目次

序章
ディープラーニングがすべてのビジネスを変える
　ビッグデータでディープラーニングが実力発揮
　トヨタは日米の全乗用車を通信対応に
　人工知能でイノベーションを生む時代に
　中小企業にも人工知能の恩恵

１章　超入門
人工知能と機械学習とディープラーニングはどう違う？
　ディープラーニングは機械学習の一部
　機械学習は人間がプログラムを作らない
　コンピューターの発達がディープラーニングを可能に
「リサーチの洪水」のごとき人工知能の広がり
「モバイルファースト」から「ＡＩファースト」へ

２章　入門
ディープラーニングの仕組み
　機械学習「以外」の人工知能とは
　機械学習の基本
　機械学習といってもいろいろな手法がある
　ニューラルネットワークは脳の神経構造
　分類の仕方はコンピューターが自分で学んでいく
　ネット上の「遊び場」でニューラルネットを理解
　教師あり学習と強化学習
「アルファ碁」は強化学習をフル活用

３章　グーグル事例編
グーグルのディープラーニング活用事例
■未来へ向けて、広がるディープラーニングの活用
　話しかけて使う家庭のＡＩコンシェルジュ
　人間相手のように話が通じる？！
■自動運転を支えるディープラーニング
　ディープラーニングでデータセンターを劇的に省エネ化
■人間の目を超える、ものを見分ける画像認識
　写真を自動で分類する「Ｇｏｏｇｌｅフォト」
　お絵描きを人工知能が評価する「Ｑｕｉｃｋ，Ｄｒａｗ！」
　コンピューターも夢を見られるか？「ディープドリーム」の実験
　優れたアートや音楽を生み出す「マジェンタ」
　動画像の認識も！　「読唇術で人間の専門家に勝つ」
■文章を理解するテキスト分析
　自動で返信メールの候補文を作る「Ｉｎｂｏｘ」
　迷惑メールフィルタの精度も格段に向上
　企業の情報検索をスムーズにする「グーグルスプリングボード」
■話しかけるだけでコンピューターと意思疎通をする「音声認識」
　会話しながら人間をサポートする「Ｇｏｏｇｌｅ アシスタント」
　合成音声もピアノの曲も作成できる「ＷａｖｅＮｅｔ」
■言語の壁を越える可能性が見えてきた「機械翻訳」
　ニューラルネットでＧｏｏｇｌｅ翻訳が進化
■ディープラーニングの成果を手軽に使える「機械学習ＡＰＩ」
　カスタマイズしたディープラーニングを活用できる「テンソルフロー」
　ディープラーニングが向く領域、向かない領域

４章　企業事例編
ディープラーニングで業務効率化、国内で続々始まる
■安藤ハザマ、トンネル工事の岩盤の堅さを判定
　掘削工事の自動的な最適化まで視野に
■クルマの写真から型式まで特定、オークネットＩＢＳ
　年間約５００万台の中古車データを活用
　クルマの向きが識別できず悩む
　中古車取引の活性化に貢献
■エアロセンス、ドローン空撮データへ活用
　少ない教師データで自動車の台数検出システムを構築
　測量の効率を高めるマーカーを開発
■Ｐｅａｃｈ、音声認識ＡＩで運航案内を24時間化
　人と人工知能の役割分担
■三井住友ＦＧ、カード不正検知精度が劇的に向上
　コールセンターへは全席に導入
　データから答えは出てこない

５章　活用フレームワーク編
データ×目的で整理し、活用の展開図を描こう
■データ×目的による整理法
　先行する画像データの活用
　音声データはコールセンター中心
　まずはコスト削減から入るのが現実的
■成功に必要な常識と人材の転換
　活用の展開図を描けるか
　必要な人材像は？
　機械学習はコモディティー化、次の特別な存在は

６章　将来展望編
ディープラーニングが課題を解決する未来へ
グーグルクラウド・マシンラーニング・グループ研究責任者のジア・リーさんに聞く
　技術革新の牽引役はディープラーニング
　人間は優秀、アルゴリズムの研究はまだまだ途上
　ディープラーニングは「データハングリー」
　現実世界の課題を解決することがＡＩ研究の目標

おわりに