データサイエンティストはどのように考えるのか？

本書では「広告が売り上げに影響したのか？」「ある政策を行ったことが本当に良い影響をもたらしたのか？」といった、因果関係分析に焦点を当てたデータ分析の入門を展開していきます。

本タイトルには付属資料が用意されています。お求めの方はライブラリーに追加した上で、Audible カスタマーサービス（customerservice@audible.co.jp）までお問い合わせください。
PDF提供元：東洋経済新報社
※Windows10端末をご利用のお客様は、アプリ上で直接ご覧いただけます。

「スマホを使うと子どもの学力が低下する」とはよく聞かれる説だがこれは本当なのだろうか？　実際は何の根拠もなく、因果関係は実証されていない。このように、真実を見抜くためには分析力が必要だ。最低限のデータリテラシーを身に付けておかないと、知らぬ間に誤った分析結果を受け入れてしまう。 　本書では、データと接する際に押さえておきたい基礎知識とビジネスで使われている最新事例を紹介する。ここで紹介する基礎知識は高度な数学的素養を必要としないので、はじめての人でも大丈夫。年間入場者数を急激に伸ばしたＵＳＪや１００円ショップのセリアなど、勝ち組企業の事例も。はじめての方のためのデータ分析入門書。
本書は『週刊東洋経済』２０１７年６月３日号掲載の３０ページ分を電子化したものです。　

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。

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、

クリエイティブになるには、数学力を高めるのが早道だ！AIが進化した今日、人間に求められるのは考える力や創造力であり

ビッグデータ時代の必須教養
「因果推論」の考えかたがわかる!

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」。

空前のＡＩ（人工知能）ブームが巻き起こっている。ＡＩ関連のニュースリリースが相次いでいるほか、都内では連日のようにセミナーが開かれている。決算発表でも、将来見通しの中でＡＩに言及する企業はもはや珍しくなくなった。米グーグルやフェイスブックに続き、国内でもドワンゴやリクルートがＡＩ研究所を設立。トヨタは今後５年間で１２００億円を投じる。何が企業を引き付けるのか。

本誌は『週刊東洋経済』2015年12月5日号掲載の10ページ分を電子化したものです。

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．

現在、米国を中心に世界では「イノベーションの経済学・経営学」に関する研究が盛んである。起業家はいかにしてどこから生まれるのか、なぜ起業家は特定の地域に集積するのか、科学技術はベンチャー企業の

廉価になったコンピュータ，質・量ともに優れたデータにより，経済学の主流はいまや実証分析へと大きくシフトした．そこで，ますます重要なのが数学だ．

なぜ、あなたの会社のDXはうまくいかないのか? シリコンバレーに学ぶDX戦略の最先端。自社のDXを成功させたい経営者とリーダー必読の一冊!

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

昨今話題の「DX」（デジタルトランスフォーメーション）。しかし、「具体的に何をやったらいいのかわからない」「IT化と何が違うの？」と、いまだ十分に理解できていない人が多いのが現実だ。

ベンチャービジネス売却の最適タイミングはいつか。車をどの駐車スペースに停めるべきか。

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。

戦略論とDX（デジタルトランスフォーメーション）が「なんとなく」のつながりしか持たずにいるこの状況を見過ごしてよいのか。この問題意識の下、戦略論とDXを密に結合させるべく、経営理論や

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。

●DXの本質はデジタル技術と合理的なマネジメントの融合●実践する上で不可欠なのはGAFAな働き方サブスクリプションサービスの立ち上げ、

スマホを“悪者”にするのは親の無知「プログラミング教室」だけが正解ではないITアレルギーの保護者必読!家庭でできる、デジタル社会で群を抜いて活躍する子の育て方

技術書の表も裏も知り尽くした人気作家が、読書を血肉にするコツとテクニックを教えます。大好評の「技術書（コンピュータ書）」の読書術を指南する本のオーディオブック版が登場！

本タイトルには付属資料が用意されています。お求めの方はライブラリーに追加した上で、Audible カスタマーサービス（customerservice@audible.co.jp）までお問い合わせください。
PDF提供元：東洋経済新報社
※Windows10端末をご利用のお客様は、アプリ上で直接ご覧いただけます。

IT業界では、2011年～12年は「クラウド化」、12～13年はそれに加えて「ビッグデータ」がテーマだという。「ビッグデータ」とは何なのか。どう使うのか。

　スマートフォンやSNSの普及に伴い、そこから集まる口コミや購入・行動履歴などの情報が急増している。サーバーの能力向上によって、その膨大なデータを保存し、分析することが可能になった。今この「ビッグデータ」によって、マーケティング、製品開発、防災などが変わりつつある。これまで、IT投資はコスト削減に使われることが多かったが、ビッグデータは売上高を伸ばすために活用できる。多くの企業が注目する理由も、そこにある。

　では、先進企業はどのように活用しているのか。本書では、小売り、外食などの実例を見ながら、導入する企業側の目線でビッグデータを考える。

ようこそ。はじめまして。お待たせしました。スタンフォード・ソーシャルイノベーション・レビュー 日本版（SSIR-J）の創刊号をお届けします。

今、４度目の産業革命が始まろうとしている。牽引役となるのは、ＡＩ（人工知能）だ。