●科学技術書・理工学書＜新刊情報＞●「大規模言語モデル入門」（山田育矢監修・著、鈴木正敏、山田康輔、李凌寒著／技術評論社）

＜新刊情報＞

書名：大規模言語モデル入門

監修・著：山田育矢　

著者：鈴木正敏、山田康輔、李凌寒　

発行：技術評論社

　ChatGPTに代表される大規模言語モデルが自然言語処理の幅広いタスクで高い性能を獲得し、大きな話題となっている。大規模言語モデルは、大規模なテキストデータで訓練された大規模なパラメータで構成されるニューラルネットワーク。2020年以降、自然言語処理や機械学習の知見をもとに、パラメータ数とテキストデータの拡大により、性能が飛躍的に向上した。Hugging Face社の"transformers"というPythonライブラリを利用することで、プログラミングの経験があれば、モデルの操作やデータからの学習が簡単にできる。モデルを訓練するための日本語もしくは日本語を含む多言語のデータセットも充実してきており、すぐに業務に使える実用的なモデルを作ることが可能な時代がやってきた。同書は、大規模言語モデルの理論と実装の両方を解説した入門書。大規模言語モデルの技術や自然言語処理の課題について理解し、実際の問題に対処できるようになることを目指している。理論とプログラミングの双方の側面から、大規模言語モデルに関する情報を提供する。

●科学技術書・理工学書＜新刊情報＞●「ChatGPT＆Windows Copilot実践PC仕事術」（たてばやし 淳、十嵐俊輔、石坂勇三、岡野幸治、田代祥吾、田村規雄、服部雅幸著／日経BP）

＜新刊情報＞

書名：ChatGPT＆Windows Copilot実践PC仕事術

編者：日経PC21

著者：たてばやし 淳、十嵐俊輔、石坂勇三、岡野幸治、田代祥吾、田村規雄、服部雅幸

発行：日経BP

　話題の「ChatGPT」を仕事に生かすための実用ノウハウ満載。チャットAIを「超優秀なアシスタント」にするためのコツと注意点を解説。マイクロソフトが「Windows Copilot」公開で、AIが日常的なツールに。「ChatGPTは、ユーザーが入力した質問や要望を解釈して、その答えを返すAI（人工知能）サービス。チャットで対話するような形で利用できることから、「チャットAI」や「対話型AI」などと呼ばれる。質問に対して自然な文章で回答できるだけではない。情報の検索から文章の翻訳・要約、文書作成や物語の執筆、プログラミングまで、その能力は驚くほど多彩で「革命的」とさえ言われている。米国のベンチャーOpenAIが開発し、2022年11月末に公開した。2023年2月には、マイクロソフトも「新しいBing（ビング）」としてチャットAIのサービスを開始。同社はOpenAIに巨額の出資をしており、その技術を自社サービスに取り込むことで覇権を狙っている。その際たるものが、「Windows Copilot（コパイロット）」と呼ばれるWindows 11の新機能。OSが標準でチャットAIを搭載し、ユーザーがパソコンを操作したり、情報を検索したり、さらには業務を効率化したり、課題を解決したりすることを支援してくれる。

●科学技術書・理工学書＜新刊情報＞●「「超」創造法」（野口悠紀雄著／幻冬舎）

＜新刊情報＞

書名：「超」創造法～生成AIで知的活動はどう変わる？～

著者：野口悠紀雄

発行：幻冬舎（幻冬舎新書）

　生成AIによって、単純な知的作業の効率を著しく高めることが可能になった。そのおかげで人間は、AIにはできない”創造活動”に集中できる。創造とは、アイディアを見つけ、育てること。方法論なしに、いいアイディアを思いつくことは、ない。半世紀にわたってアイディアを生み出す手法を蓄積してきた著者は、生成AIを導入・実験して、真に効果がある使い方を発見。生成AIという優秀な助手を得て、さらにバージョンアップした、最強のアイディア創造法を公開。AI時代に誰が失業し、誰が伸びるか？

●科学技術書・理工学書＜新刊情報＞●「ゼロからはじめる なるほど！ ChatGPT活用術」（マイカ著／技術評論社）

＜新刊情報＞

書名：ゼロからはじめる なるほど！ ChatGPT活用術～仕事の効率が劇的に変わるAI使いこなしのヒント～

著者：マイカ　

発行：技術評論社

　人間と変わらない受け答えが話題のAIチャットシステムChatGPT。幅広い分野の質問に詳細な回答を生成できることから、世界中で大きな注目を集めている。米国のOpenAIが2022年11月に公開してから半年が経つが、関連サービスは増え続け、日々新しい話題に事欠かない状況が続いる。そんな話題のChatGPTにまだ触れたことのない人、少し使ってみたけどなんだか物足りなさを感じている人のために、同書ではやさしく簡潔に活用方法を紹介する。ChatGPTがどういったものなのかいまひとつわからない、使ってみたいがどのように使ったらいいのか、どのように使うと効率的なのかわからない，そんな人のためのマニュアルであり、アイデアブックである。実際、適切なかたちで質問や指示をすることで、かなり詳細な回答が得られ、さまざまシーンでの活用が考えられる。個人的な相談事や資料作成などでの利用はもちろん、ビジネス文書作成やブレインストーミング、情報検索などビジネスシーンでも工夫次第でさまざまな活用が考えられるであろう。

●科学技術書・理工学書＜新刊情報＞●「AI人材にいま一番必要なこと」（柴原一友著／日本評論社）

＜新刊情報＞

書名：AI人材にいま一番必要なこと～すべての人が知るべき、AIの本質と活用術～

監修：藤本浩司

著者：柴原一友

発行：日本評論社

　話題のChatGPTといったAI成功事例を題材に、価値を創る上での勘所や急所をゼロから解説。深く理解できるように、AIの本質から紐解く。【目次】　１章　AIと人間、AIと『機械』の違い　２章　AIをビジネスに導入する際に陥りやすい落とし穴　３章　AIを活かしたサービスへの導き方　４章　教師あり学習以外のAI

