デークラ | AIデータサイエンスの学校 by Craft College

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■この動画について

量子化とは何か。巨大なモデルファイルを軽くして、手元のパソコンで動かす仕組みを解説します。モデルの中身は数値の塊で、その数値の細かさを落とすことでファイルサイズが小さくなる、という考え方がテーマです。

■目次
0:00 今日のテーマ：量子化とは何か
1:45 Topic1 重みとは、何をしている数値か
7:35 Topic2 量子化＝数値を粗く持つこと
16:13 Topic3 オープンモデルと量子化のかけ合わせ
19:46 まとめ

■あわせて見たい動画・プレイリスト

・企業のAI活用の5段階
https://youtube.com/playlist?list=PLZmlbQeDJ5iEHjqD8P0Q5SDmzIeQbELDi

・データサイエンス入門シリーズ
https://youtube.com/playlist?list=PLZmlbQeDJ5iFt293f9KtqrZ4bGXesbIQj

■Craft College AI・データサイエンスコース

株式会社リベルクラフトが運営する、AI・データサイエンス領域の実践型スクールです。

・データサイエンティスト養成講座
AI・データサイエンスを実務で活かせる力を、9ヶ月かけて体系的に身につけます。
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・PM・コンサルタント養成講座
AI・データプロジェクトを企画し、動かせる人材を目指します。
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受託開発・コンサルティング・法人研修など、企業の課題に合わせたAI・データ活用をご支援しています。

初回相談は無料です。まずはお問い合わせください。
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■三好大悟のプロフィール

株式会社リベルクラフト 代表取締役・データサイエンティスト

慶應義塾大学理工学部で金融工学を専攻。
スタートアップでのデータサイエンティスト、セブン＆アイ・ホールディングスのAI推進部門を経て、株式会社リベルクラフトを設立。

JAXAなどのAIプロジェクトに携わり、AI Market AWARD 2025を受賞。AI・データサイエンス分野の著書を7冊出版。

■各SNS

・X：https://x.com/libercraft1202
・Instagram：https://www.instagram.com/k.k.libercraft/
・YouTube：https://www.youtube.com/@AIDataScienceSchool

■運営会社

株式会社リベルクラフト
https://liber-craft.co.jp/

#AI活用 #量子化 #データサイエンス

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■この動画について

中国のAI「Kimi」に送った質問が、裏側でClaudeに転送されていました。Anthropicが2026年9月に公開したレポートをもとに、何が起きていたのかを解説します。
同じオープンモデルでも、自社のサーバーで動かす場合とクラウド経由で使う場合とでは、入力したデータが届く先が変わります。クラウドのAIを選ぶときに確かめたいことも整理しました。

■目次
0:00 オープニング
1:38 質問は、Claudeへ転送されていた
5:26 転送された中身が、生々しい
7:26 なぜ、Claudeに届いたのか
10:00 クラウドのAIは、安全か
12:36 ローカルとクラウドは、別物
14:07 AIの主権を、自社で持つ
18:31 まとめ

■あわせて見たい動画・プレイリスト

・企業のAI活用の5段階
https://youtube.com/playlist?list=PLZmlbQeDJ5iEHjqD8P0Q5SDmzIeQbELDi

・データサイエンス入門シリーズ
https://youtube.com/playlist?list=PLZmlbQeDJ5iFt293f9KtqrZ4bGXesbIQj

・ローカルAIって何？クラウドのAIと、何がそんなに違うのか
https://youtu.be/wlyBYV-nghw

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■この動画について

「AIを使えと言われるけれど、営業の自分には関係ない気がする」。そう感じている方に向けた回です。
成果を出している営業の人が覚えているのは、ツールの操作ではなく「自分の仕事のどこをAIに渡すか」の決め方でした。
営業の一日を作業に分解しながら、渡せるところと自分で握るところの線の引き方、そして渡すときの伝え方までを話します。

■目次
0:00 営業のままAI人材になる
1:26 ツールから入ると失敗する
2:51 変わらないのは分解する力
4:35 渡せる作業と握る作業
6:00 渡し方にコツがある
7:29 雑に投げると外れる
9:28 丸投げは部下と同じ
11:13 SFAとつないで自動化
12:44 まとめ

■あわせて見たい動画・プレイリスト

・企業のAI活用の5段階
https://youtube.com/playlist?list=PLZmlbQeDJ5iEHjqD8P0Q5SDmzIeQbELDi

・データサイエンス入門シリーズ
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・「AIリテラシー」って結局なに？ツールの使い方だと思ってる人へ
https://youtu.be/NLbmlE-6tfI

