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人人都能學會用AI：不懂統計，不懂程式，一樣可以勝出的關鍵職場力

為了解決二手輪胎行的問題，作者野口竜司 這樣論述：

進入AI社會，我會失業嗎？身為文組的人，如何藉由AI提高自己的工作能力呢？想要成為AI人才應該從什麼地方開始著手強化能力呢？   這本書的目的就是要消除這種不安和疑問。作者強調無需知道程式語言，也不會用到統計，讓AI就像Excel一樣，成為一項任何人都能使用的工具。不管是文組還是理組，Excel是很多人都會使用的表格計算軟體。也許這樣說有點誇張，但是就和Excel一樣，AI也正在成為許多人都能夠使用的常用工具。說起來就在不久之前，AI世界還是由理科和技術類的「理科AI人才」主導的世界。但是隨著AI技術的普及，在任何人都能夠輕鬆使用AI的今日，相較於「如何製作AI」，「如何使用AI 」成為更重要

的課題。因此，理解商業現實面與站在第一線商務現場的文科AI人才變得更加重要。   本書分成七個章節介紹成為「文科AI人才」所需的內容。作者認為若能確實掌握本書的內容，就能加入「文科AI人才」的行列。無論是作為參與AI專案的事前準備，或是要去AI很強的公司面試時，當成面試對策，公司內招募AI部門的對策等等，本書也是很好的參考書。另外，這本書是按照以下三個原則撰寫。這三項原則就是「不涉及程式設計、統計、數理方面的內容」、「儘量不使用AI的專業術語」、「盡可能地介紹更多案例」。 作者簡介野口竜司畢業於立命館大學政策科學學院。自己亦身為「文科AI人才」，並推動各種AI企劃。致力於推動AI商務和企業的

AI本土化。在大學就讀期間即參與來自京都的IT創投計畫。擔任子公司的總經理和董事，並在推薦系統、大數據、AI、海外商務等領域開展新事業，之後加入ZOZO集團。亦為大企業與初創公司提供AI培訓和AI推廣的諮詢服務。譯者簡介蔡斐如台灣新竹人，最喜歡的一句話是：「It''s painful, but not hard.」。 前言 成為AI人才吧！ 第一章 在AI時代中不至於丟掉飯碗 別怕「因AI失業」，而是準備好從事「AI職務」 學習「與AI共事」的技巧 五種「共事型態」   第二章 AI在人文領域的應用職業 要從「建立AI」轉而「使用AI」 能靈活運用AI的「文科AI人才」日趨重要 「文科AI

人才」的工作內容為何？ 成為「文科AI人才」四步驟   第三章 STEP① 把AI基礎的關鍵用語背下來   AI、機器學習、深度學習的差異 三種學習方式──監督式／非監督式／強化學習 AI活用4×2 ＝8型 「辨識型」AI要這樣用 「預測型AI」要這樣用 「對話型AI」要這樣用 「執行型AI」要這樣用 按出現頻率背誦基礎AI用語   第四章 STEP② 概略理解建立AI的方法 AI是掌握特徵的高手 瞭解「預測型AI」的建立方法 瞭解「辨識型AI」的建立方式 瞭解「對話型AI」的建立方式 瞭解「執行型AI」的建立方式   第五章STEP③ 磨練自己的AI企劃能力 AI企劃的「百案發想挑戰」

確保「變化量與可行性」 5W1H提升AI企劃內涵   第六章STEP④澈底瞭解AI──按行業 × 活用類型的四十五個案例 【流通、零售】 日本TRIAL 運用自行研發的AI攝影機，運用使用者辨識功能促銷與補貨 日本LAWSON根據AI規劃展店 日本JINS由AI推薦合適風格 日本三菱商事和LAWSON運用AI節省超商用電   【EC、IT】 日本ZOZO 活用AI的「搜尋類似品項功能」，網站停留時間增為四倍 日本LOHACO 以聊天機器人「Manami」回應五成客戶諮詢   【時尚】 法國Heuritech從社群媒體照片預測時尚流行趨勢 美國The take AI 偵測影片內的服飾，列出相

