評論一覧

書籍、音楽、映画、番組などについての感想や、備忘録。アニメ・漫画など他に適切なカテゴリがある場合は、そちらに書きます。

マーケティングを学ぶ人のためのコトラー入門

実家の本棚を眺めていたら、ブックカバー越しにタイトルが見えたので、手に取ってみました。若い頃、1年くらい技術マーケティング関連の部署に在籍したことがあり、その期間にマーケティングについて少し勉強しました。この本はその時に読んだものです。たぶん2006年から2007年くらいに読んだのではないかと思われます。

当然ながら(?)内容はほとんど覚えていないので、改めてざっと流し読みをしてみました。自分のブログ等を見て書評が残っていないことが気になりましたが、栞の挟まっていた位置から考えると、もしかしたら最後まで読む前に止まってしまったのかもしれません。

本書は、コトラーのマーケティングに関する内容を、俯瞰的に伝えています。ページの大部分を割いているのは第3章ですが、ここはマーケティングで提唱されている戦略の概要を個別に紹介しています。すなわちツールボックス的な部分です。第3章を除いた部分であれば、1日で読みきることも難しくないと思います。

久しぶりに読んで改めて肝に銘じたいと感じた内容は以下の部分。後者の方は、ニーズを満たすものに対して欲求が湧いている、という話です。つまりニーズを満たすものであれば、別の製品にも欲求は発生するので、本当のニーズを見誤らないようにすることが肝要です。

マーケティングは、売り込もうとするのではなく、売れていくようにすることだ

マーケティングを学ぶ人のためのコトラー入門 P.20

売り手はニーズと欲求を混同してはならない

マーケティングを学ぶ人のためのコトラー入門 P.22

以下はざっくりのメモと感想です。

  • 序章:マーケティングとコトラー
    • 7ページごとで、コトラーの提唱するマーケティングについて紹介している
  • 第1章:コトラーのハイライト
    • ニーズ、欲求、需要などのキーワードを説明しながら、コトラーの提唱している内容の概観を紹介している
  • 第2章:マーケティングの基本
    • 市場セグメンテーション、ターゲティング、マーケティング・ミックスなど、マーケティング戦略の流れの基本的な部分を説明している
  • 第3章:マーケティングの戦略
    • 具体的な戦略の概要を説明している。全部で約20個の項目に各々4~6ページほど費やしている。
    • 基本的に独立している項目なので、ツールボックス的に必要な部分や興味のある部分をピックアップする読み方でも良い気がする
      • ポジショニング戦略は応用しやすいと思う
  • 第4章:ソーシャル・マーケティング
    • 企業の製品主体であったマーケティングを、社会活動にまで広げていこうと、コトラーによって提唱された概念。
    • 自分は企業としてのマーケティングを学びたい対象にしていたので、当時ここはあまり興味なかったと思う
  • 終章:進化するコトラー
    • デジタルエコノミーなどについて触れられている。本書は2003年に初版が出ており、6ページほどの内容だが、まさにその通りになっている


人工知能は人間を超えるか

久しぶりの書評です。本当に最近は本を読まなくなってしまいました。本著の内容自体は技術書寄りですが、読み物です。2、3日あれば無理なく読めるくらいのボリュームです。

第1章では、人工知能とは何か、ということを知るための土台づくり、第2章から第4章では、探索推論、知識、機械学習という順番で、これまでの人工知能研究の歴史を追う形で説明がされています。過去の歴史を学ぶことで、現在ブームとなっているディープラーニングの何が画期的であったかを理解できるようになっています。

第5章ではディープラーニングについての説明です。ディープラーニングの画期的な点は、特徴量と呼ばれる学習のパラメータを、自ら検出できる点です。つまり人が指示をしなくても良いということですが、その仕掛けとして、入力と出力(正解情報)に全く同一の情報を用いています。つまり人間の学習と同じで、入力と出力が一致するように、ネットワーク上のパスを調整することで学習します。入力と出力の間にある中間層は入出力層より少ないので、入出力層より抽象化されています。そうした中間層をディープに重ねていくことで、より正しい抽象化が行われていくという仕組みです。

第6章では、ディープラーニングの先に待っている人工知能の発展について記載されています。本著は2015年に執筆されたものなので、いささか古い内容となりますが、我々素人が認識している範囲では、特に違和感なく読めます。産業や社会、創造性、知能と生命など、様々な視点で人工知能について語られており、人工知能の今後に思いを馳せる上での土台になりそうです。色々と書かれていますが、本著が随所で書いている、期待値を上げ過ぎない形となっています。現在の人工知能が得意なことを理解して今後を展望するのが、確度の高い未来予想に繋がるのだと思います。

