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

「AIってどこにあるんですか？」という素朴な疑問から出発して、AIの正体を手で掴める形にほどいていきます。答えは「モデル」という一個のファイル。中身は膨大な数字（パラメータ）とネットワーク構造で、ファイルなので"重さ"もあります。
ChatGPTの本体は遠くのデータセンターにあり、あなたのスマホには入っていません。一方で小さいモデルなら自分のPCに置いて動かせます。この対比が分かると、「パラメータが何千億」「ローカルAI」といったニュースの意味が一気に立体的になります。

■目次
0:00 AIの正体って、結局なに？
0:48 モデルは「バージョン」じゃない
3:39 中身は数字（パラメータ）と構造でできている
9:43 パラメータの数と、ファイルの重さ
11:49 本体は遠くのデータセンターにある
15:01 手元で動かす「ローカルAI」
20:14 「おはよう」と打つと中で何が起きているか
22:42 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

・CNNからTransformerへ | LLM時代の必須知識
https://www.youtube.com/watch?v=0Jju4eI8tWQ

■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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■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 #データサイエンス

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■この動画について

「社内データはAIに入れないほうがいい」とよく言われますが、実務で困るのは"では何なら入れていいのか"という線引きです。
以前の「社内データ×AI活用の境界線」に多くの反響をいただき、もっと具体的に知りたいという声を多数もらったので、今回はその実践編をお届けします。
機密度での段階分け、特に注意すべきデータ、国外に出せないデータの壁、国内で完結させる選択肢、そして運用で守る仕組みまでを順番に整理しました。

■目次
00:00 オープニング
01:22 まずデータを機密度で段階分けする
03:44 特に気をつけるべきデータの種類
07:22 国外に出せないデータ（越境移転の壁）
10:21 国内で完結させるAIの選択肢
14:28 運用で守る（ルール・ログ・隔離）
16:05 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×AI活用の境界線
https://youtu.be/XfTV8Pd8FaY

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■この動画について

総務省が毎年出している情報通信白書の令和8年版を、AI・データ活用の観点から読み解きます。個人の生成AI利用率58.8%、企業は86.4%という数字の中身と、そこから見える日本の勝ち筋を話しました。キーワードは「領域特化の小型AI（SLM）」です。

■目次
01:31 白書は何を調べたのか
03:02 個人の利用は58.8%
06:32 企業の利用は86.4%
10:18 学ぶ環境と社内データ
13:29 SLMは小規模言語モデル
18:38 領域特化のSLM実例
24:45 日本の勝ち筋は領域特化
30:17 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
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■この動画について

新刊『いちばんやさしい 生成AI＆ナレッジ活用の教本』の第7章を解説します。AI導入の企画・提案・推進・報告には型があります。
現状把握の4つの視点、インパクトとフィジビリティでの課題の選び方、提案のストーリーライン8パート、マイルストーンを「完成」ではなく「判断」に置く考え方を順に見ていきます。
最後に、正解率95%を経営層にそのまま伝えてはいけない理由と、PoCと本番のあいだにある3つの壁まで解説します。全7章の振り返りつきです。

■目次
00:00 新刊 第7章を解説します
01:23 まず現状を把握する
04:15 提案書に落とす
06:04 報告はビジネスの言葉で
07:13 ゴールとPoCの壁
09:21 使われないAI
10:31 全7章の振り返り

■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

・AI時代のマネジメントに必須のデータサイエンス力とは？
https://youtu.be/mA9cTJTgys0

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■この動画について

新刊『いちばんやさしい 生成AI＆ナレッジ活用の教本』の第6章を解説します。コールセンターに溜まっていく大量の顧客の声を、社外に出さずに分析する設計です。
個人情報を含むデータはクラウドのAIに投げられません。そこで手元で動かすローカルAIが効いてきます。
タグの設計、精度83%でも経営が動く理由、精度をどう上げるか、声が見えるようになった先で何が起きるかまで解説します。

■目次
00:00 新刊 第6章を解説します
00:14 舞台はコールセンター
01:27 顧客の声が溜まるだけ
03:44 クラウドに出せない
05:37 ローカルAIが効く条件
07:49 タグを設計する
09:14 精度は100%でなくていい
10:25 精度をどう上げるか
12:34 まとめ

■あわせて見たい動画・プレイリスト

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■この動画について

新刊『いちばんやさしい 生成AI＆ナレッジ活用の教本』の第5章を解説します。ECサイトのレコメンドを題材に、当たらない推薦に何が足りないのかを整理します。
靴を見ている人に靴が出続けるのは、商品同士を似せているからです。似せるべきなのは商品ではなく人でした。
好みの定義、コサイン類似度での近さの測り方、レビューを特徴量に使う方法、オフラインの精度と売上のズレ、使うほど賢くなる仕組みの作り方まで解説します。

