デデデータ!!〜“あきない”データの話〜

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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. 3d ago

    第246回「AI自動化の失敗学特集3: AIの忖度を見抜け。LLM-as-a-Judgeが陥る多数決の罠と、マルチエージェント時代に必須の『マイノリティ・リポート』実装法」

    【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】 さて今回は、AIによる多数決の落とし穴についてのお話です。複数のAIが同じ答えを出したからといって、正しさが確認されたとは限りません。AI同士の見せかけの合意をどう見抜き、安全な検証プロセスを作るのかを考えていきます。 久米村さん、AIが全員一致したときほど、むしろ疑う必要があるというお話ですね？ 【今日の質問】 ・監視役のAIに詳しい情報を渡すほど有害な提案の承認率が上がる理由 ・多数決の公平さを扱うメイの定理と正解率を扱うコンドルセの陪審定理の違い ・AIの回答数と独立した証拠の数を同じものとして扱えない理由 ・同じAIに何度も聞く自己一貫性が有効な場面と無駄になる場面 ・異なる名前やモデルのAIを使っても誤りが相関してしまう仕組み ・詳しい説明が監視役のAIを説得してしまうシコファンシーの問題 ・多数派が知らず少数派だけが持つ決定的情報を消すヒドゥン・プロファイル ・3対2の多数決を結論ではなく人間が確認する箇所の絞り込みに使う方法 ・情報の隔離、役割の分散、少数意見の警報化、外部照合という4つの実装ルール ・AIの全員一致を現実のデータやテストコードで覆せる仕組みの必要性 【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

  2. 6d ago

    第245回「学びのOS――ダブルループ学習で分析する、個人・組織・AIが不適切な目標を正確に実行し続ける理由」

    【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】 さて今回は「学びのOS」についてのお話です。AIに資料の修正を頼んだら目的を間違えたまま完璧に仕上げてしまったという事例から、不適切な目標を正確に実行し続けてしまう構造的メカニズムを解き明かしていきます。 久米村さん、人間とAIの違い、一番根本部分のお話ですね？ 【今日の質問】 ・7ページの依頼が別の10ページと143個のファイルになった原因 ・サーモスタットで理解するシングルループ学習とダブルループ学習 ・経験量が増えても評価基準が間違えば学習成果が増えない理由 ・正当性の高い目標ほど例外条件を疑いにくくなる防衛的推論 ・有効だったルールの全社適用が組織学習を妨げる仕組み ・測定しやすい指標だけを目標にしたとき全体最適から抜け落ちるもの ・成功経験の多い専門家ほど失敗から学びにくくなる破滅のループ ・反対意見が記録されない会議と心理的安全性の関係 ・自動化が進むほど例外対応に必要な人間の技能が低下する皮肉 ・目標を疑えなくなる条件まで変えるデュテロ学習と実践方法 【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

  3. Aug 20

    第244回「生成AIをミスが許されない業務にどう組み込むか？ LLMに判断を委ねず、役割を分離するニューロシンボリックAI設計」

    【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】 さて今回は生成人工知能の業務への組み込みについてのお話です。大規模言語モデルは同じ質問に対して毎回少しずつ違う答えを返す確率的な機械ですが、これを支払いなどのミスが許されない業務に使えるのでしょうか。 久米村さんはお金のやり取りにもAIを組み込まれていますか？ 【今日の質問】 ・同じ請求書からLLMが複数の支払い判断を返す理由 ・読み取り結果の正しさと業務上の決定を分ける必要性 ・LLMの確率的な揺らぎは欠陥なのか、柔軟性の裏返しなのか ・人間の業務にも「やむを得ない場合」など判断の揺らぎがあった問題 ・LLMのもっともらしい推測が確定した事実へ変わる危険 ・ニューラルAI、シンボリックAI、決定論的システム、人間の4役分担 ・結論を出さず、事実、推測、規則、未確認事項という争点を返す設計 ・回答変動を会社の曖昧な規程や未定義条件の発見に使う方法 ・処理状態を細分化し、権限を段階的に付与するワークフロー ・AIモデルではなく会社の規程と業務プロセスを学習させる仕組み 【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

  4. Aug 17

    第243回「中国系AIの真実：Qwen、DeepSeek、Kimi、GLM、Seedance、LongCatまで。6社から読み解く『最強AI』が消える日」

    【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】 さて今回は中国系AIについてのお話です。Qwen、DeepSeek、Kimi、GLM、Seedance、LongCatと名前が次々に出てきますが、ひとまとめに「安くて高性能」と理解すると、それぞれの本当の強みを見誤ります。 久米村さん、AIの方向性や特徴って、何が一番大きな影響を与えるんでしょうか。 【今日の質問】 ・中国発モデルがオープンウェイトで圧倒的な物量を持つ背景 ・完全なオープンソースとオープンウェイトは何が違うのか ・Alibabaの商取引とクラウドがQwenの巨大な生態系を生んだ理由 ・DeepSeekがクオンツ運用と計算基盤によって価格破壊を起こせた理由 ・Moonshot AIのKimiが長文処理から自律型エージェントへ進んだ経緯 ・清華大学発のZhipu AIとGLMがローカル実装や開発支援で持つ強み ・ByteDanceのSeedanceで動画生成と作品完成が同じではない理由 ・MeituanのLongCatが検索、比較、注文、配送までを目指す意味 ・ベンチマークの点数だけでは各モデルの実務適性を判断できない理由 ・1つの最強AIではなく業務工程ごとにモデルを組み合わせる設計 【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

