Learn or Die 死ぬ気で学べ プリファードネットワークスの挑戦

西川徹

基本情報

ジャンル
ISBN/カタログNo
ISBN 13 : 9784046040497
ISBN 10 : 4046040491
フォーマット
出版社
発行年月
2020年03月
日本
共著・訳者・掲載人物など
:
追加情報
:
256p;19

内容詳細

日本発AI技術者集団PFNの思考。最先端の技術を最速で実用化する―ロボット、自動運転、がん診断。「成功率10%以下」の仕事をあえて選ぶ理由。創業者2人が目指す未来とは。

目次 : 1 存在意義 プリファードネットワークス(PFN)とは何か/ 2 理想 チームで成果を最大化する/ 3 情熱 何よりも自由を確保する/ 4 価値基準 常にラーニングゾーンに身を置くために/ 5 技術革新 深層学習の面白さ/ 6 組織開発 「何をやるか」と同じだけ重要な「誰とやるか」/ 7 資本政策 9割に及ぶ失敗を「推奨」するために/ 8 未来 AIとロボット、我々が見据える未来予想図

【著者紹介】
西川徹 : 1982年11月19日、東京都生まれ。2005年、IPA未踏ソフトウェア創造事業にて1テーマ採択。2006年、第30回ACM/ICPC世界大会19位。同年、Preferred Infrastructureを創業。2007年、東京大学大学院情報理工学系研究科修士課程修了。2013年、情報処理学会ソフトウェアジャパンアワード受賞。2014年3月、Preferred Networksを設立、代表取締役社長に就任、現職

岡野原大輔 : 1982年4月13日、福島県生まれ。2005年、未踏ソフトウェア創造事業スーパークリエータ認定。2006年、Preferred Infrastructureを創業。2006/2007年、NLP若手の会シンポジウム(YANS)最優秀発表賞。2007年、東京大学総長賞。2009/2010年、言語処理学会優秀発表賞。2010年、東京大学大学院情報理工学系研究科博士課程修了。2014年3月、Preferred Networksを設立、取締役副社長に就任。2018年5月、代表取締役副社長に就任、現職(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)

(「BOOK」データベースより)

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読書メーターレビュー

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  • Kiyoshi Utsugi さん

    先日、富岳に関する本を読んだ時に知ったのが深層学習専用プロセッサーMN-Coreを自分たちで開発し、それを搭載したスーパーコンピューターMN-3が2021年6月と2021年11月のGREEN500で連続してNo.1を飾ったのが、日本のベンチャー企業のプリファードネットワークスでした。 その社長と副社長が本書の執筆者であることを知って、早速図書館で借りて読んでみました。 まだ40歳になったばかりの人なのに、スゴイなとマジで思いました。 PFNの四つの行動規範の一つが、本書のタイトルでした。

  • ミライ さん

    AI・ロボット・自動運転・がん診断等の事業を行う株式会社Preferred Networks(PFN)の西川徹さんと岡野原大輔さんによる著書。PFNの掲げている存在意義・価値基準・組織・技術開発等の思想が語られる。パーソナルコンピュータの次に来るのはパーソナルロボットだと定義してロボット開発に取り組んでいるのは未来感があり面白い、組織もホラクラシー型のフラットな形で構成されているようで、社内の風通しも良く、いろんなアイデアが浮かんでは実現に向けて開発を進めるような環境が整っていると感じれた。

  • ぶう さん

    プリファードネットワークス創業者である西川氏、岡野原氏の共著書。機械学習技術に定評のある会社という事は知っていたが、ここまでロボットに特化した会社という認識はなかった。AI技術単体ではアメリカや中国が進んでいるため追いつくのは難しいが、ロボットとディープラーニングという組み合わせであれば、十分に日本が戦える領域であると思うし期待が持てる。またトップが技術者ということで、会社のビジョンや組織の価値観などエンジニアが働きやすい環境であるなと感じた。自分自身エンジニアということもあり、共感できる部分は多かった。

  • ブルー さん

    業界や会社の内容には惹かれるものは無かった。が、タイトルにある「learn or die」という会社の行動指標は刺さった。今もこれからも、全く異なる流れがやってくる。この中で重要なのは、学習し続けるためのマインド、個人の仕組み、環境にあると感じた。例えば、隣の職員の仕事術を見てきただろうか。新しいジャンルの知識を習得してきたか。

  • まろにしも さん

    鳥肌が立つくらいに面白かった。西川氏も岡野原氏も天才過ぎる。が、本当に彼らが凄いのは、天才の頭脳をしても勝算があるかどうか見極められていない段階で(かなり早い段階)、”面白い”という直観で、深層学習をベースとしたロボティクス分野に新規参入する決断をしたことだ。興味深いと感じたキーワードは、"失敗出来るマネジメント"、"誰もが出来ないこと、自分達にしかできないことをやる”、"ソフトとハードの融合"、"ルールベースから帰納法的プログラミングへ"、"エッジ側でのリアルタイム学習とフィードバック"など。

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