■目次
00:00 新刊 第5章を解説します
00:35 舞台はECサイト
02:25 レコメンドが当たらない
04:24 靴を見た人に靴が出る
07:51 レビューを特徴量に
09:50 2段構えで評価する
10:49 使うほど賢くなる仕組み
13:42 ドメインを知る人が要る
14:59 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
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・YouTubeのおすすめは、なぜこんなに当たる？レコメンドAIの仕組み
https://youtu.be/p08jVGKO-kA

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■この動画について

新刊『いちばんやさしい 生成AI＆ナレッジ活用の教本』の第4章を解説します。製造業の設備保全を舞台に、AIプロジェクトを企画から運用まで通しで追いかけます。
正解率99.3%と報告されたAIが、実際には異常を1件も検知していなかった、という話をします。精度の数字はそのまま経営に持っていくと判断を誤ります。
どの課題から着手するか、AIに何を予測させるか、RAGで技術継承をどう進めるか、経営層にどう伝えるかまで解説します。

■目次
00:00 新刊 第4章を解説します
01:00 舞台は製造業の設備保全
02:52 どの課題から着手するか
05:57 AIに何を予測させるか
09:51 RAGで技術継承
12:30 答えられない時の打ち手
14:14 経営層への伝え方
15:45 精度の数字の読み方
17:03 まとめ

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・データ×AI×ビジネスの活用事例5選
https://youtu.be/xuRUmFqzb_E

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■この動画について

新刊『いちばんやさしい 生成AI＆ナレッジ活用の教本』の第3章を解説します。
RAGの精度は、モデルを選ぶより手前の段階でほとんど決まります。何をナレッジにするか、どう分割してメタデータを付けるか、検索と生成をどう設計するか。ここを飛ばすと、社内データを入れても欲しい答えは返ってきません。
ナレッジ整備の5ステップ、ベクトル検索が必要になる理由、Agentic RAG、運用でナレッジを育てる仕組みまで解説します。

■目次
00:00 新刊 第3章を解説します
01:14 RAGは基盤づくりで決まる
02:14 ナレッジ整備の5ステップ
07:23 何をナレッジにするか
09:54 チャンキングとメタデータ
17:50 ベクトル検索が要る理由
19:02 Agentic RAG
22:07 ナレッジを育てる運用
25:04 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

・社内データを「キレイ」に整える方法
https://youtu.be/o3obWphM2nE

■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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■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
https://liber-craft.co.jp/

#RAG #ナレッジ活用 #生成AI

＼もう、AI・データサイエンスの学び方に迷わない／

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■この動画について

新刊『いちばんやさしい 生成AI＆ナレッジ活用の教本』の第2章を解説します。
生成AIの活用には、ツールをそのまま使う、APIで業務に組み込む、RAGで自社情報を渡す、AIエージェントに任せる、ファインチューニングでモデルを育てる、という5つの段階があります。
自社が今どこにいるかを地図で確認しながら、最上位が正解とは限らない理由と、クラウドとローカルのどちらで動かすかの選び方まで解説します。

■目次
00:00 新刊 第2章を解説します
01:27 AI活用の5つのレベル
03:33 APIで業務に組み込む
05:18 RAGで自社情報を渡す
08:25 AIエージェントの実装
10:05 ファインチューニング
11:24 最上位が正解とは限らない
14:03 クラウドかローカルか
15:29 データサイエンスとの分業
18:30 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

・RAG vs ファインチューニング、どちらを選ぶべき？
https://youtu.be/n-ui6gh9-sM

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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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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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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/

#生成AI #RAG #AIエージェント

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■この動画について

新刊『いちばんやさしい 生成AI＆ナレッジ活用の教本』の第1章を解説します。ChatGPTを全社に配って、そこで止まっている会社は多いです。
ツールが使えること自体はもう差になりません。差がつくのは、自社のデータとナレッジをAIに渡せたかどうかです。
AIが知らない2つの領域、社内データを渡す3つの道、「つないだのに使えない」の正体、そして同じ構図をDXでもやっていたという話まで解説します。

■目次
00:00 新刊 第1章を解説します
01:02 ツールだけでは差にならない
03:32 データとナレッジは違う
05:36 AIが知らない2つの領域
10:21 社内データを渡す3つの道
13:53 AI導入はDXの二の舞
17:10 DXとAXは同時にやれる
19:52 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
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・データサイエンス入門シリーズ
https://youtube.com/playlist?list=PLZmlbQeDJ5iFt293f9KtqrZ4bGXesbIQj

・AI×業務効率化→個人利用はもう限界？
https://youtu.be/lVhNdYLGSPY

■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
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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
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