似商品，並可直接購買 日本STRIPE INTERNATIONAL INC.以需求預測AI，持續縮減庫存至原有八成 日本ZOZOUSED導入二手衣鑑價AI   【娛樂、媒體】 日本經濟新聞 以AI讀取一百年份的紙本報紙，精準度達九十五％ 日本福岡軟銀鷹販售浮動價格AI門票 中國國營媒體新華社AI合成女主播 日本富士通新聞摘要AI系統   【運輸、物流】 日本佐川急便AI自動輸入託運單資料 日本日立製作所與三井物產用AI制定配送計畫，實現智慧物流 中國京東（JD.com）自動化物流倉儲，比人工多十倍處理能力   【汽車、交通】 日本NTT DOCOMO 發展AI計程車，載客需求預測精準度達九十三

〜九十五％ 日本豐田汽車雙重安全保障：自動駕駛與駕駛輔助系統   【製造、資源】 韓國LG以針對家電設計的AI輔助日常生活 日本普利司通推動AI工廠，大量生產高品質輪胎 日本JFE Steel以人物偵測AI保障作業員安全   【不動產、營造】 日本大京集團計劃導入AI管理員 日本西松建設導入能記得生活習慣的智慧住宅AI   【外食、食品、農業】 日本Kewpie Corporation以AI食品原料檢查設備挑出不良品 日本電通以AI評斷野生鮪魚品質 日本SoftBank出資的Plenty能調整農作物風味的AI室內農場 LINE Corporation日本分公司能處理餐廳預約的日文語音AI服務

中國 京東（JD.com）運用機器人自動化烹飪、上餐、點餐、結帳   【金融、保險】 日本Seven Bank搭載人臉辨識的次世代ATM 日本JCB 以AI輔助保險銷售，根據使用紀錄鎖定潛在顧客 日本瑞穗銀行開始驗證活用AI的個人化服務   【醫療、長照、專業人士】 日本EXAWIZARDS 與日本神奈川縣合作，著手實證測試「預測長照需求等級」AI 日本Ubie提升醫療第一線工作效率的AI問診 日本GVA TECH AI-CON：「輔助立定與審閱契約書的AI服務」   【人才、教育】 日本SoftBank以AI提升新人招募效率 日本atama plus最佳化每個人的學習 日本AEON會話教室等

以AI評價英語發音   【客服中心】 日本Kanden CS Forum以AI預測客服中心話務量 日本transcosmos預測準備離職者，半年就讓離職者減半 日本KARAKURI保證準確率九十五％的聊天機器人 日本So-net 導入語音辨識AI，提升客服專員工作效率   【生活服務、警衛、公共事業】 日本埼玉市運用空拍照片比對AI，調查固定資產稅 日本ALSOKAI自動偵測需要協助者 日本氣象協會每小時降雨量預測   第七章 文科AI人才將改變社會 AI為「消費者、公司、工作者」所帶來的改變 引領AI社會的Amazon 在AI × 各產業推動變革的日本SoftBank 日本銀行正因AI變化中

文科AI人才將帶領整個社會   結語   第一章 為了不在AI社會中失業 別怕「因AI失業」，而是準備好從事「AI職務」 「因AI失業」是無法改變的事實 網路、電視、雜誌等，天天都在討論「AI會搶走我的工作嗎？」（圖表1-1）。很抱歉，事實就是「很多工作都會被AI取代」。我們就別逃避了，接受這個事實吧。重要的是，接受事實後，我們該做什麼準備、採取什麼行動，好往下一步邁進。 與其停滯在「與AI對抗」的狀態，我們應該把心態轉換成「與AI共事」。 若因AI失去工作，那就轉而「挑戰新時代的新職務」吧。回顧歷史，當出現新技術且融入社會後，雖然會有某些職務就此消失，但同時也會出現前所未見、運用新技術

