【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】

さて今日のデデデータですが、倫理観についてのお話です。安くて品質が良いものがいつでも手に入る社会に生きている我々ですが、その商品の裏にはひょっとしたら環境破壊や人権侵害といった、隠された事実がある可能性も意識しておかないといけません。

データ分析がこのような「見えざるコスト」をどのように可視化して、消費者の判断を変えることができるのか。次世代コンプライアンスの考え方についてお話をうかがっていきます。

久米村さん、これまでとはちょっと毛色の違うお話ですね。

【今日の質問】

・Proof of Ethicalの概念について教えてください

・製品の値段に反映されない、見えないコストとはどのようなものですか

・見えないコストをあぶり出すためには、どのような技術が使われますか

・実際にそのようなデータを利用している機関はありますか

・そのようなデータがうまく活用されていない事例はありますか

・企業としてはコスト増となりますが、それは消費者負担となりますか

・これからProof of Ethicalが課題となる業界はどこですか

【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。

DATAFLUCTウェブサイト

https://datafluct.com

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【今回の内容】

さて今日のデデデータですが、クッキーについてお話を伺いたいと思います。クッキーといってもおやつに食べるサクサクのアレではなく、ウェブサイトのログイン情報や閲覧履歴を保存しておくためのプログラムで、近年までは広告のパーソナライズなどに広く使われてきた機能です。

ただ、このクッキーも個人情報の一部であるとの認識が広がって、使用するかどうかをユーザーが選ぶ事が当たり前の時代となりました。

その分守られる情報もある一方で、不便になる事もあるようです。

久米村さん、そもそもクッキーってどこから生まれたものなのでしょうか。

【今日の質問】

・クッキーの基本的な技術について

・サードパーティークッキーとその問題点とは

・なぜクッキーが広告配信に利用されるようになったのでしょうか

・現在クッキーはどのように実装され、どのように使われていますか

・これまでクッキーが社会的な問題となった事例はありますか

・巨大IT企業がクッキーを活用するようになってから、どのような問題が出てきましたか

・サードパーティークッキーに規制が行われるようになってから、各社の戦略はどのように変化しましたか

【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。

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】

さて今日のデデデータですが、サイバー攻撃についての話題です。個人情報の管理が厳しく規制されている現代でも、日々様々な形で個人情報が企業や団体から流出し、裏で取引されるという状況が続いています。

個人情報が一旦流出してしまうと事業全体が大きなダメージを受けて、最悪の場合は事業が停止するという事態に発展する可能性もあります。

今日はそんなサイバー攻撃への対処をどのように考えるべきなのか、についてお話をうかがっていきます。

久米村さん、僕自身も利用していたサービスから個人情報が流出する、という事態を経験したんですが、久米村さんはご経験ありますか?

【今日の質問】

・これまでにどのような個人情報流出事件が発生しましたか

・個人情報流出はどのように起こるのでしょうか。典型例を教えてください

・個人情報は裏世界でどのように取引されていますか

・漏洩したデータはどのように使われますか

・実際に情報が流出してしまったときの対処法とは

・理想定期な情報防御モデルはありますか

【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。

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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】

さて今日のデデデータですが、パーソナルAI、特にNotebook LMについてお話を聞いていきたいと思います｡僕もこのサービスについて最近名前を聞くようになりまして、めっちゃすごい！と話題になっているのを耳にします。

久米村さん、使い方とかをイチから教えてください！

【今日の質問】

・パーソナルAIとは何か

・パーソナルRAGとはなんなのか

・RAGを個人で構築することは可能なのでしょうか

・実際に構築したRAGをどのように使用するんでしょうか

・Notebook LMは万能選手でしょうか

・次の世代にむけてのビジョンはすでにあるんでしょうか

・次世代ツールを構築するために有用なサービスとは

【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】

さて今日のデデデータですが、リスナーさんからの質問にお答えをして行きたいと思います！

＜リスナーからの質問＞

久米村さん、DJ Nobbyさん、こんにちは。

いつも楽しく、そして学び多く拝聴しております。現在、私はAIエージェントの開発に携わっており、LLMの出力品質の評価について悩んでいます。

従来のアプリケーション開発では、単体テストや結合テストなどで真偽を判定するケースがほとんどでした。ですが、LLMを活用したサービスの出力においては、その出力に揺らぎがあるため、「完全一致」を基準としたテストが難しく、そもそも何を持って品質を担保できてると言えるか、悩ましく思っております。具体的に挙げると以下のようなところで頭を抱えております。

・LLMの出力品質に対する評価戦略は、開発初期からどう設計すべきか。

・評価基準の策定（完全一致 or 部分一致 or スコア化）

・開発のどの段階で、どの程度の評価（カバレッジや網羅性）を行うべきか。

・ 手動評価から自動化への移行タイミングや方法論。

・オフライン評価／オンライン評価といった概念は体系化されているのか、ベストプラクティスがあるのか。AIエージェントの一般活用が今後進んでいくことに比例し、品質をどう測り、どう担保するかは重要なテーマで従来のソフトウェアテストと同様、専門分化していくだろうとも思ったりしています。

