デデデータ!!〜“あきない”データの話〜

DATAFLUCT

会社員、DXコンサルタントとして大企業のDXに携わり、現在は自らデータサイエンス事業を展開するDATAFLUCT代表取締役CEO久米村隼人がメインパーソナリティを務めます。 “相方”である経済キャスターのDJ Nobbyとともに、デジタル推進、データ活用、そしてDX デジタルトランスフォーメーションに取り組むすべての人に、新しい気づきやアイデアを届けます。 毎週火曜・金曜配信。 【メッセージ募集】 番組への質問、トークテーマのご提案、DATAFLUCTに相談したい!など、各種ご連絡は以下のフォームからお送り下さい。 https://forms.gle/3PLJMK4Akr2LT1Pa7 【出演者】 ■久米村隼人 ベネッセ、マクロミル、リクルート、日本経済新聞など複数の企業にて、データを活用する15の新規事業を創出。2018年に大企業のデータ活用支援・新規事業立ち上げ支援を行うFACTORIUMを設立し、70以上のDXプロジェクトを支援。2019年にデータサイエンススタジオDATAFLUCTを設立し、4年間で30以上のAIサービスをローンチ。これまで責任者としてローンチした新規事業は35を超える。 大阪府立大学大学院工学研究科修了、早稲田大学大学院商学研究科修了 DATAFLUCTウェブサイト https://datafluct.com

  1. 1D AGO

    第134回「なぜ万博予約は“炎上”したのか?〜サービス開発者が学ぶべき『信頼設計』の失敗学〜」

    【メッセージ募集】 番組への質問、トークテーマのご提案、DATAFLUCTに相談したい!など、各種ご連絡は以下のフォームからお送り下さい。 https://forms.gle/3PLJMK4Akr2LT1Pa7 【今回の内容】 さて今日からのデデデータですが、大阪関西万博を題材に扱っていきたいと思います。開催前はネガティブな報道も多く、期日までに完成して無事開催できるのかが危ぶまれた時期もありました。ただ、蓋を開けてみると猛暑にも拘わらず大盛況となっています。 しかし、そんな中でもいくつか問題も起こっているようです。その1つが予約システム。大量の入場を裁く必要がある上に制度が複雑で、購入には大きなハードルがあると言われています。今日はその部分にフォーカスをしてお話を聞いていきたいと思います。久米村さん、万博へはもういらっしゃいましたか? 【今日の質問】 ・万博予約システムの概要とは ・万博予約システム全体の問題点とは ・なぜ複雑なシステム設計となってしまったのか ・万博予約システムの開発体制にみる改善点とは ・QRコード転売問題はなぜ起こったのか ・公平に機会を提供するシステム設計の難しさ 【出演者】 ■久米村隼人 ベネッセ、マクロミル、リクルート、日本経済新聞など複数の企業にて、データを活用する15の新規事業を創出。2018年に大企業のデータ活用支援・新規事業立ち上げ支援を行うFACTORIUMを設立し、70以上のDXプロジェクトを支援。2019年にデータサイエンススタジオDATAFLUCTを設立し、4年間で30以上のAIサービスをローンチ。これまで責任者としてローンチした新規事業は35を超える。 大阪府立大学大学院工学研究科修了、早稲田大学大学院商学研究科修了 ■DJ Nobby キャリア26年目のラジオパーソナリティ。経済ニュースパーソナリティとしてフォロワー10万人を超えるVoicyチャンネルを個人で運営する傍ら、ラジオ番組「週刊Nobbyタイムズ」「DJ Nobby's Tokyo LIVE!!」のパーソナリティ、ポッドキャスト「ながら日経」の土曜パーソナリティなどを務める。 大学卒業後はラジオパーソナリティと並行してシティバンク・エヌ・エイ、東京金融取引所、プルデンシャル生命、メットライフ生命に勤務。銀行・証券・保険の3分野に精通し、特にコンプライアンス分野のデータ分析に強みを持つ。 DATAFLUCTウェブサイト https://datafluct.com

