現代のビジネスにおいてデジタルが果たす役割は日を重ねるごとに増している。企業のデジタルに対する設備や人材への投資の活発さが示すとおり、重要原資であり競争力の要所であることがうかがえる。

1965年に集積回路（LSI IC）の将来と進化を「チップあたりのトランジスタ数が2年で2倍のぺースで増加する」と予見したムーアの法則にあるとおり、ハードウェアが礎となるコモディティ化によって今日がある。活用に目を向ければ、既存のものが便利に置き換わると言う単純な類ではなく、新たな概念や価値が数多く産出されている。そして長期の未来予測や進化の法則を見出すのは困難を極める。大掴みな表現になってしまうが、ムーアの法則を遙かに超えたダイナミズムが存在する。特に近年の機械学習のビジネスへの転用と活用のトレンドは際立っている。機械学習の歴史は意外にも古く、1959年にアーサー・サミュエルによって研究分野として定義され、各種研究機関や重要インフラなどに活用されてきた。そして、デジタル技術の急速な発展にネットワークとクラウドの進化・普及がシンクロする好機が訪れ、今や世界のトップランナー企業がその地位を確立している裏に機械学習の活用が数多く確認される。ビジネス視点で展開される機械学習のホワイトペーパー類も多くなってきており、読者諸氏におかれては有用性は当然ご承知のことであろう。しかし、ご自身の企業組織における機械学習の導入や活用はいかがだろうか？

本書は、機械学習における主なユースケースについてAWS machine learningによるレポートを公開する。企業のクラウド活用は爆発的に広がりをみせるが、有用性が認められるにもかかわらず機械学習の活用の裾野の広がりは意外にも緩やかに思われる。機械学習の可能性を見出しつつも、実業務での活用がイメージできないケースや経営幹部への賛同が得られにくいなどのケースが散見される。本書は、一般的なビジネス上の課題解決に特化し、7つのユースケース

1：従業員の生産性を改善する
2：ドキュメントデータの抽出と分析を自動化する
3：コンタクトセンターにインテリジェンスを追加する
4：顧客レコメンデーションをパーソナライズする
5：メディアアセットの価値を高める
6：需要メトリクスを予測する
7：不正なオンラインアクティビティを簡単に識別できるようにする

に絞り込んで、実践のポイントを軸に課題解決企業の生の声も交えて展開する。自社の機械学習導入におけるイメージを湧かせ、企業内で賛同を得る過程においても非常に役立つ貴重な内容となっている。機械学習は眺める時代から使う時代へと確実にシフトしている。扉の前で戸惑う時間を有すほど、ビジネスの潮流は緩くはない。本書をご一読いただき、ぜひとも大きな一歩を踏み出してみてはいかがだろうか。

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