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デークラ | AIデータサイエンスの学校 by Craft College
「データサイエンスをもっと自由に。」 データサイエンティストの三好大悟が、AIとデータサイエンスを使って「あなたの日常やビジネスをより良く、より面白くする」ためのヒントをお届けします。 「データサイエンスってそもそも何？」という素朴な疑問から、「AI×データを使った業務活用」など明日から使えるTipsまで。AI×データを楽しく味方につけていきましょう！ ーーー ■三好大悟のプロフィール 慶應義塾大学で金融工学を専攻。 卒業後はスタートアップのデータサイエンティストとして、AI・データ活用コンサルティング事業などに従事。 その後、株式会社セブン&アイ・ホールディングスにて、小売・物流事業におけるAI・データ活用の推進に貢献。 株式会社リベルクラフトを設立し、AIやデータサイエンスなどデータ活用領域に関する受託開発・コンサルティングや法人向けトレーニング、教育事業を展開。
Episodes
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ローカルAIの速度は何で決まるのか。同じモデルでも速い環境と遅い環境の違い【データサイエンティストが解説】
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物体検出・レイアウト解析、いま企業で使われているのは何か？特化型AIを大紹介【データサイエンティストが解説】
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そもそも「特化型AI」とは何か。何でもできる汎用AIと、何が違うのか【データサイエンティストが解説】
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相次ぐ情報流出の裏にローカルAI？クラウドAIとの安全装置の違い【データサイエンティストが解説】
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Claude CodeでAI開発、それって本当に「開発」ですか【データサイエンティストが解説】
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NVIDIAが「ソブリンAI」を推す本当の理由を読み解いてみる【データサイエンティストが解説】
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AIの中身、実はこんな構造をしている。ネットワークの仕組みを一から見てみる【データサイエンティストが解説】
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AIモデルの「精度」、何を見て比較すればいいのか。Artificial Analysisで確かめる【データサイエンティストが解説】
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本物のAX事例。米大手銀行が「AIを作る側」に回るまで【最先端AX事例①】【データサイエンティストが解説】
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AIエージェント、ツールで使うのと自分で作るのは全くの別物です【データサイエンティストが解説】
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RAGは1種類じゃない。仕組みで分けると、実はこれだけの型がある【データサイエンティストが解説】
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デークラ | AIデータサイエンスの学校 by Craft College生成AI時代にデータサイエンティストを目指すなら。仕事はどう変わり、どんなキャリアがあるのか【データサイエンティストが解説】
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SESからAIエンジニアへ。キャリアを変えた人が、実際に何をやったのか【データサイエンティストが解説】
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AIエンジニアは何をしていて、どうやってなるのか。仕事の中身と、そこに至る道のり【データサイエンティストが解説】
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AIエンジニアやデータサイエンティストに、数学はどこまで必要なのか【データサイエンティストが解説】
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データ基盤とは何か。AIに使うデータを、どこに、どういう形で持っておくのか【データサイエンティストが解説】
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AIは1つでは足りない。複数のモデルを組み合わせて精度を出した実例【データサイエンティストが解説】
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量子化とは何か。巨大なモデルファイルを軽くして、手元のパソコンで動かす仕組み【データサイエンティストが解説】
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中国AI「Kimi」の質問、実は全部Claudeに届いていた【データサイエンティストが解説】
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営業職のままAI人材になる。先に知るべき「仕事の渡し方」【データサイエンティストが解説】
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AIに仕事を「任せていいライン」はどこか。任せる前に決める3つ【データサイエンティストが解説】
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AI時代の労働時間をどう考える？（AI×労務・人事）【データサイエンティストが解説】
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1000件のアンケート自由記述を、AIで一瞬で分析してみた【データサイエンティストが解説】
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「AI資格」は意味ないのか。取る前に知るべき判断基準【データサイエンティストが解説】
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あなたの事務職、AIで「消える」のか「最強になる」のか？【データサイエンティストが解説】
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AI時代にPythonを学ぶ意味はあるのか。書けないと何ができないのかを、実務の場面で解説【データサイエンティストが解説】
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RAGを作るには何を覚えればいいのか？実案件で使っている技術スタックを大紹介【データサイエンティストが解説】
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AI・データサイエンス検定を実際に解いてみた。統計検定1級はどれくらい難しいのか？【データサイエンティストが解説】
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ローカルAIって何？クラウドのAIと、何がそんなに違うのか【データサイエンティストが解説】
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ローカルLLM大紹介。自分のパソコンで動かせるAIモデルには、いま何があるのか【データサイエンティストが解説】
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AIモデルって結局なに？モデルファイルって、どこにあるの【データサイエンティストが解説】