    31 min
  2. 5D AGO

    第133回「会社の時価総額は、もう財務諸表だけでは決まらない。〜『サプライチェーンOS』が21世紀の資本市場を支えていくという話〜」

    【メッセージ募集】 番組への質問、トークテーマのご提案、DATAFLUCTに相談したい!など、各種ご連絡は以下のフォームからお送り下さい。 https://forms.gle/3PLJMK4Akr2LT1Pa7 【今回の内容】 さて今日のデデデータですが、前回に引き続き、見えざるコストに付いてのお話です。前回はコストを誰が負担するのか、という考え方についてお話をうかがいましたが、今回は逆に、倫理的なコストをしっかりと負担してきた企業が、一層価値を上げていくという構造についてお話を伺えればと思っています。 久米村さん、きちんと倫理的な仕事をしていれば、それが評価される時代になってくる、というお話ですね? 【今日の質問】 ・企業は実際のどのように資産を貯金するのか ・企業が倫理的であるべき、という動機づけはどのように行うべきか ・データを用いてコスト負担を正当化することは可能か ・Proof of Ethicalの考え方のもとにAIが果たす役割とは ・倫理的な行動が企業価値に与える影響とは ・信頼を貯める、という考え方をどのように浸透させるべきか 【出演者】 ■久米村隼人 ベネッセ、マクロミル、リクルート、日本経済新聞など複数の企業にて、データを活用する15の新規事業を創出。2018年に大企業のデータ活用支援・新規事業立ち上げ支援を行うFACTORIUMを設立し、70以上のDXプロジェクトを支援。2019年にデータサイエンススタジオDATAFLUCTを設立し、4年間で30以上のAIサービスをローンチ。これまで責任者としてローンチした新規事業は35を超える。 大阪府立大学大学院工学研究科修了、早稲田大学大学院商学研究科修了 ■DJ Nobby キャリア26年目のラジオパーソナリティ。経済ニュースパーソナリティとしてフォロワー10万人を超えるVoicyチャンネルを個人で運営する傍ら、ラジオ番組「週刊Nobbyタイムズ」「DJ Nobby's Tokyo LIVE!!」のパーソナリティ、ポッドキャスト「ながら日経」の土曜パーソナリティなどを務める。 大学卒業後はラジオパーソナリティと並行してシティバンク・エヌ・エイ、東京金融取引所、プルデンシャル生命、メットライフ生命に勤務。銀行・証券・保険の3分野に精通し、特にコンプライアンス分野のデータ分析に強みを持つ。 DATAFLUCTウェブサイト https://datafluct.com