的新職務。 ˙冰箱發明後，賣冰的人失業了，卻發展出「電器行」職業。˙汽車發明後，馬車伕失業了，卻發展出「計程車駕駛」「車輛銷售」工作。˙IT普及後，整理資料的庶務工作消失了，卻發展出與IT相關的工作。 如前述例子，在「工業革命」「汽車化」「資訊革命」這種重大技術演進時間點，都有「既有職務消失，同時也發展出新職務」的現象。能確定的是，AI也將重演歷史。 「AI職務」會越來越多 我認為，在AI時代一樣會發展出許多新職務。如前述，資訊革命後，隨著網際網路普及化，資訊相關的職務也越來越多。當被問到「您從事什麼工作？」時，回答「資訊類」的人也快速增加。AI也是一樣，在未來回答「我是做AI相關工作」的人一

定也會快速增加。 就像「資訊類」中還細分各種職務，「AI相關」這個大類別下，也會細分各式衍生職種。大家不用擔心，雖然有些職務因AI消失，但那些空缺，一定也有AI衍生出的各式職種隨後補上。只是， 最危險的，是害怕因AI失業，而執著現職，裹足不前。 我們一定要小心別陷入這種心態。與其擔心「我的工作會不會被取代啊？」，不如思考「如何運用累積的技能與業界知識，與AI共事」。即， 別怕「因AI失業」，著手準備從事AI職務吧！ 學習「與AI共事」的技巧 為何日本人會如此不安 前面說「不怕因AI失業」，但我們對AI的恐懼究竟從何而來？大家都有各自理由，但我聽到的大多是像「感覺就很厲害啊」「來路不明的東西」「

不知為何但就是害怕」這種籠統的理由，我認為可以歸納成「對未知事物的恐懼」。

二手輪胎行進入發燒排行的影片

台灣汽車輪圈產業輕量化的挑戰與機會 – 以A公司為個案

為了解決二手輪胎行的問題，作者史樹傑 這樣論述：

全球汽車產業自2009年來呈現連續成長的趨勢，台灣汽車輪圈產業在這一波持續的成長過程中，有的業者漸漸站穩脚步，有的業者仍努力尋求出路，也有業者自創藍海市場而雄霸一方；只是競爭從未停歇，尤其當中國大陸汽車銷售量於2009年突破1000萬台，達到1364萬台，超過美國與日本汽車生產量的總和時，同時也宣佈了汽車輪圈產業紅色供應鏈的崛起；這股巨浪不只衝擊台灣輪圈業者，連歐、美、日輪圈業者也深深感受到無比的壓力而紛紛採取不同的應對行動，也讓低階輪圈市場成為不宜久戰之地；而為了因應近年來各國政府因地球暖化問題所推出的各種二氧化碳減排的計劃及要求，汽車輕量化儼然己成為最直接的解決方案，尤其是對新能源車的助

益更是明顯；台灣汽車輪圈業者若能在汽車輕量化這未來課題中創造出質的異差與成本的優勢，並善加運用台灣發展己久的工業智慧成效，將可為台灣輪圈產業開創另一番新的未來。本研究是針對台灣汽車輪圈業者的發展及未來做進一步的探討，並用A公司為例，運用波特的五力分析先剖析台灣汽車產業的大環境，進而再運用Donald Hambrick 及 James Fredrickson 於2001年提出的策略鑽石模型針對A公司的活動範疇、手段、差異化因子、發展階段及經濟邏輯等五大構面做解析，從而了解台灣汽車輪圈業者經營現況的機會與挑戰。經由本研究資料分析及探討，文末提出了以下幾點建議供相關單位及業界作參考；一、 由政

府領頭，產、官、學合作，開發新一代輪圈專用鎂鋁合金材料二、 運用台灣精密機械產業，合縱連橫開發新型輪圈鍛造機台三、 及早切入大型商用車鍛造輪圈市場，以台灣市場為試驗地，往中美日歐出發四、 政府成立汽車科技園區，針對材料及大型機台需求的土地、環保及電力需求設計，也讓業者發揮聚落效應，同時引進工業4.0，打造智慧工廠五、 結合新能源車時代來臨，發展新節能商業模式，輪圈也可能是租賃

電吉他&貝斯調修改製：徹底了解形式+功能+彈奏性+音色+風格原則，調整、維修、改裝、製造不走鐘!