●科学技術書・理工学書＜新刊情報＞●「まるわかりChatGPT & 生成AI」（野村総合研究所編／日本経済新聞出版）

＜新刊情報＞

書名：まるわかりChatGPT & 生成AI

編者：野村総合研究所

発行：日本経済新聞出版（日経文庫）

　【同書の特徴】・話題のChatGPTと生成AIについて、その仕組みから活用の可能性までがわかる・技術に強くない読者にもわかるように、生成AIの何がすごいのかをやさしく説明・ビジネスでどのように活用できるのか、業種別／業界別で解説・グローバルな覇権争いについて読み解きながら、どのようなプレーヤーがいるのかをざっくり紹介・法規制、倫理的な問題を含めてどんな議論があるのか、ざっくりわかる・先端テクノロジーに強く、未来予測に定評のある野村総合研究所のコンサルタントたちが執筆　【主な内容】・従来のAIとの違いは？・なぜ今、生成AIが注目されているのか？・どんな業界で導入されている？・シンギュラリティはほんとうに来る？・オープンAIって、どんな会社？・ChatGPTが得意な業務とは？・ChatGPTには、どんな競合サービスがある？・トランスフォーマーって何？・ステーブルディフュージョンはどうやって生まれた？・人間との役割分担は？・プロンプトエンジニアリングとは？・独自技術による生成AIを提供する日本の企業は？

●科学技術書・理工学書＜新刊情報＞●「人工知能とどうつきあうか」（鈴木貴之著／勁草書房）

＜新刊情報＞

書名：人工知能とどうつきあうか～哲学から考える～

編著：鈴木貴之

発行：勁草書房

　深層学習を用いた人工知能の急速な進展によって、2010年頃に第3次人工知能ブームが到来した。しかし、生物のように多様な課題を行うことができる汎用知能を作るという究極目標を実現する見通しはまだ得られていない。同書では哲学の知見を踏まえ、人工知能を人間の能力を拡張する道具と捉えて建設的な関係性を構築する道を探る。主体としての人工知能から道具としての人工知能へ。第3次人工知能ブームの到来から10年が経つ今、人間と人工知能の関係を再考する。

●科学技術書・理工学書＜新刊情報＞●「機械学習システムデザイン」（Chip Huyen著／オライリージャパン）

＜新刊情報＞

書名：機械学習システムデザイン～実運用レベルのアプリケーションを実現する継続的反復プロセス～

著者：Chip Huyen

訳者：江川 崇、平山 順一　

発行：オライリー・ジャパン

発売：オーム社

　ビジネスとしての機械学習システムの設計や運用についての解説書。同書では、機械学習の最前線で活躍する著者の豊富な経験と知識に基づき、エンド・ツー・エンドの機械学習システムを設計・構築するための基本原則を明らかにする。訓練データの処理方法、特徴の使い方、モデルを再訓練する頻度、監視すべき項目・・・このような設計上の決定がシステム全体の目的達成にどのように寄与するのかを、実際のケーススタディを通じて理解する。機械学習プロジェクトを成功に導く上で必要な信頼性、拡張性、保守性、およびビジネス要件の変化への適応性を備えた機械学習システムを設計する包括的なアプローチを同書で学ぶことができる。

●科学技術ニュース●京都大学と住友電工システムソリューションズ、渋滞長を予測する時空間AI「QTNN」を開発し東京都の１時間先の渋滞長予測で誤差40ｍ以下を達成

　京都大学 大学院情報学研究科 竹内 孝 助教、鹿島 久嗣 教授、住友電工システムソリューショズのグループは、これから起きる渋滞の場所と長さを予測する新たな時空間ＡＩ技術「QTNN」（Queueing－Theory－based Neural Network）を開発した。

　QTNN最大の特徴は、交通工学の知見に基づいて、混雑の変化と道路網の関係を学習する機能。

　警視庁から提供されたデータを用いた、東京都内1098箇所の道路における「１時間先の渋滞長を予測する実験」で、QTNNは平均して誤差40メートル以下という高精度な予測を達成した。

　この結果は、現時点で最先端とされる深層学習手法よりも予測誤差を12.6パーセントも削減することに成功している。

　交通渋滞は、私たちに日々のストレスを与えるだけでなく、日本国内に年間約10兆円の損失をもたらし、さらには温室効果ガス排出量にも影響を及ぼす深刻な問題となっている。この問題を解決すべく、渋滞がいつ・どこで発生するかを予測するAIに世界中から注目が集まっている。

　今後は、実環境での本格的な運用に向けて、一部の道路において評価試験を実施し、本AI技術の信頼性の検証を進める予定。＜科学技術振興機構（ＪＳＴ）＞

●科学技術書・理工学書＜新刊情報＞●「これからのAI×Webライティング本格講座 ChatGPTで超時短・高品質コンテンツ作成」（瀧内 賢著／秀和システム）

＜新刊情報＞

書名：これからのAI×Webライティング本格講座　ChatGPTで超時短・高品質コンテンツ作成

著者：瀧内　賢

発行：秀和システム

　ChatGPTは、人間のような文章を生成する能力を持っている。この能力を活用することで、Webライティングの質を高め、コンテンツを超時短で作ることができる。同書は、話題の生成AI「ChatGPT」をWebライティングに活用するための手引書。AIにアイデアの提案から情報収集、記事の整理をさせたり、ブログ記事、SNS、ネットショップなど具体的な事例を用いて、的確な文章を作成させるためのプロンプトのポイントを解説。