    25 min
  3. JUL 21

    第132回「サプライチェーンの闇と「見えざるコスト」の終焉〜データが実現する、次世代コンプライアンス『Proof of Ethical』の全貌〜」

    【メッセージ募集】 番組への質問、トークテーマのご提案、DATAFLUCTに相談したい!など、各種ご連絡は以下のフォームからお送り下さい。 https://forms.gle/3PLJMK4Akr2LT1Pa7 【今回の内容】 さて今日のデデデータですが、倫理観についてのお話です。安くて品質が良いものがいつでも手に入る社会に生きている我々ですが、その商品の裏にはひょっとしたら環境破壊や人権侵害といった、隠された事実がある可能性も意識しておかないといけません。 データ分析がこのような「見えざるコスト」をどのように可視化して、消費者の判断を変えることができるのか。次世代コンプライアンスの考え方についてお話をうかがっていきます。 久米村さん、これまでとはちょっと毛色の違うお話ですね。 【今日の質問】 ・Proof of Ethicalの概念について教えてください ・製品の値段に反映されない、見えないコストとはどのようなものですか ・見えないコストをあぶり出すためには、どのような技術が使われますか ・実際にそのようなデータを利用している機関はありますか ・そのようなデータがうまく活用されていない事例はありますか ・企業としてはコスト増となりますが、それは消費者負担となりますか ・これからProof of Ethicalが課題となる業界はどこですか 【出演者】 ■久米村隼人 ベネッセ、マクロミル、リクルート、日本経済新聞など複数の企業にて、データを活用する15の新規事業を創出。2018年に大企業のデータ活用支援・新規事業立ち上げ支援を行うFACTORIUMを設立し、70以上のDXプロジェクトを支援。2019年にデータサイエンススタジオDATAFLUCTを設立し、4年間で30以上のAIサービスをローンチ。これまで責任者としてローンチした新規事業は35を超える。 大阪府立大学大学院工学研究科修了、早稲田大学大学院商学研究科修了 ■DJ Nobby キャリア26年目のラジオパーソナリティ。経済ニュースパーソナリティとしてフォロワー10万人を超えるVoicyチャンネルを個人で運営する傍ら、ラジオ番組「週刊Nobbyタイムズ」「DJ Nobby's Tokyo LIVE!!」のパーソナリティ、ポッドキャスト「ながら日経」の土曜パーソナリティなどを務める。 大学卒業後はラジオパーソナリティと並行してシティバンク・エヌ・エイ、東京金融取引所、プルデンシャル生命、メットライフ生命に勤務。銀行・証券・保険の3分野に精通し、特にコンプライアンス分野のデータ分析に強みを持つ。 DATAFLUCTウェブサイト https://datafluct.com

    30 min
  4. JUL 17

    第131回「ストーキング広告は、やがてAI執事になる夢を見る~死にゆくクッキーとあなたの欲望を設計するAIの話~」

    【メッセージ募集】 番組への質問、トークテーマのご提案、DATAFLUCTに相談したい!など、各種ご連絡は以下のフォームからお送り下さい。 https://forms.gle/3PLJMK4Akr2LT1Pa7 【今回の内容】 さて今日のデデデータですが、クッキーについてお話を伺いたいと思います。クッキーといってもおやつに食べるサクサクのアレではなく、ウェブサイトのログイン情報や閲覧履歴を保存しておくためのプログラムで、近年までは広告のパーソナライズなどに広く使われてきた機能です。 ただ、このクッキーも個人情報の一部であるとの認識が広がって、使用するかどうかをユーザーが選ぶ事が当たり前の時代となりました。 その分守られる情報もある一方で、不便になる事もあるようです。 久米村さん、そもそもクッキーってどこから生まれたものなのでしょうか。 【今日の質問】 ・クッキーの基本的な技術について ・サードパーティークッキーとその問題点とは ・なぜクッキーが広告配信に利用されるようになったのでしょうか ・現在クッキーはどのように実装され、どのように使われていますか ・これまでクッキーが社会的な問題となった事例はありますか ・巨大IT企業がクッキーを活用するようになってから、どのような問題が出てきましたか ・サードパーティークッキーに規制が行われるようになってから、各社の戦略はどのように変化しましたか 【出演者】 ■久米村隼人 ベネッセ、マクロミル、リクルート、日本経済新聞など複数の企業にて、データを活用する15の新規事業を創出。2018年に大企業のデータ活用支援・新規事業立ち上げ支援を行うFACTORIUMを設立し、70以上のDXプロジェクトを支援。2019年にデータサイエンススタジオDATAFLUCTを設立し、4年間で30以上のAIサービスをローンチ。これまで責任者としてローンチした新規事業は35を超える。 大阪府立大学大学院工学研究科修了、早稲田大学大学院商学研究科修了 ■DJ Nobby キャリア26年目のラジオパーソナリティ。経済ニュースパーソナリティとしてフォロワー10万人を超えるVoicyチャンネルを個人で運営する傍ら、ラジオ番組「週刊Nobbyタイムズ」「DJ Nobby's Tokyo LIVE!!」のパーソナリティ、ポッドキャスト「ながら日経」の土曜パーソナリティなどを務める。 大学卒業後はラジオパーソナリティと並行してシティバンク・エヌ・エイ、東京金融取引所、プルデンシャル生命、メットライフ生命に勤務。銀行・証券・保険の3分野に精通し、特にコンプライアンス分野のデータ分析に強みを持つ。 DATAFLUCTウェブサイト https://datafluct.com

