生成AIスキルとしての言語学―誰もが「AIと話す」時代におけるヒトとテクノロジーをつなぐ言葉の入門書 [単行本]

生成AIスキルとしての言語学―誰もが「AIと話す」時代におけるヒトとテクノロジーをつなぐ言葉の入門書 の 商品概要

• 要旨（「BOOK」データベースより）

  誰もが「ＡＩと話す」時代におけるヒトとテクノロジーをつなぐ言葉の入門書。生成ＡＩ開発に従事する言語学者が明かす人間のあらゆる能力を拡張していくビジネス教養。

• 目次

  はじめに
  第１章　生成AIとの対話における新しい言葉の役割
  人工知能の進化：生成AIの誕生と普及
  今までの人工知能とどう違う？
  人のパートナーとしての生成AI
  生成AIと人はどう話す？：言葉の新領域
  生成AIとのコミュニケーションと、人とのコミュニケーションってどう違う？
  人の対話力に左右される⁉　生成AIの能力と可能性
  生成AIと対話する責任って？
  
  第２章　言語学がなぜ必要？
  生成AI時代になぜ言語学？
  言語学ってそもそも何？
  選択肢として言語を考える
  言語の３つの機能とは
  言語学の新しいフロンティア：生成AIコミュニケーション
  
  第３章　生成AIと話す目的は？　生成AIとの対話はどんな構造？
  生成AIと対話する目的は？
  生成AI対話の構造ってどんなもの？
  
  第４章　状況設定を伝えて生成AIをカスタマイズしよう
  コンテクストとはそもそも何？
  言葉に影響を及ぼすコンテクストの選択肢
  コンテクストを生成AIに伝える効果とは
  生成AIに状況設定を伝えるテクニック
  
  第５章　指示／質問の説明で生成AIを誘導する
  指示や質問とは言語学的にどういうこと？
  指示／質問の仕方と補足の選択肢
  指示や質問の補足を生成AIに伝える効果
  
  第６章　様式や具体例を伝えて、生成AIの底力をさらに引き出す！
  生成AIの能力をさらに引き出そう！
  様式の選択で生成AIの表現力・構成力を引き出す
  例ってすごい：生成AIとの対話における例の力
  さらに発展！：対話を続けて引き出す生成AIの知識とスキル
  
  第７章　生成AIと評価や批判を見つめなおす
  新しい用途の探求：広げよう活用スペクトラム
  生成AIとの対話で評価の表し方を見つめなおす
  生成AIとの対話で批判を建設的なフィードバックに言い換える
  
  第８章　生成AIによってさまざまな「壁」が溶けていく
  総括：生成AIスキルとしての言語学
  対話の深層へ

• 出版社からのコメント

  言語学を学べば、生成AIの底力を縦横無尽に引き出せる！ずっと使える「生成AIとの話し方」、教えます。

• 内容紹介

  言語学を学べば、生成AIの底力を縦横無尽に引き出せる！
  
  生成AI開発に従事する言語学者が明かす人間のあらゆる能力を拡張していくビジネス教養
  ずっと使える「生成AIとの話し方」、教えます。
  
  生成AI技術は、まさに「日進月歩」の速度で進化しています。
  ただ、あまりにも進化が速く、現在、効果的とされる生成AIの使い方が、明日には陳腐化してしまう可能性が高い領域です。
  
  どれだけ目まぐるしい生成AIの変化があったとしても、学んでおくと、「スキル」としてどの時代でも普遍的に通用する、むしろ生成AIの性能が向上すればするほどに重要性を増すものがあります。
  
  それは、「言語学」です。
  言語学というのは、ざっくり言うと、自分が「伝えたいこと」を誰かに伝えるために、どう言葉で表すことができるのか、また、どの言葉を使うのが効果的かを追求してきた学問です。でも、なぜ、「言語学」が生成AI時代に必要なのでしょう。
  
  生成AIとのコミュニケーションは、プログラミング言語のような形式言語でなく、私たちが普段使っている言葉、自然言語で行われています。
  
  言語学が研究の対象としてきたのは、この「自然言語」なのです。
  
  私たちは、長年にわたり言語学で探求され続けてきた、「伝えたいこと」を言葉で表す際の「選択肢」を理解し、そのなかで、生成AIとの対話で効果的な「言葉の選び方」を学ぶことで、生成AIの潜在能力を引き出すことができるのです。

• 著者紹介（「BOOK著者紹介情報」より）（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）

  佐野 大樹(サノ モトキ)
  Ｇｏｏｇｌｅで生成ＡＩの開発に従事するＡｎａｌｙｔｉｃａｌ　Ｌｉｎｇｕｉｓｔ（アナリティカル・リングイスト）。生成ＡＩやスマートスピーカーなどのバーチャルアシスタントなど、人工知能に言葉を教えるスペシャリスト。オーストラリア国立ウーロンゴン大学にて選択体系機能言語理論の研究で博士（Ｐｈ．Ｄ）取得後、国立国語研究所で日本語について入手可能な唯一の均衡コーパス『現代日本語書き言葉均衡コーパス』の構築に従事。プロジェクト終了後、情報通信研究機構ユニバーサルコミュニケーション研究所にて、災害時の問題－対応策ツイートのマッチングや合意データベースの開発を行う。２０１４年より現職

• 著者について

  佐野　大樹 (サノ　モトキ)
  Googleで生成AIの開発に従事するAnalytical Linguist（アナリティカル・リングイスト）。生成AIやスマートスピーカーなどのバーチャルアシスタントなど、人工知能に言葉を教えるスペシャリスト。オーストラリア国立ウーロンゴン大学にて選択体系機能言語理論の研究で博士（Ph.D）取得後、国立国語研究所で日本語について入手可能な唯一の均衡コーパス『現代日本語書き言葉均衡コーパス』の構築に従事。プロジェクト終了後、情報通信研究機構ユニバーサルコミュニケーション研究所にて、災害時の問題-対応策ツイートのマッチングや含意データベースの開発を行う。2014年より現職。編著「Mapping Genres, Mapping Culture: Japanese texts in context」、科学論文「Million-scale Derivation of Semantic Relations from a Manually Constructed Predicate Taxonomy」、言語資源『日本語アプレイザル評価表現辞書』などを執筆、公開。

生成AIスキルとしての言語学―誰もが「AIと話す」時代におけるヒトとテクノロジーをつなぐ言葉の入門書 の商品スペック