【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。

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【今回の内容】

さて、前回は「ヒットの方程式とフールスコア」について、予測できないものの価値を伺いました。

今回は、より実務的なAIの最前線、特に海外で急成長している「垂直型AIエージェント」についてです。多くの企業がChatGPTなどを導入していますが、それとは別に、特定の業務に特化したAIをわざわざ導入する動きがあるそうです。

久米村さん、AIってそもそも汎用性が高いことが価値なんじゃなかったでしたっけ？

【今日の質問】

・なぜChatGPT導入済みの企業が個別AIを入れるのか

・垂直型AIエージェントの5つのカテゴリ

・オペレーション実行型AIとは

・意思決定支援型AIとは

・コミュニケーション型AIとは

・外付け型AIとは

・AIエージェントの勝ち筋はありますか？

【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。

DATAFLUCTウェブサイト

https://datafluct.com

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【今回の内容】

さて、前回は「Netflixのアルゴリズム」について、私たちの嗜好をAIがいかに分析しているかという話を伺いました。

今回は、その逆の視点とも言える「作り手」側の話です。AIが進化し、データ分析が進めば、絶対にヒットする作品が作れるようになるのでしょうか？

久米村さん、個人的にはここが人間の腕の見せ所、という感じもするんですが、いかがですか？

【今日の質問】

・なぜ「予測できるもの」は感動しないのか

・Netflixの最適化の罠とは？

・『シン・ゴジラ』が大ヒットした理由

・日本的感性「説明しない美学」とAIの相性は？

・偉大な創業者の「アーティスト性」

・AI時代に必要な指標「フールスコア」とは

・「賢者」ではなく「愚か者」として生きる意味

【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。

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【今回の内容】

さて、前回は「Palantir」という、国家の安全保障に関わる巨大なデータ企業について伺いました。

今回はもっと身近な、私たちの余暇時間を支配していると言っても過言ではない「Netflix」のアルゴリズムについてです。私たちが何気なくつけている「星評価」や「いいね」ですが、実はNetflixはそんなもの信用していない、という衝撃的な話があるそうです。

久米村さん、Netflixは一体どうやって、私たちが観たいものを私たち以上に正確に当てているのでしょうか？

【今日の質問】

・100万ドルの懸賞金「Netflix Prize」とは

・なぜ「星評価」は信用できないのか？

・ストリーミング時代がもたらした「暗黙的フィードバック」とは

・7分間の離脱

・協調フィルタリングと行列分解とは

・パーソナライズアートワークとは

・フィルターバブルの倫理問題と「選択の自由」

・AI時代のレコメンドは「予測」から「表現」へ

【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

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【今回の内容】

さて、前回は「食のハックと逆ハック」という、かなり身近なテーマで盛り上がりましたが、今回は一気にスケールアップして、世界最強のデータ企業について伺いたいと思います。

「Palantir（パランティア）」という会社、皆さんは聞いたことがあるでしょうか。時価総額50兆円規模という巨大企業ですが、GoogleやAmazonに比べると、その実態はあまり知られていません。CIAが設立に関わったとか、戦場で使われているとか、いろいろと変わった評判を聞きますが、久米村さん、Palantirとは一体何ものなんでしょうか？

【今日の質問】

・Palantirが生まれたきっかけは？

・なぜあまり知られていないのか

・世界を翻訳するOS「オントロジー」とは何か

・Google Cloud Platformとの違いは？

・コンサル×SaaSのハイブリッドなビジネスモデル

・生成AIの「嘘」を封じ込めるAIPの仕組み

・Palantirが私たちに突きつける「判断の責任」

【出演者】

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【今回の内容】

さて、前回は「数式で魂は作れるか」というAI音楽プロデュース論について伺いました。

今回は、私たちの身体、特に「食」にまつわる欲望のメカニズムに迫ります。ポテトチップスが止まらないのは意志が弱いからだと思っていませんか？ 実はそこには、脳の報酬系を暴走させるための緻密な計算と設計図があるそうです。

久米村さんは割と食に対しては気を使われてますよね？

【今日の質問】

・なぜポテチは止まらないのか

・超加工食品が脳に仕掛ける4つのハック

・価格やブランドが味覚を書き換えるのか

・社会環境とマーケティングによる「非対称な戦争」とは

・テクノロジーで対抗する「逆ハック」は可能か

・「味覚の5層モデル」と未来の食

・今日からできる具体的なアクションプラン

【出演者】

■久米村隼人

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【今回の内容】

さて、前回は「博士レベルのインテリジェンス」について、知識の深さをどう測り、どう作るかというお話でした。

今回はガラッと趣向を変えて、「創作」と「数学」のお話です。

最近、久米村さんはAIを使った創作活動にハマっているそうで、音楽や小説を作っているとか。でも、AIで作った音楽って「なんとなく上手いけど、どれも似ている」と感じることはありませんか？ 久米村さん、今日は「数式で魂は作れるのか？」という、かなり哲学的な問いに挑むそうですね。