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#AI活用 #生成AI #営業

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■この動画について

AIエージェントにファイルを全部消された、メールを送信まで勝手にやられた。任せる範囲を決めないまま渡すと、こういう事故が起きます。
この動画では、タスクをリスクで分ける・人のチェックを「戻せなくなる一歩手前」に置く・AIに渡す権限を最初から絞る、という3つを解説します。
新入社員に仕事を任せるときと同じ考え方なので、マネジメントの経験がそのまま生きます。

■目次
0:00 AIにどこまで任せる？
1:41 やり直せるかで分ける
3:58 チェックをどこに挟むか
6:01 任せ方は新入社員と同じ
8:40 権限は仕組みで止める
11:51 言われても設定は外さない
13:34 まとめ

■あわせて見たい動画・プレイリスト

・企業のAI活用の5段階
https://youtube.com/playlist?list=PLZmlbQeDJ5iEHjqD8P0Q5SDmzIeQbELDi

・データサイエンス入門シリーズ
https://youtube.com/playlist?list=PLZmlbQeDJ5iFt293f9KtqrZ4bGXesbIQj

・社内データ、結局どこまでAIに入れていい？やりがちなNGと正解
https://www.youtube.com/watch?v=FtLvvsscLPs

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・YouTube：https://www.youtube.com/@AIDataScienceSchool

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■この動画について

AIで仕事が速くなるほど、「働いた時間」と「成果」は合わなくなっていきます。
今回はいつもと趣向を変えた雑談回。人事のプロであるみつさんに、三好が「AI時代の労働時間管理」を聞いていきます。
拘束時間と労働時間の違い、今の労働法が工場を前提に作られていること、そして成果で測るならどこまで測れるのか。答えの出ていない論点を、そのまま話しています。

■目次
0:00 オープニング（今日は雑談回・AI×人事を聞く）
0:44 人事の4分野（採用・評価・人材育成・労務）
2:27 AI時代の労働時間管理というテーマ
3:26 拘束時間と労働時間は違う
4:38 今の労働法の土台は「工場法」
6:30 自己申告はじつは例外運用（原則は「現認」）
8:25 AIで成果と労働時間が乖離する
9:51 「成果で管理すればいい」は成り立つか
13:49 もう一つの軸＝健康管理
16:30 行き着くのは「成果を測れるか」
18:07 次回予告：人事評価をAIに任せてみる

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■この動画について

アンケートの自由記述が1000件。丸一日かけて手でExcelに仕分けしていた作業を、AIでどう終わらせるか。特別な分析ソフトもPythonも要りません。

なぜ自由記述はそのままでは集計できないのかを仕組みから押さえたうえで、実際の分析5ステップを一つずつ追いかけ、最後に「AIに任せてはいけないところ」と検証の3点まで話します。

■目次
0:00 自由記述1000件を、手でExcelに仕分けしていませんか
0:54 選択式と自由記述｜構造化データと非構造化データの違い
2:29 世の中は非構造化だらけ｜顧客の声・問い合わせ・議事録・SNS
3:59 仕分けが地獄な3つの理由｜量・表記ゆれ・基準のブレ
6:36 分析の5ステップ｜まず前処理で使えない回答を落とす
8:12 カテゴリ設計は二人羽織｜AIがたたき台、人が仕上げる
10:09 分類とポジネガ集計｜1000件が集計できる表に変わる
12:30 AIを鵜呑みにしない｜誤分類とハルシネーション
14:30 人が答え合わせをする｜サンプリング・数字の裏取り・引用確認
16:22 まとめ｜読んで分けて数えるのはAI、意味を決めるのは人

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・大量の顧客の声を、社外に出さず安全にAIで分析する設計
https://youtu.be/6KA4mJtL1fk

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■この動画について

AI・データ系の資格は取るべきか。「意味ない、実績がすべて」も「取れば安心」も、どちらもズレています。まず大前提として、AIやデータの仕事は医師や弁護士のような業務独占資格ではなく、見られるのは「何ができるか」だという構造を押さえます。そのうえで、それでも資格が効く3つの場面を公平に挙げます。
G検定とE資格の違い、統計検定、DS検定、AWSやGoogleなどの海外ベンダー資格まで、主な資格の地図をざっと渡したうえで、最後に取る前の判断基準——「何のために取るのか」を自分の言葉で言えるか——に落とします。

■目次
0:00 「AI資格は意味ない」も「取れば安心」も、どっちもズレている
0:52 資格より実績が本質｜AI・データは業務独占資格ではない
2:45 資格が効く3つの場面｜体系的な土台・説得材料・ペースメーカー
4:09 AI資格の全体像｜G検定は使う側、E資格は作る側
6:49 統計検定とDS検定｜レベル別に積むか、入門で全体像をつかむか
9:11 海外ベンダー資格｜AWS・GCPは「評価軸が違う」
10:55 取る前の判断基準｜「何のために取るか」が言えるか
12:32 まとめ｜資格は道具、目的を先に決める