為了解決二手輪胎行的問題，作者李歐那多‧洛斯朋那托 這樣論述：

傳承義大利精神與德國工藝！ 歐洲當代前衛製琴師以 30 年實務與自創品牌經驗 詳細解說打造的「訂製琴」的內行門道， 協助樂手追求更高水準的音樂表現與獨特魅力。   一把百看不厭、順手好彈、音色悅耳的電吉他或貝斯，倚賴「美感」、「彈奏性」、「音色」 三大層面涵蓋各種要素的相互激盪與調和。樂手、維修技師、製琴師應該從使用者立場出發， 因應音樂屬性和演出體驗來排列優先順序，才可能選購、改造或做出適合的產品。除了至關重 要的木材之外，由於吉他所有部位都有其特定功能，又分別延伸出各種可能變數，因此極為講 究藝術、科學與技術的融合。 作者在訂製樂器領域歷練逾 30 年，對電吉他與貝斯的結構及表現有

如庖丁解牛般自信掌握。本 書以系統化方式歸結出電吉他與電貝斯的設計方法，指導藍圖、打樣到完成品等不同階段的關鍵 之處，逐一解說入門知識與進階要領，在實務工作中極具參考價值。   本書特色   • 百張圖例說明 吉他手、貝斯手、維修技師、製琴師都能迅速理解，派上用場 • 解構經典款式  拆解 Fender、Gibson 經典琴款 Stratocaster 與 Le Paul，揭示名琴典範 • 涵蓋完整面向  從形式和功能面探討構造、音樂類型，使用情境，展現縝密設計思考與實踐細節 • 多元客製方案  整合風格美學、人體工學、聲學，羅列最多可能性，滿足客製化需求 • 書末實用附錄  7 組歐美製琴

師訪談、22 種常見聲木特性表現、電路色碼與模板，應用最方便 如果你有這些問題…… 「琴是用來練習、表演，或者以上皆是？又是為了哪樣的表演？」 「貝斯琴頸好重，愈彈愈累，該怎麼改善？」 「爵士吉他的拾音器如何挑選？單線圈和雙線圈的差異在哪？」 打開本書，你將透過電吉他設計「三大黃金定律」，認識「好琴」的真正定義。    

系統模擬應用在輪胎生產流程績效分析之研究

為了解決二手輪胎行的問題，作者陳英如 這樣論述：

在現今高科技業迅速成長的結果，帶來了許多方便及機會，卻也使傳統產業逐漸凋零，傳統產業在不利於生存的情況下，只能趨於轉型或遷廠至成本低、原物料易取得的地方。而隨著台灣環境的變遷，輪胎工業也跟著經濟環境的轉變而有所對應，由於輪胎工業本就是以勞工、資金及技術密集為主的產業，獲利高低主要受空間、勞力資本、原物料價格等影響。本研究以輪胎製程後半加工來做為個案，針對該加工製程進行生產流程績效分析，而對於研究結果期盼可獲最適之因子水準配置法。在蒐集大量輪胎相關製程資訊後，接洽該製程相關工作人員，討論出整體製程的模型輪廓，進一步決定因子、水準還有做為反應變數的生產績效值。本研究使用Arena系統模擬軟體(A

rena system simulation software)進行模式建構，並透過2^(6-2)部分因子實驗設計，定義此次實驗的六項因子和兩項反應變數，而後將所有配置進行一定次數的模擬實驗並蒐集、彙整數據，最後以Minitab統計分析軟體(Minitab statistical analysis software)進行分析，透過分析軟體獲得變異數分析表、柏拉圖及主效應圖，再加以比對及分析判讀，我們可得到因子水準建議配置，並且透過模式驗證的方式進行數據驗證。最後在模擬結果方面，本研究可以得出如欲使產線在製品的績效指標提升至最佳狀態，加硫機台數將使用低水準配置，整修人數、檢查外觀人數、平衡均勻機

台數、氣泡機台數以及X-Ray機台數則是使用高水準配置；然而如欲使良率的績效指標提升至最佳狀態，加硫機台數、整修人數、氣泡機台數以及X-Ray機台數均將使用高水準配置，檢查外觀人數以及平衡均勻機台數則是使用低水準配置。