書籍『アルゴリズム・AIを疑う』の表紙
書籍タイトル

アルゴリズム・AIを疑う

誰がブラックボックスをつくるのか

著者:宇田川敦史(武蔵大学社会学部メディア社会学科准教授)|2025年5月16日発売(集英社新書)

この本が向いている課題:「AIやSNSのおすすめに振り回されている感覚はあるけれど、どこから・どうやって疑えばいいのかわからない」という課題に向き合うための一冊。

#アルゴリズムやAIの仕組みを根本から知りたい人 #ネットの「おすすめ」や検索結果を、もう一段疑えるようになりたい人
※このページは書籍内容の全体像を把握しやすくするために re:Book が整理した内容です。詳細は実際の書籍をご確認ください。
コアメッセージ
「おすすめ」に乗せられていること自体を、
もう一度疑えるか。
本書の概要

本書は全5章で3つの視点として整理しています

1:基礎理解
→
2:実践応用
→
3:視野拡張

生成AI・SNS・検索エンジン――。いま私たちが触れる情報の多くは、「アルゴリズム」によってすでに並べ替え・選別されたものだ。しかしそのしくみは企業秘密として公開されず、私たちはブラックボックスのまま利用し続けている。本書は、Google・Amazon・食べログ・Xなどを例に、デジタル・メディアとAIの裏側を解きほぐす一冊。「アルゴリズムを疑う力」を養うことで、偏った情報摂取に気づき、主体的にメディアを使いこなすための視座を提示する。

書籍タグ
#アルゴリズム #AI #メディアリテラシー #SNS #生成AI #集英社新書
本書の構成

本書の議論は、核心テーマから次の3つの柱へ展開する構成で整理されています。

本書の核心 「おすすめ」「検索」「表示順位」など、見えないアルゴリズムに私たちの選択が委ねられている現実を明らかにする
1 基礎理解

アルゴリズムとは何か。Google・Amazon・食べログなど、身近なサービスを例に整理する

  • アルゴリズムの日常性
  • 基本構造
  • AIとの違い
  • ブラックボックス化する理由
2 実践応用

アルゴリズムが何を「選び、何を捨てているか」を、実サービスのしくみから読み解く

  • グーグルのランキング
  • アマゾンのレコメンド
  • 食べログのレビュー算出
  • Xのタイムライン表示
3 視野拡張

アルゴリズムが認知資源・権力・マーケティング・偽情報・商品化に拡張する過程を、社会問題の文脈で捉える

  • 認知資源を奪い合う
  • 情報選別の権力となる
  • マーケティング装置化する
  • ユーザーを商品化する
本書を購入して学べること
1 アルゴリズムの基本構造と、
AIとの違いを腑分けできる
このパートで学べること:
  • 検索やおすすめ表示の裏側を、具体例から理解できる
  • 「並べ替え」の前段で何が捨てられているかを把握できる
  • AIとの位置関係を整理し、サービス設計の意図を読めるようになる
2 Amazon・食べログ・SNSなどの
裏側を設計の言葉で読める
このパートで学べること:
  • ランキング設計の意図が理解できる
  • レコメンドの仕組みとバイアスを把握できる
  • レビュー算出の考え方を学べる
  • タイムライン表示の力学を読み解ける
3 AI時代の
メディアリテラシーが身につく
このパートで学べること:
  • ブラックボックスを相対化する視座を学べる
  • 偏った情報摂取に気づく目を養える
  • 「もう一段疑う」習慣を、仕事や家庭に落とし込める
本書全体を通して学べること
本書は、アルゴリズムの仕組みとそれが社会・個人にどう作用しているかを構造で捉え直すことで、以下の点を深く理解できるようになる。

• アルゴリズムの裏側にある設計の意図を把握できる

• SNS・検索・おすすめ表示の「何を・誰のために・何を捨てているか」を読めるようになる

• 生成AI時代に振り回されない「自分の軸」を取り戻す一歩になる

これらの視点を総合的に身につけることで、「おすすめに乗せられていること自体」を、もう一度疑えるようになる。

より詳しくおすすめしたい読者像

#Google・Amazon・食べログなどサービスの裏側にある設計思想を理解したい人 #SNSや検索の「おすすめ表示」に違和感や引っかかりを感じている人 #生成AI時代のメディア・リテラシーを体系的に学びたい人 #自分や家族を「アルゴリズムの顧客」にしたくないと思う人 #企業やサービスの「ブラックボックス」に疑問を持ちたい人
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