- 発売日：2024/12/12
- 出版社：講談社
- ISBN：9784065379394
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商品説明
◆累計5万部を超えるベストセラー改訂！◆
【安宅和人氏（慶應義塾大学環境情報学部教授・LINEヤフー株式会社シニアストラテジスト）推薦!!】
データ×AIドリブンな時代に何が基礎なのか、それを理解したい人はまずこれを手に取りたい。
・これからを生き抜くために知っておきたいキーワードが、この一冊でまるわかり！
・「数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）モデルカリキュラム」の改訂にあわせ、高等学校「情報1」との連携、生成AIの急速な発展などに対応し、完全準拠の公式テキストがますますパワーアップ！
・フルカラーで見やすく練習問題も充実！
・日本を代表する豪華執筆陣がていねいに解説！
【主な内容】
第1章 [導入] 社会におけるデータ・AI利活用
1.1 社会で起きている変化（樋口知之）
1.2 社会で活用されているデータ（樋口知之）
1.3 データ・AIの活用領域（孝忠大輔）
1.4 データ・AI利活用のための技術（内田誠一）
1.5 データ・AI活用の現場（丸山 宏）
1.6 データ・AI利活用の最新動向（内田誠一）
第2章 [基礎] データリテラシー
2.1 データを読む（川崎能典）
2.2 データを説明する（椎名 洋）
2.3 データを扱う（川崎能典）
第3章 [心得] データ・AI利活用における留意事項
3.1 データ・AIを扱う上での留意事項（中川裕志）
3.2 データを守る上での留意事項（佐久間淳）
【安宅和人氏（慶應義塾大学環境情報学部教授・LINEヤフー株式会社シニアストラテジスト）推薦!!】
データ×AIドリブンな時代に何が基礎なのか、それを理解したい人はまずこれを手に取りたい。
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・「数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）モデルカリキュラム」の改訂にあわせ、高等学校「情報1」との連携、生成AIの急速な発展などに対応し、完全準拠の公式テキストがますますパワーアップ！
・フルカラーで見やすく練習問題も充実！
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【主な内容】
第1章 [導入] 社会におけるデータ・AI利活用
1.1 社会で起きている変化（樋口知之）
1.2 社会で活用されているデータ（樋口知之）
1.3 データ・AIの活用領域（孝忠大輔）
1.4 データ・AI利活用のための技術（内田誠一）
1.5 データ・AI活用の現場（丸山 宏）
1.6 データ・AI利活用の最新動向（内田誠一）
第2章 [基礎] データリテラシー
2.1 データを読む（川崎能典）
2.2 データを説明する（椎名 洋）
2.3 データを扱う（川崎能典）
第3章 [心得] データ・AI利活用における留意事項
3.1 データ・AIを扱う上での留意事項（中川裕志）
3.2 データを守る上での留意事項（佐久間淳）
目次
第1章［導入］社会におけるデータ・AI利活用
1.1 社会でおきている変化
ビッグデータ
検索エンジンとSNS
第4次産業革命
AIの驚異的発達
人間の知的活動とAI
1.2 社会で活用されているデータ
データの種類
データの所有者
構造化データと非構造化データ
自動翻訳
1.3 データとAIの活用領域
事業活動におけるデータ・AI活用の広がり
活用目的ごとのデータ・AI活用の広がり
生成AIの応用
1.4 データ・AI利活用のための技術
誰もが無意識にデータを解析して生きている
予測
グルーピングとクラスタリング
発見
データ解析の関連話題
非構造化データ処理
データ可視化
パターン認識技術
人工知能
1.5 データ・AI活用の現場
データ分析による意思決定
データ分析のサイクル
ビジネスプロセスへの組み込み
ビジネスプロセスの自動化
その他の考慮点
1.6 データ・AI利活用の最新動向
AI等を活用した新しいビジネスモデル
AI最新技術の活用例
第2章［基礎］データリテラシー
2.1 データを読む
データの種類
データの分布と代表値
代表値の性質の違い
データのばらつき
観測データに含まれる誤差の扱い
打ち切りや欠測を含むデータ，層別の必要なデータ
相関と因果性
母集団と標本抽出
クロス集計表，相関係数行列，散布図行列
統計情報の正しい理解
2.2 データを説明する
データの表現
データの図解表現
データの比較
不適切なグラフ表現
優れた可視化の例
相手に伝える技術
2.3 データを扱う
表形式のデータ
データ解析ツール
SSDSEデータを扱う
第3章［心得］データ・AI利活用における留意事項
3.1 データ・AIを扱う上での留意事項
ELSI
一般データ保護規則：GDPR
十分性認定
AI倫理
AI脅威論
ブラックボックス化
説明可能性
アカウンタビリティ，透明性，トラスト
公平性
データの悪用・目的外利用
フラッシュクラッシュ
生成AI
AIガバナンス
3.2 データを守る上での留意事項
データサイエンスにおけるセキュリティとプライバシー
データサイエンスと情報セキュリティ
データサイエンスとプライバシー
1.1 社会でおきている変化
ビッグデータ
検索エンジンとSNS
第4次産業革命
AIの驚異的発達
人間の知的活動とAI
1.2 社会で活用されているデータ
データの種類
データの所有者
構造化データと非構造化データ
自動翻訳
1.3 データとAIの活用領域
事業活動におけるデータ・AI活用の広がり
活用目的ごとのデータ・AI活用の広がり
生成AIの応用
1.4 データ・AI利活用のための技術
誰もが無意識にデータを解析して生きている
予測
グルーピングとクラスタリング
発見
データ解析の関連話題
非構造化データ処理
データ可視化
パターン認識技術
人工知能
1.5 データ・AI活用の現場
データ分析による意思決定
データ分析のサイクル
ビジネスプロセスへの組み込み
ビジネスプロセスの自動化
その他の考慮点
1.6 データ・AI利活用の最新動向
AI等を活用した新しいビジネスモデル
AI最新技術の活用例
第2章［基礎］データリテラシー
2.1 データを読む
データの種類
データの分布と代表値
代表値の性質の違い
データのばらつき
観測データに含まれる誤差の扱い
打ち切りや欠測を含むデータ，層別の必要なデータ
相関と因果性
母集団と標本抽出
クロス集計表，相関係数行列，散布図行列
統計情報の正しい理解
2.2 データを説明する
データの表現
データの図解表現
データの比較
不適切なグラフ表現
優れた可視化の例
相手に伝える技術
2.3 データを扱う
表形式のデータ
データ解析ツール
SSDSEデータを扱う
第3章［心得］データ・AI利活用における留意事項
3.1 データ・AIを扱う上での留意事項
ELSI
一般データ保護規則：GDPR
十分性認定
AI倫理
AI脅威論
ブラックボックス化
説明可能性
アカウンタビリティ，透明性，トラスト
公平性
データの悪用・目的外利用
フラッシュクラッシュ
生成AI
AIガバナンス
3.2 データを守る上での留意事項
データサイエンスにおけるセキュリティとプライバシー
データサイエンスと情報セキュリティ
データサイエンスとプライバシー
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