【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】

今回は自動車業界のトレンドについてお話をうかがいます。ちょっと前回ともつながる部分があるのですが、都市化の進行や気候変動などによって自動車業界はこれまでの事業だけでは成長を目指しにくくなってきているようです。

一体どのような構造的な変化があるのか、どのような付加価値をつくることで変化に対応しようとしているのか。自動車業界の未来についてお話を伺っていきます。

＜今日の質問＞

-自動車業界を取り巻く環境はどのように変化していますか

-自動車業界における「CASE」と「MaaS」の基本的な概念を教えてください。

-CASEとMaaSが自動車業界に与える影響についてどのように考えていますか？

-コネクテッドカー技術によってどのような変化が起きていますか？

-各国における新トレンドの進展について詳しく説明してください

-日本の自動車メーカーはデータをどのように活用していますか？

-MaaSの導入は都市をどのように変えていきますか？

-自動車業界のカーボンニュートラルに向けた取り組みについて教えてください

-自動運転はいつ頃実現しますか？

-自動車業界におけるデータの重要性について、特にビッグデータの活用方法について教えてください

【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】

今回は、2024年問題という名前でリスナーのみなさんも聞いた事があるであろう、ドライバー不足についての問題を取り上げていきます。今年度からトラックドライバーの労働環境改善を目指して、時間外労働の上限規制が導入されました。

それ自体は必要な事ではあったのですが、すでに人手不足が深刻化している物流業界で、さらに労働時間も規制されるとなると輸送能力が大幅に不足する事態になりかねません。すでに我々の生活にも徐々に影響が出始めているわけですが、久米村さん、これ結構深刻な問題ですよね？

＜今日の質問＞

-物流の2024年問題とその影響について、簡単におしえてください

-物流業界の労働実態はどのようになっていますか

-デジタルタコグラフやフリートマネジメントシステムなどの管理技術が、どのように労働環境や安全性を改善しているか教えてください

-MobileyeやAEBなどの運転支援システムの詳細とその効果について具体的な事例を教えてください

-AIルート最適化や予測保守などの技術が、物流業務の効率化やコスト削減にどのように役立っているか、具体的な例を教えてください

【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。

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【今回の内容】

さて今回は、アフターコロナの日本の一大ムーブメント、インバウンドの文脈で度々話題となっている「オーバーツーリズム」について取り上げていきたいと思います。日本にはたくさんの観光資源がある一方で、一部の場所に観光客が集中してしまい、逆にその魅力を損なっているのではないかというケースも見られるようになりました。

今日はそんな旅行業界の課題について、データを使ってどのような問題解決が可能かを見ていきたいと思います。久米村さん、東京にいても明らかに外国からの観光客が増えたな、という実感があると思うのですが、やはりデータから見てもそうなってますか？

＜今日の質問＞

-オーバーツーリズムの問題は何ですか

-具体的にはどのような課題が多いですか

-実際にそれを解決した事例はありますか

-それらの例から日本が学ぶ事、導入できる対策はありますか

-具体的に旅行業界での取り組みは始まっていますか？

-久米村さんが取り組むとしたらどこからはじめますか？

【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。

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【今回の内容】

今回は、顧客情報分析についてもう一歩掘り下げてみたいと思います。実はこの顧客情報を最大限活用できるかどうかで、その後の企業の命運が大きく変わるという事例がいくつもあるんですよね。

今日はタイトルにもあるように、顧客IDという考え方を中心にデータ経済圏の作り方についてお話を聞いていきたいと思います。

＜今日の質問＞

-顧客データをIDと結びつける事でどんなメリットがありますか?

-顧客データを集めることで副次的な効果はありますか？

-なぜ日本企業はデータビジネスが得意ではないのでしょうか

-自社でデータビジネスを立ち上げようとすると、どのような手順が必要ですか

-IDプラットフォームを構築するための費用は？

-なぜデータビジネスを制する物が勝つのでしょうか

【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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【今回の内容】

今回は、論点を商品・サービスから顧客に移していきたいと思います。どの企業にもお客様はいて、多かれ少なかれそのお客様の情報や動向を分析することは行われていると思います。

ただ、その手法が本当に統計的に正しい物なのか、宝の持ち腐れになっていないのかについて入門編としてお話を聞いていきたいと思います。

＜今日の質問＞

-久米村さんがデータ分析を行うときにどんなツールを使うんですか

-顧客データを分析すると、ビジネスにどんな影響が出ますか

-データ分析を誰にでも使えるようにするようなツールはないのですか

-今すぐにでも取り組める手法をいくつか教えてください

-これから顧客情報分析はどのように進化していくと思いますか

【出演者】

■久米村隼人

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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。

