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現場で使える！Watson開発入門 Watson API、Watson StudioによるAI開発手法 （AI & TECHNOLOGY） [ 伊澤 諒太 ]

ジャンル: AI・機械学習書籍
ショップ: 楽天ブックス
商品コード: book:19468151

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AI & TECHNOLOGY 伊澤 諒太 井上 研一 翔泳社ゲンバデツカエル ワトソンカイハツニュウモン ワトソンエーピーアイワトソンスタジオニヨルエーアイアプリカイハツシュホウ イザワ リョウタ イノウエ ケンイチ 発行年月：2019年03月20日 予約締切日：2019年03月19日 ページ数：320p サイズ：単行本 ISBN：9784798158495 1 基本編（Watsonとは／IBM Cloudの「ライト・アカウント」を登録する／開発環境を整えて、Watsonを動かしてみる）／2 応用編（Watson AssistantでWatsonと会話をする／Watson Discoveryで文書検索をする／Watson Studioで機械学習を行う／Watsonをビジネスに活かす（Watson導入企業インタビュー）） AIの先駆けでもある「IBM Watson」。近年急激な進化を遂げています。機械学習や深層学習を利用したアプリケーション開発においてWatsonを利用する開発者の方も増加してきています。本書は、「Watson Assistant」「Watson Discovery」「Watson Studio」を軸にした開発手法を紹介した書籍です。第1部では、Watsonの概要の説明からはじまり、IBM Cloudの登録方法やWatsonをcURLから利用する方法を解説します。第2部では、Watson Assistant、Watson Discovery、そしてWatson Studioを利用したAIの開発手法を解説。最終章では、ハタプロ社のロボット「ZUKKU（ズック）」の事例なども紹介します。 本 パソコン・システム開発 その他

本書は、AIを「研究対象」から「実装可能なツール」へと昇華させるための、極めて実践的なガイドブックです。多くのAI関連書籍がアルゴリズムの数学的背景や理論的側面に終始する中で、本書はIBM Watsonという強力なプラットフォームを使い、いかにしてビジネス価値を生むアプリケーションを構築するかという「開発プロセス」に焦点を当てています。構成は、既存の学習済みモデルを容易に利用できる「Watson API」の活用法から始まり、独自のデータを用いて機械学習モデルを構築・管理する「Watson Studio」の高度な運用手法までを網羅しています。核心的なメッセージは、AI開発の民主化です。高度な数学的知識や膨大な計算リソースを必ずしも必要とせず、クラウドネイティブなマネージドサービスを用いることで、エンジニアがいかに迅速に、かつスケーラブルにAI機能をシステムに組み込めるかを具体的に示しています。データ準備、モデルのトレーニング、そしてデプロイメントに至る一連のライフサイクルを、現場の視点で解説した一冊です。

• Watson APIを用いた、自然言語処理や画像認識の即時実装手法
• Watson Studioによる、データサイエンス・ライフサイクルの包括的な管理術
• AutoAIを活用した、機械学習モデル構築プロセスの劇的な自動化
• 構造化データおよび非構造化データの効率的な取り扱いと前処理
• クラウド環境におけるAIモデルのデプロイメントと運用管理の勘所
• 実務に即した、AI導入時における課題解決への具体的なアプローチ
• 既存のソフトウェアシステムへのAI機能統合を実現するアーキテクチャ設計

• IBM Cloudの各種AIサービスを実務に組み込む実装スキル
• 機械学習のパイプライン設計および自動化（MLOps）の基礎技術
• データのクリーニングから特徴量エンジニアリングに至るデータ前処理技術
• 構築したモデルの精度評価および継続的な改善・再学習の手法
• API連携による、スケーラブルなAIアプリケーションの開発能力

• AI機能を既存のソフトウェア製品に迅速に組み込みたいソフトウェアエンジニア
• 複雑なアルゴリズムの実装を避け、ビジネスロジックの構築に集中したい開発者
• データサイエンスの知見を、実際のアプリケーションへ展開したいデータサイエンティスト
• AI導入によるDX（デジタルトランスフォーメーション）を推進するITアーキテクト

著者の伊澤諒太氏は、IBM Watsonを中心としたAIプラットフォームの活用に精通したエキスパートです。AI技術を単なる理論に留めず、いかにして実社会のシステムやビジネスプロセスに統合するかという「実装」の観点から、一貫した知見を提供しています。技術的な深さと、実務への適用可能性を両立させた解説に定評があります。

本書は、PythonやScikit-learnを用いた低レイヤーのアルゴリズム学習書とは一線を画します。アルゴリズムそのものの構築ではなく、マネージドサービスを活用した「AIの利用と運用」に特化している点が特徴です。一方で、単なるAPIの紹介本とも異なり、AutoAIなどの高度な自動化機能を用いた「モデルの作成プロセス」まで踏み込んでおり、開発の抽象度を適切に制御した、実務者向けのミドルレイヤーな位置づけと言えます。

本書の最大の価値は、AI開発における「実装の壁」を取り払う点にあります。AIを魔法の杖としてではなく、制御可能なソフトウェアコンポーネントとして扱うための具体的な手法が示されています。読了後には、単にAIの知識を得るだけでなく、クラウドの力を借りて、いかにして短期間で高機能なAIアプリケーションを設計・構築・運用していくかという、現代のエンジニアに不可欠な「AI実装のロードマップ」を手にすることができるでしょう。