デークラ | AIデータサイエンスの学校 by Craft College

「AIは情報漏洩リスクがあるから全面禁止」の会社、実はその判断が危険です。禁止するとシャドーITが増え、リスクは見えなくなるだけ。世界のガイドラインに学ぶ、企業のAI利用ポリシー設計の5つの柱を解説します。

【目次】

00:00　オープニング

01:09　なぜ「一律禁止」はうまくいかないのか

04:24　世界のガイドラインが示す考え方

07:33　企業が決めるべき5つのこと

13:52　まとめ

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▼ 人気動画

・社内データ×AI活用の境界線→ https://youtu.be/XfTV8Pd8FaY

・AI・データ系職種の違い → https://youtu.be/52xYbecxEXQ

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▼ データサイエンスをもっと学びたい方必見！三好大悟が講師を務める「Craft College」の選べる２コース

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◾️プロジェクトマネジメントコース（2ヶ月）AIプロジェクトを企画・推進し、PoCで終わらせず成果につなげるための考え方を学びます。https://liber-craft.co.jp/school/craft-college-pm?utm_source=yt&utm_campaign=au30

◾️データサイエンスコース（9ヶ月）データの扱い方から分析・活用までを体系的に学び、業務で使えるスキルを身につけます。

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▼各SNS

■X

https://x.com/dmiyoshi_lc

■Instagram

https://www.instagram.com/k.k.libercraft/

■YouTube

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

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▼ 三好大悟プロフィール

慶應義塾大学 金融工学専攻 → スタートアップDS →セブン&アイ・ホールディングス AI推進 → リベルクラフト設立JAXA実績 / AI Market AWARD 2025受賞 / 著書7冊『ChatGPTと一緒に学ぶ はじめてのExcelデータ分析』ほかーーー

🎥 運営会社：株式会社リベルクラフト

https://liber-craft.co.jp/

#AI活用 #データ活用 #データサイエンス #ChatGPT #社内AI #リスキリング　

「社内AIを学習させた」は9割が誤解!? 今回はRAGとファインチューニングとの違い・使い分け・LoRAの仕組みを業務導入の判断基準まで解説。企業のAI活用5段階シリーズの最終回です！

【目次】

00:00　オープニング

01:12　AIのカスタマイズには３つの段階がある

04:30　ファインチューニングの仕組み

13:18　RAGとファインチューニングどちらを選ぶか

16:25　クラウドが使えない環境での選択肢

17:47　まとめ

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▼ データサイエンスをもっと学びたい方必見！三好大悟が講師を務める「Craft College」の選べる２コース

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◾️データサイエンスコース（9ヶ月）データの扱い方から分析・活用までを体系的に学び、業務で使えるスキルを身につけます。

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慶應義塾大学 金融工学専攻 → スタートアップDS →セブン&アイ・ホールディングス AI推進 → リベルクラフト設立JAXA実績 / AI Market AWARD 2025受賞 / 著書7冊『ChatGPTと一緒に学ぶ はじめてのExcelデータ分析』ほかーーー

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■データサイエンティスト養成講座・無料個別相談

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現在のスキルや目標に合わせて、第一線で活躍するデータサイエンティストが一緒に整理します。

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■この動画について

「新入社員にAI活用を解禁すべきか」この問いに、データサイエンティストが本気で回答。生成AI活用に必要な思考力・編集力・設計力と、AI依存が招くリスクを考えます。

■目次
00:00　オープニング
00:59　AIを使うことは、もはや選択肢ではなく「前提条件」
03:37　「使いこなせない状態」でAIを使い続けると何が起きる？
07:46　人間の本質的な価値は「思考力・編集力・設計力」
11:58　「AI禁止令」の是非と「使いこなせる状態」とは
18:14　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

・AIの勉強、何から始めるべき？
https://youtu.be/Em61KwTb8tU

■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

「生成AIをよく使う人ほど残業時間が長い」は本当？話題になった調査結果を題材に、データを正しく読むための思考法を解説します。

【目次】

00:00　オープニング

00:34　話題になった調査の中身　

01:27　相関と因果

05:27　擬似相関は世の中にあふれている

09:37　A/Bテストはビジネス版RCT

10:23　まとめ

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◾️データサイエンスコース（9ヶ月）データの扱い方から分析・活用までを体系的に学び、業務で使えるスキルを身につけます。

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#AI活用 #データ活用 #データサイエンス #ChatGPT #社内AI #リスキリング　

AIエージェントとLLMの違いとは？MCP・マルチエージェント・Agentic RAGの仕組みから、人事業務を題材とした活用事例まで、わかりやすく解説します。【目次】00:00　オープニング00:03 　AIエージェント - 用語と仕組みの整理10:14　マルチエージェントとは15:24　MCP19:15　ユースケース26:35　まとめ

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AIプロジェクトを企画・推進し、PoCで終わらせず成果につなげるための考え方を２ヶ月間でマスターできる、オンラインスクール「Craft College」とは？

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#AI活用 #データ活用 #データサイエンス #ChatGPT #社内AI #リスキリング

ChatGPTやNotebookLMで「もう十分？」——個人の効率化は実用レベルに達した今、組織として越えられない壁とその先にある打ち手を整理します。

【目次】

00:00 オープニング

01:09 今のAIツールでどこまでできるか

02:27 それでも残るいくつかの壁

08:08 まとめ

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#AI活用 #データ活用 #データサイエンス #ChatGPT #社内AI #リスキリング

Googleマップの最短ルート計算、シフト作成、在庫管理——これらを支える「数理最適化」の仕組みを解説。目的関数・変数・制約条件の3要素から、機械学習との違い、LLMとの融合まで、データサイエンスの全体像シリーズ最終回！

【目次】

00:00 オープニング

01:22 数理最適化って何？

07:14 どうやって解くの？〜定式化から求解まで〜

17:06 数理最適化はなぜ難しい？

20:07 まとめ

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なぜTransformerはRNNやCNNを超えたのか？LLM時代の必須知識「ディープラーニング」の仕組みをデータサイエンティストが完全解説！

【目次】

00:00　オープニング

01:09　AlexNetとCNNでAIの歴史が変わる

07:49　ディープラーニングって何が「深い」？

13:57　Transformerの登場からLLMへ

21:36　発展：ディープラーニングの応用領域

23:24　まとめ

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「教師あり学習」と「教師なし学習」の違いや、機械学習と生成AIの関係など、機械学習の基本を分かりやすく解説します！

【目次】

00:00　オープニング

00:39　機械学習って何？

08:50　教師なし学習 - データの中からグループを見つける-

17:43　教師あり学習 - 正解データから未来を予測する -

24:41　生成AI・LLMと機械学習の関係

29:17　まとめ

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