    32 min
  5. JUL 14

    第130回「データが負債になる日~ベネッセからKADOKAWAへ、サイバー攻撃で『事業が死ぬ』ということ~」

    【メッセージ募集】 番組への質問、トークテーマのご提案、DATAFLUCTに相談したい!など、各種ご連絡は以下のフォームからお送り下さい。 https://forms.gle/3PLJMK4Akr2LT1Pa7 【今回の内容】 さて今日のデデデータですが、サイバー攻撃についての話題です。個人情報の管理が厳しく規制されている現代でも、日々様々な形で個人情報が企業や団体から流出し、裏で取引されるという状況が続いています。 個人情報が一旦流出してしまうと事業全体が大きなダメージを受けて、最悪の場合は事業が停止するという事態に発展する可能性もあります。 今日はそんなサイバー攻撃への対処をどのように考えるべきなのか、についてお話をうかがっていきます。 久米村さん、僕自身も利用していたサービスから個人情報が流出する、という事態を経験したんですが、久米村さんはご経験ありますか? 【今日の質問】 ・これまでにどのような個人情報流出事件が発生しましたか ・個人情報流出はどのように起こるのでしょうか。典型例を教えてください ・個人情報は裏世界でどのように取引されていますか ・漏洩したデータはどのように使われますか ・実際に情報が流出してしまったときの対処法とは ・理想定期な情報防御モデルはありますか 【出演者】 ■久米村隼人 ベネッセ、マクロミル、リクルート、日本経済新聞など複数の企業にて、データを活用する15の新規事業を創出。2018年に大企業のデータ活用支援・新規事業立ち上げ支援を行うFACTORIUMを設立し、70以上のDXプロジェクトを支援。2019年にデータサイエンススタジオDATAFLUCTを設立し、4年間で30以上のAIサービスをローンチ。これまで責任者としてローンチした新規事業は35を超える。 大阪府立大学大学院工学研究科修了、早稲田大学大学院商学研究科修了 ■DJ Nobby キャリア26年目のラジオパーソナリティ。経済ニュースパーソナリティとしてフォロワー10万人を超えるVoicyチャンネルを個人で運営する傍ら、ラジオ番組「週刊Nobbyタイムズ」「DJ Nobby's Tokyo LIVE!!」のパーソナリティ、ポッドキャスト「ながら日経」の土曜パーソナリティなどを務める。 大学卒業後はラジオパーソナリティと並行してシティバンク・エヌ・エイ、東京金融取引所、プルデンシャル生命、メットライフ生命に勤務。銀行・証券・保険の3分野に精通し、特にコンプライアンス分野のデータ分析に強みを持つ。 DATAFLUCTウェブサイト https://datafluct.com

    37 min
  6. JUL 10

    第129回「”NotebookLM、すごいぞ!”で終わらせない。AI時代の新たな知識獲得術「RAG」の全て〜GraphRAG、AgenticRAG、ProactiveRAG、RAFT〜」