上記について、お考えをお聞きできれば嬉しいです。これからも番組を楽しみにしております。どうぞよろしくお願いいたします。

久米村さん、専門的な内容です！そもそも質問の内容から解説してください！！

【今日の質問】

・AIの精度はどれほど高いのか

・いいAIと悪いAIはどのように見分けるべきなのか

・専門的な知識なくAIの質を評価する方法はあるのか

・AIの質を体系的に評価する手法はあるのか

【出演者】

■久米村隼人

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■DJ Nobby

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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】

さて今日のデデデータですが、人物スコアリングをテーマにお届けしていこうと思います。我々の日々の選択や行動が常に監視され、それがAIなどによって数値化されてその人の評価としてついて回ってしまう、ということが実際に起こって来ています。果たして、そのスコアリングは正しい事なのかどうかについてみていきたいと思います。久米村さん、秘密裏に僕の人格がスコアリングされてる、ってちょっと恐いですよね。

【今日の質問】

・人物スコアリングが普及し始めたのはどんな背景がありますか

・現在の人物スコアリングのユースケース

・アメリカ以外の国でどのような事が起きていますか

・中国での人物スコアリングが行き着く先は？

・人物スコアリング自体に問題点はありますか

・人物スコアリングが禁止されているところはありますか

・日本は安全な状況なのですか

【出演者】

■久米村隼人

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【今回の内容】

人間の表情や感情、考えている事をテクノロジーを使って評価しようとする技術についてお話をうかがっていきます。顔や動作に人間の感情が表れやすい、ということは心理学でこれまでに研究されてきたことだとは思うんですが、それをさらに一歩進めて、テクノロジーを使って感情を判定する取り組みについてのお話です。

久米村さん、自分が知らないうちに感情が把握されてしまう、というのはちょっと恐い気がしますね…

【今日の質問】

・感情推定技術はどこまで進んでるんですか？

・感情推定技術が有効な場面はどのようなものが推定されますか？

・感情を検出するための判断ポイントはどのように決まっているのですか？

・感情推定技術を悪用したときのデメリットはどのようなものがありますか

・感情を読み取る技術をベースに、心をコントロールはできますか？

・超えてはいけない一線はどこにありそうですか？

・本当に感情認識技術は正確なんですか？

【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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【今回の内容】

さて今日のデデデータですが、ズバリ顔認証の危険性についてです。スマホのロック解除や本人確認などに多用されている顔認証技術。とても便利な技術である一方で顔のデータが盗まれる事による弊害も懸念されています。

顔認証データが流出すれば、監視カメラなどで本人の同意なく監視することも可能になってしまいます。プライバシーと安全の境界線はどこにあるのでしょうか。リスナーのみなさんと共にみていきたいと思います。

久米村さん、顔のデータって流出したらまずそうですよね。

【今日の質問】

・顔認証データってどんなもの？

・顔認証データが悪用されるとどのようなことが懸念されますか

・顔認証データが実際に活用されているのはどのような場面ですか

・世界における顔認証データの利用規制はどうなっていますか

・世界の利用規制の中で、日本はどのように動きべきか

【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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【今回の内容】

さて今日のデデデータですが、犯罪予測AI技術についてみていきたいと思います。映画の中の世界でみられるように、まだ起こっていない犯罪に対してAIがスコアリングを行い、危険度に応じて犯罪を未然に防ぐ対策を取るという考え方です。

これまでにも様々な実験が試みられ、AIを活用できるようになった近年はとくに犯罪予測に関して様々な意見が聞かれるようになりました。

久米村さん、実際にAI技術を用いれば犯罪予測というのは可能なのでしょうか。

【今日の質問】

・プレクライムの概念について教えてください

・AI予測は人の犯罪危険度を判断できるほど万能なのでしょうか

・これまでに試みられてきたプレクライムの実験について教えてください

・プレクライムAIはなぜ成功しないのでしょうか

・プレクライム技術が求められるようになった背景とは

・世界的な動きとして、プレクライムの実験はどの方向に向かうのでしょうか

・われわれがプレクライムの実験から逃れる方法はありますか

【出演者】

■久米村隼人

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■DJ Nobby

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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】

さて今日のデデデータですが、前回に続いてAIが悪用されたときの危うさについてみて行きたいと思います。EUは悪意のあるAIを禁止する姿勢を明確に示していますが、世界の他の国では同じような規制は見当たりません。

実際に意図的に悪意を持ったAIを作成することは可能なのでしょうか。今日は「弱さ」と「搾取」をテーマにAIをみていきたいと思います。

久米村さん、AIが我々の弱みにつけ込んでくる、というのはちょっと非現実的に思えますが、実際はどうなんでしょうか。

【今日の質問】

・AIが人間の弱さにつけ込む、というのはどのような状況でしょうか

・狙われる弱さとは一体どんなものがありますか

・実際に搾取が行われるまでの手口を教えてください

・実際に起こった事例を教えてください

・悪意あるAIによる搾取を防ぐために我々が出来ることは

・悪意を持ったAIを完全に防ぐことは出来ないのでしょうか

【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。

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