  5. Aug 13

    第242回「44社のNoetra、出資企業のうち誰が顧客となり、データを提供するのか——ソブリンAIと企業連合に必要な契約・運用条件」

    【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】 さて今回はNoetraについてのお話です。ソニー、ソフトバンク、NEC、Hondaなど44社が参加する国産AIプロジェクトですが、44社が出資したことと、実際にデータを出し、料金を払って使うことは別です。久米村さん、国が巨大な計算基盤を用意しても、顧客と継続需要まで自動的に生まれるわけではないんですよね。 【今日の質問】 ・44社という数字は何を示し、何を示していないのか ・出資、人材派遣、データ提供、本番利用、継続利用の5段階はどう違うのか ・Noetraが目指すマルチモーダル基盤モデルとフィジカルAIとは何か ・NVIDIA Rubin GPU約2万7,500基の計算基盤で何が可能になるのか ・国が整備できる計算基盤と、政策だけでは確保できない需要の違い ・企業が工場映像や機械音、故障履歴などの非公開データを出しにくい理由 ・出資契約、データ提供契約、有償利用契約、ガバナンス規程の4条件 ・全面代替、産業特化、戦略的保険という3つの目標はどう異なるのか ・超LSI、第五世代コンピュータ、DARPAなどの事例から何を学べるのか ・最終決定責任者、段階審査、撤退条件をどう設計すべきか 【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

  6. Aug 10

    第241回「AIXとは何か-25億円の買収案件で会社の“見方・権限・学習”を書き換える」

    【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】 さて今回はAIXについてのお話です。M&Aの初期評価を人工知能が15分で終わらせ25億円という買収金額を提示したとき、経営者は何を元に判断すべきか、というお話。久米村さん、AIってそのプロセスがブラックボックスになっちゃってる部分もありますよね。 【今日の質問】 ・M&Aの評価を人工知能が15分で終わらせたときに起こる問題空間の罠 ・画面中央の25億円という数字が開発者の残留意向を見落とさせる注意配分の偏り ・人工知能は与えられた事件しか捜査できないという限定された合理性 ・解約率や売上維持率の数字から異なる解釈を導き出す組織解釈システム論 ・三つの人工知能が売上やコストや技術獲得という三つの異なる買収仮説を提示する仕組み ・成功確率の裏にある未観測情報や証拠競合を分解し次の行動を決める方法 ・類似案件の検索において表面的な属性ではなく同じ壊れ方を探す重要性 ・承認ボタンを押す人間ではなく選択肢を作った人工知能が実質的権限を持つ問題 ・観測や提案や決定や実行や停止といった五つの権限への分解 ・人工知能が出した不都合な答えによって組織の前提そのものを書き換えるダブルループ学習 【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

  7. Aug 6

    第240回「AIネイティブ企業はなぜ集まるのか-GMOのオフィス回帰から考える同期と非同期」

    【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】 さて今回は同期と非同期の組織設計についてのお話です。人工知能の活用率が高い企業が在宅勤務の推奨を終了したことが話題になりましたが、これに関連する話題という事で。久米村さんの会社はフルリモート継続中ですよね？ 【今日の質問】 ・GMOの在宅推奨終了は在宅禁止ではないという制度の正確な読み方 ・出社かリモートかの二項対立ではなく何を測るかという成果の定義 ・トリップドットコムの実験に見る予測と実測の更新プロセス ・若手が学ぶことで熟練者の仕事が減るという見えにくい仕事の受け渡し ・マイクロソフトの実験が示す非同期通信の増加と部門間のつながりの細化 ・アマゾンの会議やギットラブの設計に見る情報配布と意味の収束の分離 ・何曜日に来るかではなくどの状態で誰を呼ぶかという同期トリガーの設計 ・人工知能が入力や検索を速くしても会議や責任の流れが変わらない理由 【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

  8. Aug 3

    第239回「Fable5の真価は『モデルルーター』にあり！？非エンジニアでもできる、予算を溶かさないAIの仕事場の作り方」

    【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】 さて今回は人工知能エージェントの仕事場の作り方についてのお話です。最新の自律型人工知能は数日間にわたる仕事を自らこなす突破力を持っていますが、そのまま丸投げすると予算を使い果たす危険があるそうです。これAIが高度化するにつれてどんどんトークンを食うようになってくる、というお話なんですか？ 【今日の質問】 ・回答で終わる人工知能と納品までやり切るフェイブルファイブの決定的な違い ・人間のお膳立てなしで泥臭く試行錯誤を続ける人工知能の突破力 ・モデルと開発実行基盤と完成済み製品の三層構造による用語の整理 ・ジーピーティーファイブポイントシックスに見る深思考と並列実行のアプローチ ・記憶がリセットされても作業を再開できる進行状況と提出候補と検証結果の記録 ・コストと速度を最適化するために高いモデルと安いモデルを切り替えるモデルルーター ・人工知能の自己採点を封じ独立した検証器を配置して受入条件を固定する鉄則 ・予算超過や無限ループを防ぐための強制停止と人間への引き継ぎの設計 ・読み取り専用から本番運用まで安全に人工知能の権限を広げる五段階の導入手順 【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

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