    【メッセージ募集】 番組への質問、トークテーマのご提案、DATAFLUCTに相談したい!など、各種ご連絡は以下のフォームからお送り下さい。 https://forms.gle/3PLJMK4Akr2LT1Pa7 【今回の内容】 さて今日のデデデータですが、パーソナルAI、特にNotebook LMについてお話を聞いていきたいと思います。僕もこのサービスについて最近名前を聞くようになりまして、めっちゃすごい!と話題になっているのを耳にします。 久米村さん、使い方とかをイチから教えてください! 【今日の質問】 ・パーソナルAIとは何か ・パーソナルRAGとはなんなのか ・RAGを個人で構築することは可能なのでしょうか ・実際に構築したRAGをどのように使用するんでしょうか ・Notebook LMは万能選手でしょうか ・次の世代にむけてのビジョンはすでにあるんでしょうか ・次世代ツールを構築するために有用なサービスとは 【出演者】 ■久米村隼人 ベネッセ、マクロミル、リクルート、日本経済新聞など複数の企業にて、データを活用する15の新規事業を創出。2018年に大企業のデータ活用支援・新規事業立ち上げ支援を行うFACTORIUMを設立し、70以上のDXプロジェクトを支援。2019年にデータサイエンススタジオDATAFLUCTを設立し、4年間で30以上のAIサービスをローンチ。これまで責任者としてローンチした新規事業は35を超える。 大阪府立大学大学院工学研究科修了、早稲田大学大学院商学研究科修了 ■DJ Nobby キャリア26年目のラジオパーソナリティ。経済ニュースパーソナリティとしてフォロワー10万人を超えるVoicyチャンネルを個人で運営する傍ら、ラジオ番組「週刊Nobbyタイムズ」「DJ Nobby's Tokyo LIVE!!」のパーソナリティ、ポッドキャスト「ながら日経」の土曜パーソナリティなどを務める。 大学卒業後はラジオパーソナリティと並行してシティバンク・エヌ・エイ、東京金融取引所、プルデンシャル生命、メットライフ生命に勤務。銀行・証券・保険の3分野に精通し、特にコンプライアンス分野のデータ分析に強みを持つ。 DATAFLUCTウェブサイト https://datafluct.com

    29 min
  7. JUL 7

    第128回「精度99%!!でも、当てにならない。なぜAIの評価は難しいのか? 〜機械学習とLLMの違いから見えてくるAI評価の新基準〜」

    【メッセージ募集】 番組への質問、トークテーマのご提案、DATAFLUCTに相談したい!など、各種ご連絡は以下のフォームからお送り下さい。 https://forms.gle/3PLJMK4Akr2LT1Pa7 【今回の内容】 さて今日のデデデータですが、リスナーさんからの質問にお答えをして行きたいと思います! <リスナーからの質問> 久米村さん、DJ Nobbyさん、こんにちは。 いつも楽しく、そして学び多く拝聴しております。現在、私はAIエージェントの開発に携わっており、LLMの出力品質の評価について悩んでいます。 従来のアプリケーション開発では、単体テストや結合テストなどで真偽を判定するケースがほとんどでした。ですが、LLMを活用したサービスの出力においては、その出力に揺らぎがあるため、「完全一致」を基準としたテストが難しく、そもそも何を持って品質を担保できてると言えるか、悩ましく思っております。具体的に挙げると以下のようなところで頭を抱えております。 ・LLMの出力品質に対する評価戦略は、開発初期からどう設計すべきか。 ・評価基準の策定(完全一致 or 部分一致 or スコア化) ・開発のどの段階で、どの程度の評価(カバレッジや網羅性)を行うべきか。 ・ 手動評価から自動化への移行タイミングや方法論。 ・オフライン評価/オンライン評価といった概念は体系化されているのか、ベストプラクティスがあるのか。AIエージェントの一般活用が今後進んでいくことに比例し、品質をどう測り、どう担保するかは重要なテーマで従来のソフトウェアテストと同様、専門分化していくだろうとも思ったりしています。 上記について、お考えをお聞きできれば嬉しいです。これからも番組を楽しみにしております。どうぞよろしくお願いいたします。 久米村さん、専門的な内容です!そもそも質問の内容から解説してください!! 【今日の質問】 ・AIの精度はどれほど高いのか ・いいAIと悪いAIはどのように見分けるべきなのか ・専門的な知識なくAIの質を評価する方法はあるのか ・AIの質を体系的に評価する手法はあるのか 【出演者】 ■久米村隼人 ベネッセ、マクロミル、リクルート、日本経済新聞など複数の企業にて、データを活用する15の新規事業を創出。2018年に大企業のデータ活用支援・新規事業立ち上げ支援を行うFACTORIUMを設立し、70以上のDXプロジェクトを支援。2019年にデータサイエンススタジオDATAFLUCTを設立し、4年間で30以上のAIサービスをローンチ。これまで責任者としてローンチした新規事業は35を超える。 大阪府立大学大学院工学研究科修了、早稲田大学大学院商学研究科修了 ■DJ Nobby キャリア26年目のラジオパーソナリティ。経済ニュースパーソナリティとしてフォロワー10万人を超えるVoicyチャンネルを個人で運営する傍ら、ラジオ番組「週刊Nobbyタイムズ」「DJ Nobby's Tokyo LIVE!!」のパーソナリティ、ポッドキャスト「ながら日経」の土曜パーソナリティなどを務める。 大学卒業後はラジオパーソナリティと並行してシティバンク・エヌ・エイ、東京金融取引所、プルデンシャル生命、メットライフ生命に勤務。銀行・証券・保険の3分野に精通し、特にコンプライアンス分野のデータ分析に強みを持つ。 DATAFLUCTウェブサイト https://datafluct.com

