内容紹介：【まえがき】※一部抜粋　いまや、機械学習は、あらゆるシステムに組み込まれてきている。著者らは2018年頃から機械学習工学研究会の活動や科学技術振興機構（JST）のプロジェクトを通して、ソフトウェア技術者と対話し、機械学習のソフトウェア開発現場への普及とその活用の難しさを感じてきた。　また、この4年で、機械学習をシステムに組み込む際の課題の整理やベストプラクティスの共有がかなり進んできた。本書は、それらを整理し、AIシステムの開発プロジェクトのマネージャが知っておくべきポイントを解説している。　機械学習を活用したAIシステムであっても、機械学習による推論機能は、全体システムの一部として呼び出されるいち機能である。そのため、AIシステムの開発プロジェクトでは、要求を獲得し、それを設計し、実装する従来型の演繹的な開発法と、機械学習プログラムにより、データから推論機能を構築する帰納的な開発法を混在させることになる。　本書では、AIシステムの開発プロジェクトのマネジメントの観点と、上流工程である要求と設計を中心に解説を行っている。特に上流工程でAIシステム開発特有のリスクを洗い出すことが、AI 開発プロジェクトの成功の鍵となる。一方、AI システムの実装技術やテスト技術については、簡単に触れるだけにとどめている。　本書が、AIシステムの開発プロジェクトの成功の助けとなり、AIシステムの普及と発展に少しでも寄与できれば幸いである。
もくじ情報：第１章　ＡＩシステムの開発概論；第２章　ＡＩシステムの要求工学；第３章　機械学習システムのアーキテクチャと設計；第４章　ＡＩプロジェクトのマネジメント；第５章　ＡＩプロジェクトにおけるステークホルダとの協働；第６章　機械学習工学の展望

吉岡　信和(ヨシオカ　ノブカズ)
早稲田大学理工学術院総合研究所・上級研究員／研究院教授。１９９８年、北陸先端科学技術大学院大学情報科学研究科博士後期課程修了。博士（情報科学）。同年（株）東芝入社。２００２‐２０２１年国立情報学研究所、２００７‐２０２１年、総合研究大学院大学、２０２１年より現職。ＩＥＥＥ　ＣＳ　Ｊａｐａｎ／Ｔｏｋｙｏ　Ｊｏｉｎｔ　Ｃｈａｐｔｅｒ役員