・すでに決まった正解を探す能力が「知能」、一方まだ正解らしい正解が決まっていなくて、実際に行動を起こさないとわからない案を考える能力が「知性」である、知性には、「こんなものか」と考えを止めずに、途切れず考え続けられるか、共通点を発見して関連付ける汎用的思考と教養が問われる（ｐ２９）
・人工知能の定義を、答えのある問いに対して、答えを見出すことを目的に、人が作り出したシステム、とする（ｐ３０）
・仕事を奪われたくないから人工知能には反対だ、と考えるよりも、人工知能という武器を身に付けて仕事に就く、と考える方が自然な流れである（ｐ４２）
・オズボーン博士の論文から３年後、欧州経済研究センターのアルツ氏は、統計手法を見直した結果、自動化される可能性が高い仕事はOECD諸国全体で９％程度だと発表した、それでも過大評価していると論文は主張している、論文の中では教育水準や所得水準が低い労働者の仕事は自動化リスクが高く、技術革新による失業よりも、潜在的な格差拡大や職業訓練に注意を向ける必要があると指摘している（ｐ４５）
・自動化は後世にスキルが継承されないので、一度やってしまうと後戻りできない（ｐ４７）
・働き方改革、の一環として、リカレント教育が必要となる、新しい知識を取り入れて自分自身をアップデートさせる「学び直し」が必要、それが嫌な人はビジネスの現場には居づらくなる（ｐ６７）
・2016年度国民生活基礎調査によると、等価可処分所得の中央値の２倍である、520万円以上は全体の１２－１３％（ｐ９８）
・ビックデータはデータ活用においては、１）量（Volume）、２）頻度（Velocity）、３）種類（Variety）のバランスが必要（ｐ１３３）
・リベラルアーツとは、言語に関する「文法」「修辞学（弁論）」「論理学（弁証法）」の三学と、数学に関する「算術」「幾何」「天文」「音楽」の四科、合わせて７つの科目で構成されている。古代ローマでは、技術は奴隷人が身に付けるべき、機械的技術と、自由人が身に付けるべき、自由諸技術、に区分されている。後者がリベラルアーツの大本になっている（ｐ１６５）
・奴隷人は生きるために仕事をしているので、機械的技術が必要であった、自由人は生きるために生きていたので、「僕らはなぜ生きるのか」という哲学が流行した。そのための基礎知識として、自由諸技術を必要としてた、哲学はリベラルアーツ７科の上位に位置付けられていた、やがてリベラルアーツは、欧州の大学制度において、人間が身に付けるべき最初の芸術と見なされるようになり、今日では「学士過程における基礎分野を横断的に教育する科目＝一般教養」となった（ｐ１６６）
・欧州では、人の手によって作られたもの全般を、芸術(art)、神の手によって作られたもの全般を、自然(nature)と分類する（ｐ１６６）
・変わりゆく機械的技術は、陳腐化してしまえば価値が下がるが、リベラルアーツは、不変の本質なので一生使い続ける技術ともいえる、人工知能を始めとするITが発展すれば、専門知識が陳腐化し、不要になるかもしれない（ｐ１６８）
・本当に大事なことは、コードを書けることではなく、自分以外の第三者でも理解できるコードを書ける論理力を養えるかである（ｐ１７６）
・人間の心を問うような、明確な答えがない、判断を下すのが難しい倫理的な問題においては、人工知能の判断に頼るのは難しいだろう（ｐ１９０）