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【今回の内容】

今回も需要予測の分野に関わるお話、ずばりフードロスについてです。これだけ生産や物流が高度化された現代でも、なかなかフードロスをなくす事は出来ていません。その背景には食品業界の商習慣やその他の業界との兼ね会わせもあるのではないかと思います。

今回は実際の事例を交えてフードロス削減についてのお話をうかがっていきます。

＜今日の質問＞

-フードロスは必要悪のように扱われていますが、そうなんでしょうか

-フードロスを削減するためにはどのようなDXが必要ですか

-廃棄の量と収益にはどのような関連性があるのですか

-消費期限のある食品特有の需要予測モデルというのもあるのでしょうか

-フードロス対策をDXするためにはどのようなデータが必要でしょうか

-実際にフードロス対策を導入して効率化した事例を教えてください

など

【出演者】

■久米村隼人

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■DJ Nobby

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【今回の内容】

今回は生成AIからは離れまして、ビッグデータの企業での活用事例についてお話をして行きます。特に今回は需要予測。

様々な要素が絡み合って商品の需要というのは常に変動しています。ビッグデータ以前はごく少ない要素、あるいは人間の勘に頼って生産を調整する方法が主流だったのではないかと思いますが、現代ではかなりDX化も進んできました。

今回は実際の事例を交えて需要予測についてのお話をうかがっていきます。

＜今日の質問＞

-AIをつかった需要予測、どれくらい浸透しているんでしょうか。

-我々が気付かず使っているAI需要予測ってありますか?

-需要予測と天候が結びつくとすると、天気予報の精度強化も重要ですか？

-実際の需要予測ロジックはどうなっていますか?

-需要予測をAI化すると、企業や世の中にとってどんなメリットがありますか?

-需要予測モデルを作るためにはどんなデータが必要ですか

-需要予測精度の強化のためにはどんな手法がありますか

など

【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。

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【今回の内容】

今回はちょっと趣向を変えて、AIのお話です。Chat GPTをはじめとする生成AIが持て囃されていて、多くの方が「自分も乗り遅れないようにしなくちゃ」とか「自分の仕事がAIに置き換えられるんじゃないか」などと言った危機感をお持ちなのではないかと思います。

＜今日の質問＞

-実際に業務でAIを活用し始めている企業は多いですが、どのようなケースでAI活用が進んでいるんでしょうか

-そもそも生成AIというのはどのような仕組みなのでしょうか

-生成AIが間違いを犯す仕組みはどんなものですか

-企業の本格活用が進まない理由は何でしょうか

-生成AIを活用するためには企業内のデータはどのような形式に整えられている必要がありますか

-生成AIの答えが本当かどうかを判断する方法はありますか？

-より精度の高い答えを引き出すためにどのように質問を工夫すればいいですか

-今後生成AIはどのように進化しますか

-今後登場が予想される生成AI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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【今回の内容】

今回は、IT化によって社内に大量に蓄積されているであろう様々なデータをどのように活用するべきか、という観点でお話を聞いていきたいと思います。

ある意味ではDATAFLUCTの事業のコアになる部分のお話かと思います。

＜今日の質問＞

-十分に活用されていないデータにはどのような物がありますか

-非構造化データ、という言葉は聞き慣れないですが、どんなものですか

-非構造化データはなぜ企業にとって重要なのですか

-非構造化データを活用するためには人間が一件ずつデータ化する必要がありますか

-構造データ化はある程度自動化できるのですか

-実際にどんなデータを構造化するかの判断はどのように行いますか

-DATAFLUCTで取り組んでいる事例を教えてください

-実際にDXのプロセスはどのように取り組まれていますか

【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】

みんな大好きなネトフリ・スポティファイがビッグデータによってどのように進化していったのかを語りながら、ビジネスでレコメンドエンジンを実装する考え方を学ぶ

私たちは次から次へとおすすめされる番組や音楽に夢中になってしまうことがよくありますが、その裏には各サービスの独自のレコメンドロジックが隠れています。NetflixとSpotifyは、個々のユーザーにパーソナライズされた推薦を提供するために膨大なデータを活用しています。今回は、それぞれのプラットフォームがどのようにしてユーザーの好みやライフスタイルに応じた体験を提供しているのか、徹底解説します。

＜今日の質問＞

-レコメンド機能が開発された背景を教えてください

-どのような変遷をたどって現在の様な洗練されたシステムに育ったのか

-Netflixなど、それぞれのサービスで特徴的なところはありますか？

-このようなアルゴリズムはどのような考え方に基づいて設計されているのですか

-実際にどのようにでーたが分析されてアルゴリズムが完成しているのですか

-これらの考え方を一般的な業務に応用する手法はありますか

【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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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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