【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、仕事の効率をどうやって高めるかという問題についてお話をして行きます。マルチタスクか、シングルタスクか。朝方か、夜型か。休息はしっかり取った方が良いのか、管理はどこまで厳格にすべきか。効率化という言葉自体も少しフワッとしている中で、どんな方策が一番効率を上げるのかについて今日は検討して行きたいと思います。

久米村さん、今お話ししたような効率化の話って「人による」になりそうな気もするんですが、決着付きそうですか？

【今日の質問】

・時間管理術にはこれが効く！というメソッドはあるのでしょうか

・それらのメソッドを駆使すると、理想的な配分はどのようになりますか

・個人の体質や生活環境とはどう向き合うべきか

・身体の疲労度合いと集中力にどのよう/な関係がありますか

・体調をコントロールするファクターにはどのようなものがありますか

・脳のしくみとしてピークタイムや好都合な時間はありますか

・脳のピークタイムはどのように計測するべきでしょうか

・一週間の中での緩急の付け方にコツはありますか

【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】

さて今日のデデデータですが、AI時代に終える個性の重要性、というまさに我々がもっとも求めているテーマの1つなのかなと思います。AIがさらに深化したという話題を効かない日はないと思えるくらい、日進月歩で発展している生成AI技術。

AIが人間の仕事を奪うことが懸念される中で、人間はどんな仕事にリソースを振り抜けていくのか、についても考察していきます。

久米村さんはAI大好き派ですよね。

【今日の質問】

・デデデータのネタ集めにも利用されていますか?

・シンギュラリティは本当にやってくるのか？

・ここから4〜5年で変わる部分はどこにあるのか

・個性を育むための教育・学習とは

・AIに出来なくて、人間に出来ることとは何なのか

・AIが当たり前になると教育は必要なくなるのか

・AIは子どもの教育のどの程度関わるべきなのか

【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

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【今回の内容】

さて今日のデデデータですが、健康寿命というワードに着目していきます。人生100年時代といわれて久しいわけですが、我々全員が100歳まで生きられるかというとそれはなかなか難しそうです。ただ、長生きするというよりは健康でいる期間を長くするという考え方を持つことが重要で、できるだけ寝たきりのような状態にならないように最後まで健康で過ごせるかを重視する風潮も高まってきました。

久米村さん、100歳まで生きるって難しいんでしょうか。。。

【今日の質問】

・平均寿命ってどうやって計算するの？

・健康診断はどれくらいの頻度で受けるのが正解？

・ストレスや健康管理はどこまで突き詰めて考えるべき？

・住環境も寿命に影響するのでしょうか

・健康寿命を延ばすために必要な心がけは

・将来は人口的に健康寿命を延ばすことは可能でしょうか

【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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■DJ Nobby

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【今回の内容】

さて今日のデデデータですが、個人のキャリアを金融理論で最適化できないかという観点で見ていきたいと思います。前回のデデデータでは人生はトレードオフだらけで、その中でもキャリアが重要な選択テーマだというお話を致しました。まだ効いていないという方は是非チェックしてみてください。

今回はそのテーマをヒントに、我々のキャリアをどのように捉え、どのように行動に映していくのかを深めていきたいと思います。

久米村さん、キャリアって金融理論で語ることが出来るんですか。。。？

【今日の質問】

・なぜキャリア論と投資理論が結び付くのか

・ベータとアルファってキャリア論では何を指しますか？

・キャリアにおけるリターンは金銭だけでしょうか

・一番良いキャリア戦略を表現すると、どのようなモデルになりますか

・自分の持っている材料を数値化するためにどのような考え方が必要ですか

【出演者】

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【今回の内容】

さて今日のデデデータですが、年末年始ということで今年を振り返ったり来年どんな風に過ごそうかと思いを巡らせている方も多いのではないでしょうか。この番組ではDXをテーマに様々な話題を取り上げているわけですが、今回から6回シリーズで、我々自身の人生に数学的・数理モデル的なアプローチを試みていくことにします。

人生と数学・数理的アプローチというとなかなか結びつかないというかむしろ対極にあるモノではないかと思ってしまうフシがありますが、久米村さん、大胆な挑戦ですね？

【今日の質問】

・久米村さんは年末年始にどんなことに思いを巡らせますか?