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社内データ、結局どこまでAIに入れていい？やりがちなNGと正解【データサイエンティストが解説】
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令和8年版 情報通信白書をデータサイエンティストが読む。日本のAI利活用は何が足りないのか
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AI導入の提案書は「型」で書ける。現場ヒアリングから経営報告までの進め方【データサイエンティストが解説】
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大量の顧客の声を、社外に出さず安全にAIで分析する設計【データサイエンティストが解説】
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レコメンドが当たらないECサイトに欠けている、たった1つの考え方【データサイエンティストが解説】
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製造業の“原因不明”の設備トラブルをAIが言い当てるまで【データサイエンティストが解説】
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社内データをAIに読ませる前にやること。ナレッジ設計・検索設計・運用設計【データサイエンティストが解説】
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生成AI活用の5段階。ツール利用・API・RAG・エージェント・ファインチューニング、自社は今どこか？【データサイエンティストが解説】
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「ChatGPTを使えるようにした」で終わっている会社が、次にやるべきこと【データサイエンティストが解説】
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ChatGPTを入れて、そこで止まっていませんか？新刊『生成AI＆ナレッジ活用の教本』を15分で【データサイエンティストが解説】
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「AIリテラシー」って結局なに？ツールの使い方だと思ってる人へ【データサイエンティストが解説】
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ChatGPT「使ってるだけ」で終わっていませんか？AIで差がつく人の正体【データサイエンティストが解説】
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YouTubeのおすすめは、なぜこんなに当たる？レコメンドAIの仕組みを解説【データサイエンティストが解説】
ついつい見続けてしまうYouTubeのおすすめ。あの「見たい動画」は、どんな仕組みで選ばれているのか？レコメンドAIが何を最大化し、どうやって膨大な動画から数本まで絞り込むのかを、データサイエンティストがやさしく解説します。 ▶…
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文系・非エンジニアでもAI人材になれる？現実的なルートを解説【データサイエンティストが解説】
「AI人材は理系エンジニアのもの」だと思っていませんか？いまやAI人材の定義は大きく広がり、文系・非エンジニアだからこそ活かせる強みがあります。何を・どの順番で学べば力がつくのか、AI人材になるための現実的なルートを解説します。 ▶…
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【雑談回】データサイエンティストって普段どんな仕事してるの？【データサイエンティストが解説】
データサイエンティストって、普段どんな仕事をしているの？今回はお酒を飲みながらの雑談回。データサイエンス初心者の「みつ」を相手に、データサイエンティストの実際の仕事内容や現場のリアルを、ゆるっと語ります。 ▶…
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未経験からデータサイエンティストになるには？【データサイエンティストが解説】
未経験からデータサイエンティストを目指すには、何をどの順番で学べばいいのか。 学習環境の激変、必要な3つの力と学ぶ順番、学習時間の目安、独学とスクールの向き不向き、そして学びを仕事につなげる方法まで、現役データサイエンティストが解説します。 ▶…
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【雑談回】ChatGPT・Gemini・Claude、業務で使うならどれ？【データサイエンティストが解説】
業務で使うなら ChatGPT・Gemini・Claude のどれ？現役データサイエンティスト2人が実際の使い分けをゆるっと語る雑談回です。 ▶…
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アマゾンの配送ルートはどう決まる？【データサイエンティストが解説】
Amazonの荷物はなぜ翌日に届く？配送ルートの最適化・需要予測・倉庫の在庫配置まで、身近な物流を支えるデータサイエンスを解説します。 ▶…
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AIで作った資料、そのまま出してない？【データサイエンティストが解説】
＼もう、AI・データサイエンスの学び方に迷わない／ AI・データサイエンスを何から、どの順番で学べばよいか知りたい方へ。 公式LINEでは、学習の第一歩に役立つ2大特典を無料でお届けしています。 ① 新刊『いちばんやさしい生成AI ナレッジ活用の教本』 「図解・要点サマリ」まるわかりPDF ②…
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生成AI時代、Pythonは誰でも書ける？【データサイエンティストが解説】
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AIがいればデータ分析は不要？【データサイエンティストが解説】
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サッカーを支える「分析部門」の最前線｜スポーツデータ分析職のリアル【データサイエンティストが解説】
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日本が勝つ確率は36%だった｜サッカーは"確率"で動く【データサイエンティストが解説】
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データサイエンティストは本当に稼げない？年収の正体と、稼げる側に回る方法【データサイエンティストが解説 】
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W杯 日本×ブラジル、1対2は"惨敗"なのか？データで検証【データサイエンティストが解説】
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データ×AI×ビジネスの活用事例5選【データサイエンティストが解説】
「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…
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５年後、AIに仕事を奪われる仕事とは？【データサイエンティストが解説】
「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…
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社内データを「キレイ」に整える方法【データサイエンティストが解説】
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…
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AIの勉強、何から始めるべき？【データサイエンティストが解説】
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…