事は失われるのか。本当に我々の仕事はAI(人工知能)に取って代わられてしまうのだろうか。
この疑問に対する答えが知りたくて、本書を手にしました。
最先端の人工知能が、ビジネスにおいて優れた成果を出している。具体的でセンセーショナルな事例が紹介されています。
内容は素晴らしいです。
4人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
 レポート
k.a
5つ星のうち4.0 理論実務両面のバランスがとれた好著
2022年1月2日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
当たる予測が期待されるなか、予測は当たらないとする科学的視点が本書の特徴。予測誤差をホワイトノイズ(ランダムノイズ)と据えた視点が新鮮でした！

予測誤差は、過去にない新事象が発生した時やモデリングの誤り等が原因で発生するが、そもそも予測自体に内在的に存在すると、筆者は述べています。
その誤差こそホワイトノイズで、その分散値は市場によって異なるとしている。
なぜ分散値が異なるのか、自然的ホワイトノイズとの違い等不明な点もありますが、予測は外れるので、誤差調整するのが実務的と述べている点に納得。

また、予測手法について多変量の誤差累積性から単一変量予測を推奨する点、ARIMAモデル、ディープラーニングとも最尤法の点でAIと見た点に興味がひかれた。
全体的に理論実務両面のバランスがとれた好著である。
2人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
 レポート
さだはる
5つ星のうち3.0 我々はどのようなバイアスに捉われやすいか
2017年4月30日に日本でレビュー済み
著者は大手企業を中心に在庫削減の実証実験を行ってきたNPO法人に所属している人物。その成果はめざましく、例外なく70%程度の在庫削減が可能であったとのこと。
在庫削減の手法はT・AIと名付けられた「時間ともに変化する量を扱う最先端のコンピューターシステム」を用いている。
T・AIが取り入れてる手法はどんなものなのか。従来の考え方では在庫=最大販売数量と捉えてしまい、その概念こそが過剰在庫を抱える要因となっていた。筆者自身も当初は、予測精度を高めることに重点を置いており、在庫の削減が上手く進まない時期があったという。そもそも、予測精度をあげることには限界がある。なぜなら、ホワイトノイズと呼ばれる不規則変動が少なからず生じるからだと。
そこで考え方を変え、T・ATでは在庫=予測誤差と捉え、予測誤差を加減した必要生産量が最適在庫に大きく貢献すると捉えるようにした。要は、完璧な予測はホワイトノイズが生じるため不可能である。そのため、重きを置く点は予測と実際との間に生じた誤差を次に生かすことに重点を置いたということ。
このT・ATの概念に関しての詳細は第一章と第三章に書かれている。

その他の章では人間が在庫管理を行う場合に発生しやすいヒューマンエラーについて書かれている。

本書タイトルにある通り本書の主題は、人間が在庫管理をする場合にどのようなミスを犯しやすいか、である。
T・AIと人間特有の在庫管理ではどのような違いが生まれているのかの比較を軸にして書かれている。
そのため、サブタイトルに書かれているAIに関連する内容についてはメインとして書かれてはいない。
AIを駆使しての在庫管理がどのようなものであるのか興味を持ち本書を手に取った方は肩透かしを食らうかもしれない。
2人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
 レポート
Amazon customer
5つ星のうち2.0 一般向けの読み物としておもしろい
2018年10月5日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
需要予測を専門に行なっている実務家にはもの足りないが、「予測」という認知過程を非常にわかりやすく紹介していると思う。サプライチェイナーやマーケター以外の方は楽しめると思います。
2人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
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ガメピョン
5つ星のうち5.0 実際とても興味深い内容でした。
2017年2月1日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
科学的根拠をしめしながら、実際の事業の現場で起こる現象を具体的に
解説されていて理解しやすい。
とくに（なぜフィットネスクラブは退会率が高いのか・意外だった退会理由）
の節は、心理学的・分析手法を織り交ぜた解説などがおもしろく読めました。
実証実験をとうしての革新的な技術のリアル感等、実際とても興味深い内容でした。
14人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
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KK
5つ星のうち4.0 面白い！
2021年12月27日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
非常に面白かった！
好著なので更なる続編を期待したい。
2人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
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とらば
5つ星のうち5.0 最高の一冊です
2017年9月25日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
わかりやすい図表などを交えながら、親切丁寧に論じられていらっしゃるところに好感を覚えます。
AIを取り入れたいビジネスパーソン向けの必読の書です。
2人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
 レポート
じ
5つ星のうち3.0 ふーんとしか思わなかった自分に焦る
2017年5月14日に日本でレビュー済み
内容いまいちピンとこないなーと思ってアマゾンの星の数をみたら５つでびっくり。
他の人々ももやーとした気分で読み終えたかと思っていたので。
時代に自分がついていけてないことを痛感させられる本かもしれません。
1人のお客様がこれが役に立ったと考えています
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