・人生の目的をどのように定義するべきでしょうか。

・人生に目標が必要と考えるか、不要と考えるか。

・人生を最適化問題として捉える、というのはどういう意味か

・意思決定をモデルに落とし込むことは可能なのか

・人生においてどのようにデータを取得して分析すべきか

・久米村さんを例に取ると、どのように最適化をしてきましたか

【出演者】

■久米村隼人

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【今回の内容】

さて今日のデデデータですが、データ分析のリアル、第二回目です。データ分析の1つの目的地と言えばダッシュボードだと思います。様々なデータをリアルタイムに集計して、経営判断や業務効率化に有効な形に落とし込むツールとして広く使われているものと思います。ただ、このダッシュボードが組織の中で混乱をもたらすこともある用です。今日は正しいデータの伝え方とダッシュボード構築の技法について伺っていきます。久米村さん、ダッシュボードだって、混乱をきたすことがあるのんですか。。。？？

【今日の質問】

・なぜ有用でないダッシュボードが生まれるのか。

・ダッシュボードには決まった形式があるのでしょうか。

・ダッシュボードを見やすく改善するためのコツを教えてください。

・ストーリーテリング型とアドホック型、それぞれ適した場面はありますか？

・ストーリーテリングはミスリーディングになる事はないですか?

【出演者】

■久米村隼人

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【今回の内容】

さて今日のデデデータですが、データ分析の手法について見ていきます。現場で使えるデータ分析のメタフレームワーク、というタイトルでお届けしていきます。

おそらく多くの職場で売上や製造のデータが蓄積されていて、それを現場レベルや本社レベルなど、様々なポジションから分析するということが行われているわけですが、きょうは実際にそのような分析を日常的に手がけられている方、これから業務改善のためにデータ分析に取り組みたい方を対象にお届けしていきます。

久米村さん、データ分析ってそもそも何なのんでしょうか？

【今日の質問】

・データ分析の定義とは

・データ分析は何のために行うのでしょうか?正しい目的意識とは？

・データ分析を行う事のメリットを具体的に押して得下さい。

・データ分析のフレームワークについて教えてください。

・データ分析全体のプロセス構造と流れを教えてください。

【出演者】

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【今回の内容】

さて今日のデデデータですが、デジタル社会における正義、というかなり重い話題を取り上げます。巨大化しすぎたIT関連企業の業務に対して一定の制限を設ける動きが各国で活発となってきました。一件資本主義の原則に反するようにも見える民間企業の規制については様々な意見が寄せられているようです。

久米村さん、正直テック企業が世界中のデータを牛耳ってしまうことに対してはちょっと恐怖を感じることもあるんですが、久米村さんはいかがですか?

【今日の質問】

・テクノロジー企業の規制はなぜ行われるのか。

・ビッグテックへの規制によってイノベーションが妨げられることはないのか

・SNSは民主主義を深化させるのか、それとも退化させるのか。

・シェアリングエコノミーで経済は効率化するのか

・細分化しすぎることによって分断は生まれないのでしょうか。

・AIやwikiで得られる情報を信頼するべきか。

・データがビッグテックに主役されることのメリット・デメリットとは。

・哲学的に見て資本やデータの独占は正当化されるのか。

・DATAFLUCTの経営哲学を教えてください。

【出演者】

■久米村隼人

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【今回の内容】

【今日の質問】

・信用スコアと信用情報、どのように異なっていますか?

・なぜ今になって信用スコアの開示が始まったのですか?

・信用スコアはどのように計算されているのですか？

・海外ではもっと信用スコアの利用は進んでいるのですか?

・スコアが高いとどのようなメリットがありますか?

・信用スコアの利用にはどんな課題がありますか?

・今後信用スコアの利用はどのように広がっていきますか?

【出演者】

■久米村隼人

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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、バイアス問題の5回目、AIプロファイリングについて、です。我々のインターネット上の行動やリアルでの購買行動などを元に、多くの企業が我々を詳しく分析してビジネスに役立てようとしています。プロファイリング、というと犯人捜しなどに利用される特殊な手法というイメージを持っている人も多いかも知れませんが、実はもっと身近に行われている事なのかも知れません。今日はそんなAIプロファイリングと自動意思決定について見ていきます。

久米村さん、プロファイリングってもう我々はすでにされているんですか？

【今日の質問】

・プロファイリングとは何か、日常的にどのような場面で行われているのか。

・プロファイリングの定義は？その目的とは？

・プロファイリングのPro/Con

・どのようなアルゴリズムが使われているのか

・個人情報とプロファイリングのバランスについて

・AIプロファイリングが意思決定に使われる理由

・プロファイリングを利用して利益を上げる手法

・データを利用する権利と利用されない権利について

【出演者】

■久米村隼人

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