Afleveringen
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「ChatGPTを使ってます」に止まらないAI活用事例を、Spotify・John Deere・Klarna・Alibaba・メルカリの5社から解説。"強いAI活用"に共通する「独自データ×AI×ビジネス組込み」の構造とは？
【目次】
00:00 オープニング
01:08 「強いAI活用」とは
03:22 事例①：Spotify 「AI DJ」
05:34 事例②：John Deere「See &Spray」「Autonomy2.0」
10:35 事例③：Klarna「AIアシスタント」
13:25 事例④：Alibaba「Hema」
15:52 事例⑤：メルカリ「AI出品サポート」
19:04 ５事例から見える「強いAI活用」の共通パターン
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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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「AIで仕事が奪われる」は本当か。データサイエンティストが、今実際に変わっていること・変わらないことまで、データをもとに冷静に整理します。
【目次】
00:00 オープニング
01:03 「なくなる仕事」予測はなぜいつも外れるのか
05:49 今、実際に何が変わっているのか
09:34 個人としてどう動くか
13:24 まとめ
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Zijn er afleveringen die ontbreken?
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SlackやPDF、手書きメモをそのままRAGに入れていませんか？AIに読ませるデータの整え方を、Markdown・JSON・各種変換ツールの使い分けから、社内ナレッジ基盤の全体像まで具体的に解説します！
【目次】
00:00 オープニング
01:18 AIが読みやすい「データ形式」とは？
08:43 整えたデータをどこに置き、どう引き出す？
13:39 散らかった社内データ「キレイ」に整える具体例
19:03 構造化しにくいデータの限界と自社AI基盤の全体像
20:47 まとめ
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ChatGPT、Gemini、Claudeのアップデートに追われて疲弊していませんか？ツールの使い方を覚えても賞味期限つき。変わらない「AIオーケストレーション力」の身につけ方を解説します。
【目次】
00:00 オープニング
01:16 ビジネスツールは増え続ける
05:53 「ツールを学ぶ」と「AIを使いこなす力」は別物
08:16 AIオーケストレーション力とは何か
09:21 具体的に何を学ぶべき？
11:05 まとめ
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「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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「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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「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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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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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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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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▼ 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
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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
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記述統計や推測統計など主要な統計手法から、PythonやExcelなどツールの使い分け、生成AI時代の統計リテラシーまで統計解析の概要を徹底解説！
【目次】
00:00 オープニング
02:24 集計・可視化の落とし穴
07:29 統計解析の主要手法（記述統計から推論統計まで）
22:57 ツールの使い分けと生成AI時代の統計リテラシー
21:11 生成AI時代にもアナリティクスが必要な理由
25:45 まとめ
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▼ 人気動画
・社内データ×AI活用の境界線【データサイエンティストが解説】 → https://youtu.be/XfTV8Pd8FaY
・AI・データ系職種の違い【データサイエンティストって何？】 → 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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#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
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Excel、SQL、Python...初心者が学ぶべき「データ分析」の基本を解説。【目次】00:00 オープニング
01:42 アナリティクスって何？
05:26 データ分析の流れ
16:53 ツールの使い分け
21:11 生成AI時代にもアナリティクスが必要な理由
24:04 まとめ
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・企業のAI活用の5段階 → https://youtu.be/oYwqVzaQVUE
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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
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AIや分析、機械学習や数理最適化などデータサイエンスの全体像を体系的に整理・解説します。
【目次】
00:00 オープニング
00:34 データサイエンティストは何をする人？
02:35 データサイエンティストに必要な３つのスキル
08:22 データサイエンスにおける技術手法の全体マップ
25:22 まとめ
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社内データをAIで活用したいのに、「データがキレイじゃないから使えない問題」。データサイエンティストがAI Readyなデータについて解説します！
【目次】
00:00 オープニング
00:48 復習：RAGって何？
01:52 3つのデータ形式とAI活用
07:19 AI Readyデータの重要性
10:55 AIに「使えるデータ」に変えるには？
15:36 まとめ
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ChatGPT、普通に使うと危険かも。
その理由である“ハルシネーション”と、それを防ぐRAGの仕組みや自社ナレッジの活用方法をわかりやすく解説します。
【目次】
0:00 本日のテーマ：RAGって何？
0:46 企業のAI活用の5段階
1:38 生成AIにRAGが必要な理由
10:46 競争優位性は「自社ナレッジ×AI」
13:58 「RAG」の仕組み
26:52 Notebook LMなどの連携とRAGの違い
30:31 まとめ
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「社内データをAIに入れて大丈夫？本当に危ないの？」前回のバズ動画のコメント欄で多かった疑問に答えながら、AIの情報漏洩リスク（学習・クラウド保存・公開設定）と安全な使い方、ChatGPTやCopilotのプラン別の違いを解説します。
【目次】
0:00 オープニング
2:01 前回動画へのコメントを整理・分析する
4:23 アンサー（前編）リスクは3種類ある
12:04 アンサー（後編）ツールの等級とデータの気密度
16:14 まとめ
※動画内で引用したXのポストはこちらhttps://x.com/tkzwgrs/status/2041779146830082502?s=20
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・生成AIの仕組み → https://youtu.be/zzrvzqghZ68
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AIは“作る”より“借りる”時代？
APIとは何か、AI活用・ChatGPTの中身をAPIで使う仕組みやコストをビジネス視点で解説します。
【目次】
0:00 本日のテーマ：AIのAPI活用
0:33 企業のAI活用の5段階
1:39 モデルファイルとツールの関係
5:16 APIって何？13:44 AIをAPIで「借りる」仕組み
19:46 API利用の注意点
21:56 まとめ
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・生成AIの仕組み → https://youtu.be/zzrvzqghZ68
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