【今日の質問】

・最近のAI創作活動とコスト感について どうお考えですか

・AI音楽がチャートに入った「Breaking Rust」の事例とその裏側

・AIにおける「Temperature（温度）」と確率の山

・音楽を「ベクトル」で捉えるとは？

・AIへの指示出しのコツ

・2026年時点での法的リスクと「ホワイト化」ワークフロー

・「魂」は作れないが「魂っぽさの再現性」は設計できるか

【出演者】

■久米村隼人

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【今回の内容】

さて、前回は「トクホの真実」について、統計データの裏側にある数字のトリックを解き明かしました。

今回のテーマは「博士レベルのインテリジェンス」です。私たちはよく「あの人は専門性が高い」と言いますが、その「専門性」とは一体どうやって測るものなのでしょうか？ 久米村さん、実は博士号を持っているかどうかと、本当の意味での専門性は必ずしも一致しないそうですね？

【今日の質問】

・「博士レベル」とは何か？

・博士論文の本質を一言で表すと？

・専門性を測る7つのレンズとはなんですか

・AI（GPT-4）は博士レベルなのか？

・博士号なしで専門性を高める7つの戦略

・Obsidianの個人での活用方法

・「1人目」になるための具体的な方法とは

【出演者】

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【今回の内容】

さて、前回は「医療費48兆円」という巨大な数字の裏側にある、私たちの生活習慣の積み重ねについて伺いました。

今回は、その生活習慣を改善しようとして私たちが頼りがちな「トクホ」や「機能性表示食品」にメスを入れたいと思います。「国が認めた」マークがついていると、つい「これを飲めば痩せる！」と期待してしまいますが、実際にはなかなか効果が出ないことも多いですよね。久米村さん、痩せそうなお茶とか水、買っちゃうんですけどあんまり意味ないんですか？

【今日の質問】

・トクホ・機能性表示食品市場の現状と制度の違い

・審査報告書が示す「0.5ポイント」の真実

・「統計的に有意」という言葉の誤解とp値のマジック

・機会費用の考え方

・RCTの5つの死角とは

・AIで審査報告書を解読する方法jはありますか

・トクホを買うべき人、買わなくていい人の境界線は？

【出演者】

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【今回の内容】

さて、前回は「ポストサブスク時代のプライシング論」について伺いました。今回は、私たちの生活、そして国の未来に直結する「医療費」の問題に、データサイエンスのメスを入れたいと思います。

日本の医療費が年間48兆円に達し、過去最高を更新し続けていることはご存知でしょうか？ これを4人家族で割ると、なんと年間150万円もの負担になるそうです。この巨大なコストの正体は何なのか、そしてデータを使ってこの「システムエラー」をどう修正すればいいのか。久米村さん、これって選挙の争点としても重要ですよね。

【今日の質問】

・医療費48兆円の内訳と「循環器系疾患」のインパクト

・生活習慣病のメカニズム

・EBPM（エビデンスに基づく政策立案）とは何か

・「決断疲れ」とイスラエルの裁判官の事例

・秋田県の減塩と埼玉県の透析予防に見るデータ活用

・個人ができる健康資産の防衛策

【出演者】

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【今回の内容】

さて、前回はサブスクリプションの本質について、商品を売るのではなく「資産」を積み上げる関係性だというお話を伺いました。今回は、その「お金の頂き方」、つまりプライシングの核心に迫ります。

AIを使うほどコストがかかる時代、従来の「使い放題」モデルは限界を迎えている一方で、「使った分だけ」という従量課金も、企業にとっては予測不能な恐怖があります。このジレンマをどう解決し、顧客との間に「納得感」のある契約を結ぶのか。久米村さん、なんかこの定額使い放題と従量課金っていったり来たりしますよね？

【今日の質問】

・なぜAI時代の従量課金は「恐怖」なのか

・プライシングの歴史から学ぶこと

・「定額」「従量」「成果」の3つの元型

・Slackの「Fair Billing Policy」が美しい理由

・Snowflakeの「分離モデル」と「自動停止」の発明

・AI時代のプライシング論争

・納得感を作るための5つのチェックリスト

【出演者】

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