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#AI活用 #生成AI #AI資格

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■この動画についう

「事務職はAIに奪われる」というニュースを、数字の出どころから正確に読み直します。野村総研の49%、ゴールドマン・サックスの3億人、ILOの結論まで並べると、起きているのは「職業の消滅」ではなく「作業の移動」でした。
そのうえで、同じ事務職が「消える人」と「最強になる人」に分かれる理由と、明日からできる具体的な一歩まで話します。今回から、職種ごとにAIの影響を見ていくシリーズの第1回です。

■目次
0:00 「事務職はAIに奪われる」は、どこまで本当か
1:24 数字を正しく読む｜「49%が代替可能」の但し書き
2:53 消滅ではなく作業の移動｜職業単位と作業単位で数字が変わる
5:31 事務の仕事をばらす｜AIが得意な作業と、人が握る作業
8:39 AIでできる新しい活躍｜分析・レポーティング
11:22 自動化で時間を空ける｜OCR・データ変換・問い合わせ対応
13:11 消える人と強くなる人を分けるもの
16:05 まとめ｜「AIが下書き、人が承認」が現場の鉄則

■あわせて見たい動画・プレイリスト

・企業のAI活用の5段階
https://youtube.com/playlist?list=PLZmlbQeDJ5iEHjqD8P0Q5SDmzIeQbELDi

・データサイエンス入門シリーズ
https://youtube.com/playlist?list=PLZmlbQeDJ5iFt293f9KtqrZ4bGXesbIQj

・５年後、AIに奪われる仕事とは？
https://youtu.be/19FG9W-vecA

■Craft College AI・データサイエンスコース

株式会社リベルクラフトが運営する、AI・データサイエンス領域の実践型スクールです。

・データサイエンティヹト養成講座
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・PM・コンサルタント養成講座
AI・データプロジェクトを企画し、動かせる人材を目指します。
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■法人向けAI・データ活用のご相談

受託開発・コンサルティング・法人研修など、企業の課題に合わせたAI・データ活用をご支援しています。

初回相談は無料です。まずはお問い合わせください。
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■三好大悟のプロフィール

株式会社リベルクラフト 代表取締役・データサイエンティスト

慶應義塾大学理工学部で金融工学を専攻。
スタートアップでのデータサイエンティスト、セブン＆アイ・ホールディングスのAI推進部門を経て、株式会社リベルクラフトを設立。

JAXAなどのAIプロジェクトに携わり、AI Market AWARD 2025を受賞。AI・データサイエンス分野の著書を7冊出版。

■各SNS

・X：https://x.com/libercraft1202
・Instagram：https://www.instagram.com/k.k.libercraft/
・YouTube：https://www.youtube.com/@AIDataScienceSchool

■運営会社

株式会社リベルクラフト
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#AI活用 #生成AI #事務職

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■この動画について

AIがコードを書いてくれる時代に、Pythonはどこまで必要なのか。どちらもエラーなく動く2つの検索関数を見比べながら、「読めないと精度が悪い原因に気づけない」という具体例で考えます。求められる力が「書ける」から「読めて検証できて、意図を伝えられる」へ移っている話です。

■目次
02:13 なぜPythonが必要なのか
04:57 AとB、どちらが良いか
10:11 精度が悪い原因に気づけるか
11:36 求められる力が変わった
14:36 どこから学べばいいか
17:06 まとめ

■あわせて見たい動画・プレイリスト

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■三好大悟のプロフィール

株式会社リベルクラフト 代表取締役・データサイエンティスト

慶應義塾大学理工学部で金融工学を専攻。
スタートアップでのデータサイエンティスト、セブン＆アイ・ホールディングスのAI推進部門を経て、株式会社リベルクラフトを設立。

JAXAなどのAIプロジェクトに携わり、AI Market AWARD 2025を受賞。AI・データサイエンス劆野の著書を7冊出版。

■各SNS

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■この動画について

RAGを作れるようになるには、何を学べばいいのか。実際の案件で使う技術スタックを9つに分けて、そのうち6つが従来のデータサイエンスの延長にあることを話しました。検索の設計、評価の指標の切り分け方、どこから手をつけるかまで扱います。

■目次
02:03 RAGの作り方には幅がある
04:26 検索の設計とクエリリライト
09:48 土台は従来のデータサイエンス
12:48 実務での組み合わせ方
15:18 精度をどう評価するか
17:19 小さいRAGから積み上げる
19:48 まとめ

■あわせて見たい動画・プレイリスト

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■三好大悟のプロフィール

株式会社リベルクラフト 代表取締役・データサイエンティスト

慶應義塾大学理工学部で金融工学を専攻。
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