１章　AIと人間、AIと『機械』の違い

　　AIに知性はない
　　人間の物差しで測っていてはAIの本質は見えない
　　AIは「人間と『機械』の中間」
　　AIと人間との違い
　　AIと『機械』の違い

　　コラム　汎用型AI


２章　AIをビジネスに導入する際に陥りやすい落とし穴

　　落とし穴（１）　AIで実現したいことが不明確なまま始めてしまう
　　落とし穴（２）　人間レベルの性能実現を前提に考えてしまう
　　落とし穴（３）　わずかな性能向上に高いコストを投じてしまう
　　落とし穴（４）　AIでなくてもいいことまでやらせてしまう
　　落とし穴（５）　理解できない失敗への対処が考えられていない
　　落とし穴（６）　稼働初期から完全自動化前提で進めてしまう
　　落とし穴（７）　人間とうまく連携した運用体制が整備できていない
　　落とし穴（８）　学習に使うデータが十分に用意できない

　　コラム　なぜAIは機能を追加するとコストがかかりやすいのか？
　　コラム　AIの性能が優れていても、理解が得られるとは限らない


３章　AIを活かしたサービスへの導き方

　　教師あり学習とは何か
　　AIの基本的な構築手順
　　教師あり学習によるAIの活用事例とそのポイント
　　高度なAI
　　画像系AI
　　言語系AI
　　予測系AI

　　コラム　目的と手段がすり替わらないようにするためには？


４章　教師あり学習以外のAI

　　強化学習によるAI
　　教師なし学習によるAI
　　創作系AI

　　コラム　概念を学ぶAI