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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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社内のAI利用ルール、何を決めておくべき？【データサイエンティストが解説】
「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…
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RAG vs ファインチューニング、どちらを選ぶべき？【データサイエンティストが解説】
「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…
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「AIを使いこなせる人」と「使いこなせない人」の差【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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データで証明されたAI利用と残業時間の関係【データサイエンティストが解説】
「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…
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業務が激変する「AIエージェント」とは？【データサイエンティストが解説】
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…
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AI時代のマネジメントに必須のデータサイエンス力とは？【Craft Collegeカリキュラム】
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？ ーーー 【無料ウェビナー開催中】…
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AI×業務効率化→個人利用はもう限界？【データサイエンティストが解説】
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 ーーー…
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【データサイエンティストが解説】Amazonの配送ルートはどう決める？
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…
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CNNからTransformerへ | LLM時代の必須知識
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…
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機械学習でビジネスが変わる理由 | パターン認識と予測の力
「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 -…
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統計分析の基礎 | データから未来を予測する方法
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…
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Excel、SQL、Python、データ分析はどこから始める？【データサイエンティストが解説】
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 ーーー…
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完全網羅！データサイエンスの全体像【データサイエンティストが解説】
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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汚いデータ、AIに使えるデータに変えるには？【データサイエンティストが解説】
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…
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【DS解説】「自社向け」にAIをカスタマイズする方法
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…
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【皆の疑問にDSが回答】社内データ×AI活用の境界線
「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…
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【データサイエンティストが解説】AIのAPI活用で業務はもっと便利になる
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…
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【2026年最新】Xが公開したアルゴリズムをデータサイエンティストが解説！
2026年1月、Xが最新の推奨アルゴリズムをGitHub上で公開。今回はデータサインティストが、そんなXのアルゴリズムを解剖しながら、「おすすめフィード」に乗りやすい投稿の特徴を考えます。 ーーー 【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、AI開発とデータサイエンスが学べる学校「Craft…
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【データサイエンティストが解説】自社のホームページの検索順位を上げるには？
自社のホームページの検索順位を上げるには？今回はブラウザと検索エンジンの違いや仕組みを解説しながら、 「Googleの評価されやすいホームページ」について深堀りします。 ーーー 【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、AI開発とデータサイエンスが学べる学校「Craft…
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【データサイエンティストって何？】AI・データ系職種の違い
データサイエンティストとデータアナリストの違いは？混同しがちなAI・データ系職種の役割や仕事内容の違いを、具体例を用いて分かりやすく解説します。 ーーー 【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、AI開発とデータサイエンスが学べる学校「Craft…
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【データサイエンティストが解説】社内データ×AI活用の境界線
会社員がAIで業務効率化する際に立ちはだかる大きな壁が「社内データはAIに入れてはいけない問題」。「全てを一律NG」と諦める前に...!! 何をどこまで使って良いのか、AIの仕組みから、その線引きを考えます。 ーーー 【データサイエンスをもっと学びたい方必見】…
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【データサイエンティストが解説】企業のAI活用の5段階
最近よく聞く「自社AI」ですが、一口に「自社AI」と言っても、実はその中身はさまざま。今回はそんな「自社AI」の正体に迫ります。 ーーー 【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、AI開発とデータサイエンスが学べる学校「Craft…
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【データサイエンティストが解説】生成AIの仕組み
同じ質問をしているのに、生成AIの回答が毎回変わるのはなぜ？実は、「同じ回答を返さない」ことにはメリットがあるんです。今回は生成AIの学習と推測の仕組みから、「生成AIの回答が変わる理由」を解説します。 ーーー 【データサイエンスをもっと学びたい方必見】…
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【データサイエンティストが解説】レコメンドの仕組み
YouTubeを視聴していると、必ず出てくる「おすすめ動画」。見たことがないチャンネルなのに、自分の興味・関心にピッタリで驚いたことはありませんか？今回は「AIは人間の興味・関心をどのように測っているのか」という、レコメンドの仕組みを解説します。 ーーー 【データサイエンスをもっと学びたい方必見】…
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「優秀すぎ」が敗因？データサイエンスの光と闇
有名企業における、データサイエンスの成功事例•失敗事例を紹介。「正しくデータの分析すること」が、思わぬ問題を引き起こす。そんな一見矛盾するエピソードから、データサイエンスの本質を考えます。 ーーー 【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、AI開発とデータサイエンスが学べる学校「Craft…
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データサイエンスが世界を動かした３つの瞬間
ナイチンゲールはデータサイエンティストだった!? 19世紀の疫病対策から、機械学習の誕生、そしてコロナ禍まで。数字と可視化が、社会の意思決定をどう塗り替えたのか。「データサイエンスが世界を動かした３つの瞬間」を読み解きます。 ーーー 【データサイエンスをもっと学びたい方必見】…
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AI時代の新・生存戦略。「誰もがデータを使える時代」に必要なスキルとは？
データサイエンティストの三好大悟が、データサイエンス初心者に向け、「データサイエンスってそもそも何？」を分かりやすく解説します。 ーーー 【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、AI開発とデータサイエンスが学べる学校「Craft…