なお、書名の疑問に対する回答は示されていますが、本著を読み進めた後なら、まあそうだよね、という回答になっています。


人工知能概論 第2版

人工知能概論 第2版

人工知能について知識を得たいと思って、読みました。書評がだいぶ遅れてしまいましたが、実際に読んだのは1年前くらいになります。人工知能関連の書籍は、相当前に「マッチ箱の脳」という本を買いましたが、それ以来ですね。

人工知能というと、人間と同じように会話できるシステムを思い浮かべましたが、実際にはもっと幅広いものです。本書では、基本的な知識から積み重ねていき、後半では様々な手法を幅広く論じています。

ちなみに、書籍のタイトルにある通り、概論なので、この本だけで実践まで持っていくのは、難しいかと思います。様々なコンポーネントについて概要を説明しているので、必要だと感じた分野については、別途専門書を読む必要がありますね。

  • 第2章:問題の状態空間表現と探索

問題を記号化して、それを探索して解いていく方法について、説明しています。直感的な内容なので、分かりやすいですね。

  • 第3章:プロダクションシステム
  • 第4章:意味ネットワークとフレーム
  • 第5章:述語論理とファジィ論理

情報にどうやって意味を持たせるか、情報を取り扱うルールをどう定義するか、問題の記号化の方法について、説明されています。述語論理のところがなかなか理解しきれず、苦労しました。

  • 第6章:多様な知識メディアの知的処理

自然言語などを、これまで説明してきた記号化に適用させる方法についてです。構文解析とか、昔大学のコンパイラ作成演習のときに出てきた内容もあります。Twitterのbotアプリとか作ってみたいなあ、と思っているので、この辺に興味があります。

  • 第7章:推論

与えられた条件から、ルールに従い、結論を予測する方法です。演繹法や帰納法など、さまざまな推論について、説明があります。

  • 第8章:機械学習

これまでの人工知能は、思考に必要なルールを与えられるだけでしたが、人間と同じように自らルールを学ぶようにするのが、機械学習です。これが出来るようになると、いよいよ人間臭くなってくる気がします。

  • 第9章:ニューラルネットワーク
  • 第10章:進化的計算

人間の脳細胞にあるニューラルネットワークの構造や、生物の進化アルゴリズムなど、既存の学習の仕組みをモチーフにした、人工知能モデルの研究です。何となく考え方は分かったけれど、どう使いこなすかのイメージが、なかなか湧かなかったです。

  • 第11章:知的エージェント
  • 第12章:Webインテリジェンス

この辺は、あまり興味なし。


東大生が本気で考えた勝ち抜くための株の本

株式投資に関する入門本です。株式投資は数年前に行ないましたが、大した知識もなく、興味のある株を買っただけでした。結果、現在かなりの含み損を抱えています……。というわけで、とりあえず最低限の知識を体系立てて学ぶために、本書を購入しました。

ひと通り読んでみて、記憶に残っている内容は、以下の通りです。

  • 損切り、利確
  • 企業の財務諸表や業界動向などのマクロ分析
  • ひげチャートなどによるミクロ分析
  • 値動きを引き起こす情報をいかに早く知るか

じゃあ、この本を読んで、すぐに株式投資を始めよう、とはいきません。頭で理解した気になっても、なかなか腰が上がらないです。普段から経済ニュースを見るようにして、意識の土壌を築いていくことが必要だと感じました。

本書は、ざっくりと株式投資に関する入門知識を俯瞰する内容ですね。会話形式になっており、とても読みやすいです。ゆえに、ハウツー本の視点で見ると、使いにくいかもしれません。


数学ガール

前から気になっていた本です。章ごとに問題を扱っていますが、先に進むにつれて、扱う内容が難しくなっていきます。最初のほうは、おぼろげな数学の知識を駆使して何とか喰らいついていましたが、半分手前くらいで理解できなくなってしまいました。

しかし、理解しきることができなくても、問題を解きほぐす工程は何となくイメージをつかむことはできます。解答にたどり着くまでの試行錯誤を、(意味のある)寄り道たっぷりに書いてあるので、数学に親しみが湧きますね。さまざまな数学ツールを使いこなして、問題をこね回していく様子は、それを理解しきれなくても、楽しさが伝わってきます。いわゆる教科書が無機的な印象であるのに対し、この本は有機的な感じでしょうか。(図らずも作者さんのお名前と重なる)

また、登場人物も好きです。ぼく、ミルカさん、テトラちゃん。自分はやっぱりテトラちゃんですね(笑)。テトラちゃんの脳内イメージは、ToHeartのマルチだったりします。これらの登場人物の間で、ちょっと甘酸っぱい、そして若干気恥ずかしい恋愛ストーリーが展開されますが、内容自体は数学的な部分が大半を占めるので、そういうのが苦手な方でも、数学的読み物としてお薦めしたいです。