    37 min
  8. JUL 3

    第127回「AI格付け社会がやってきた!—世界の人物スコアリングの歴史と日本のサイレント・スコアリングの話」

    【メッセージ募集】 番組への質問、トークテーマのご提案、DATAFLUCTに相談したい!など、各種ご連絡は以下のフォームからお送り下さい。 https://forms.gle/3PLJMK4Akr2LT1Pa7 【今回の内容】 さて今日のデデデータですが、人物スコアリングをテーマにお届けしていこうと思います。我々の日々の選択や行動が常に監視され、それがAIなどによって数値化されてその人の評価としてついて回ってしまう、ということが実際に起こって来ています。果たして、そのスコアリングは正しい事なのかどうかについてみていきたいと思います。久米村さん、秘密裏に僕の人格がスコアリングされてる、ってちょっと恐いですよね。 【今日の質問】 ・人物スコアリングが普及し始めたのはどんな背景がありますか ・現在の人物スコアリングのユースケース ・アメリカ以外の国でどのような事が起きていますか ・中国での人物スコアリングが行き着く先は? ・人物スコアリング自体に問題点はありますか ・人物スコアリングが禁止されているところはありますか ・日本は安全な状況なのですか 【出演者】 ■久米村隼人 ベネッセ、マクロミル、リクルート、日本経済新聞など複数の企業にて、データを活用する15の新規事業を創出。2018年に大企業のデータ活用支援・新規事業立ち上げ支援を行うFACTORIUMを設立し、70以上のDXプロジェクトを支援。2019年にデータサイエンススタジオDATAFLUCTを設立し、4年間で30以上のAIサービスをローンチ。これまで責任者としてローンチした新規事業は35を超える。 大阪府立大学大学院工学研究科修了、早稲田大学大学院商学研究科修了 ■DJ Nobby キャリア26年目のラジオパーソナリティ。経済ニュースパーソナリティとしてフォロワー10万人を超えるVoicyチャンネルを個人で運営する傍ら、ラジオ番組「週刊Nobbyタイムズ」「DJ Nobby's Tokyo LIVE!!」のパーソナリティ、ポッドキャスト「ながら日経」の土曜パーソナリティなどを務める。 大学卒業後はラジオパーソナリティと並行してシティバンク・エヌ・エイ、東京金融取引所、プルデンシャル生命、メットライフ生命に勤務。銀行・証券・保険の3分野に精通し、特にコンプライアンス分野のデータ分析に強みを持つ。 DATAFLUCTウェブサイト https://datafluct.com

    33 min
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