デデデータ!!〜“あきない”データの話〜

【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】

前回はモジュール化という事でハードウェアが大きなテーマになっていたわけですが、今回はソフトウェアに、ということでしょうか。

【今日の質問】

・ソフトウェア化のお話も前回と登場人物は似ていたりしますか？

・Windows＝マイクロソフト、というのはみなさんご存知だと思いますが、IBMというのはどういう位置づけだったんでしょうか?

・アップルが起こした革命とはどんなものだったのでしょうか?

・オープンソースソフトウェアはどんな特徴を持っていたのでしょうか?

・そもそもソフトウエアって何なのでしょうか?

・ソフトウェア言語って一体どんなものがあって何が違うのでしょう？

・ソフトウェアにはどんな未来が待っているのでしょうか?

【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

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【今回の内容】

前回はモジュール化という事でハードウェアが大きなテーマになっていたわけですが、今回はソフトウェアに、ということでしょうか。

【今日の質問】

・ソフトウェア化のお話も前回と登場人物は似ていたりしますか？

・Windows＝マイクロソフト、というのはみなさんご存知だと思いますが、IBMというのはどういう位置づけだったんでしょうか?

・アップルが起こした革命とはどんなものだったのでしょうか?

・オープンソースソフトウェアはどんな特徴を持っていたのでしょうか?

・そもそもソフトウエアって何なのでしょうか?

・ソフトウェア言語って一体どんなものがあって何が違うのでしょう？

・ソフトウェアにはどんな未来が待っているのでしょうか?

【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。

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【今回の内容】

【今日の質問】

・久米村さんが使っているPC・スマホはなんですか？

・PC革命とは一体何だったのかを改めて教えてください。

・インテルが半導体メーカーとして確固たる地位を築くことが出来た理由は？

・マイクロソフトとインテルの協業が実現した背景は？

・モジュール化とは一体なんですか？

・DXとモジュール化はどのような関係性がありますか?

【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。

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【今回の内容】

久米村さん、今日もちょっとタイトルに猫が入ってますね。

【今日の質問】

・火災保険や生命保険以外に、どのような場面でリスクをカバーする保険がありますか?

・経済損失の算定のしかたと、保険の価値を計る方法、考え方は同じですか?

・本当に大きな事故や損失はごく稀にしか起きないのですが、それを確率で計算することは理にかなっていますか?

・個人とビジネスで要否の判断は異なりますか？

・その時々でリスクの量は変化しそうですが、定期見直しは必要ですか？

【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。

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【今回の内容】

【今日の質問】

・経済損失が発生する対象が増えれば増えるほど、その算定は難しいですか?

・時間的損失を計算するときの時給はどう考えますか？

・遅延が発生したときの損失算定方法を具体的に押してください。

・みんながあまり意識していない損失は他にありますか?

・経済効果の算出はまた別の考え方になりますか?

【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。

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【今回の内容】

久米村さんもかなり音楽がお好きなんですね？？

【今日の質問】

・そもそも音楽のような概念的なものがデジタルでオススメされてくるのって不思議です。

・新しい音楽とで会うことが数学の問題とどう関わるのでしょうか

・新しい音楽を取り入れる最適割合は人によって変わりますか?

・実際の業務に探索・活用アルゴリズムをどのように活用できますか？

・推し活に数学を取り入れるのはなかなかハードルが高そうです。

【出演者】

■久米村隼人

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■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。

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【今回の内容】

じつはその答えはすでにとかれていました。秘書問題という名前で、又の名を、最適停止問題といいます。

・なぜ猫ちゃん選びが数学の問題につながるんでしょうか。

・最適停止問題はどのような分野に応用できるのでしょうか。

・37％という数字の根拠は何ですか。

・最初の1人が最強の秘書である可能性もあるのでは？

・37％ルールを業務にどのように生かすべきですか。

【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。

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■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。

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【今回の内容】

さて今回は最終回。パンデミックを例に取りながら、伝染病の流行プロセスについて解き明かしていきます。いまでも世界で感染がみられる新型コロナウイルス。緊急事態宣言などは多くのみなさまにとって記憶に新しっ事だと思います。

このようなウイルスなどの感染拡大がどのようなメカニズムで起こっていくのか、数理モデルを用いつつ解説していきます。

【出演者】

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■DJ Nobby

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【今回の内容】

さて、今回は人と人のつながりから、情報伝達にフォーカスを移していきたいと思います。組織の構造として、どのような構造であれば情報伝達がしやすいか、どんなリスクがあるのか。この部分について久米村さんのお話をうかがっていきたいと思います。

【出演者】

■久米村隼人

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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。

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【今回の内容】

第二回目の今日は、SNSのお話をうかがっていきます。前回のルート検索と、なんとなく繋がりがありそうだということは分かりつつも、一体どのような共通点があるのかを深掘りしていきたいと思います。

【出演者】

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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。

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