253 épisodes
第252回「猛暑も豪雨もクマの出没も、なぜ「温暖化のせい」の一言でまとめてはいけないのか?——イベント・アトリビューションが解き明かす本当の因果と、壊れた過去のルールの見つけ方」
17/09/2026 | 32 min【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。
https://forms.gle/3PLJMK4Akr2LT1Pa7
【今回の内容】
さて今回は、猛暑や豪雨を「温暖化のせい」の一言でまとめないための因果の見方についてのお話です。気温、雨、台風、生き物、人間社会は同じ時計では動きません。イベント・アトリビューションを使い、本当に変わった条件を確かめます。
久米村さん、地球が暖まっていることと、個別の猛暑やクマの出没の原因を説明することは、別の問いなのですね?
【今日の質問】
・最高気温の新記録より、危険な線を超えた回数で変化を見る理由
・気温、WBGT、昼の負荷、夜の回復を一つの暑さ指標にまとめられない理由
・「百年に一度」の前提となる母集団と、定常性が崩れるという意味
・強い雨が増えても水不足が起きる、雨の配分と直前状態の仕組み
・雪を水のバッテリーとして見ると分かる、農業、ダム、発電の時計のずれ
・台風の発生数、強さ、進路、被害を分けなければならない理由
・猛暑、木の実の不作、クマの出没を結ぶ因果の連鎖と他の条件
・海、陸、氷など独立した複数のメーターで地球温暖化を確かめる方法
・現実の地球と温暖化がなかった地球を比べるイベント・アトリビューション
・壊れた過去の運用を、前提、連鎖、反実仮想、介入点の4項目で更新する方法
【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- 【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。
https://forms.gle/3PLJMK4Akr2LT1Pa7
【今回の内容】
さて今回は、文学賞に殺到するAI小説と「書くコスト」についてのお話です。生成AIで応募の入口が広がる一方、作品を読み、疑いを調べ、受賞作を決める側の仕事は軽くなっていません。AI時代に作者であり続けるための制作OSまで考えます。
久米村さん、AIで書く時間が短くなっても、文学賞が一作を読むコストはほとんど下がらないということですね?
【今日の質問】
・応募484作から1012作、一次通過45作から46作という入口と出口のずれ
・書くコストが下がっても、読む一作のコストと選考枠が変わらない理由
・AI判定ツールの偽陽性と、疑いが出た後に増える「裁定コスト」
・AI利用の申告、複数投稿の制限、制作履歴の提出で摩擦を戻す仕組み
・本の供給が増えても読者の時間は増えず、選別負担が市場へ移る構造
・作品の品質評価と、誰がどう作ったかという手続きの評価を分ける必要性
・AIが本文の95パーセントを書いた場合に作者性と責任をどう考えるか
・世界観管理、執筆補助、本文生成で異なるAIとの分業と人間に残す工程
・意図と聖域、正本、担当、棄却理由、品質責任を固定する制作OSの5原則
・閉店後のスーパーの一場面を6つの手で作り、作者の決断を残す方法
【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 - 【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。
https://forms.gle/3PLJMK4Akr2LT1Pa7
【今回の内容】
さて今回は、AI法務エージェントと弁護士法72条についてのお話です。契約書の検索や照合、修正案の作成、交渉方針の提案はどこまでAIに任せられるのか。規制緩和で変わった点と、変わらない適法性の線を整理します。
久米村さん、AIが具体的な修正案を出しただけで、すぐ弁護士法違反になるわけではないのですね?
【今日の質問】
・外部ベンダーの有償サービスと自社専用の内製AIで問題構造が異なる理由
・弁護士法72条の非弁護士性、報酬目的、事件性、法律事務性、業性という5要素
・通常の契約審査と、紛争化した個別案件を分ける「事件性」の考え方
・2023年版と2026年版ガイドラインで変わった点、変わらなかった点
・価値中立的な設計、実際の利用、監視、停止措置を合わせて見る理由
・AIの提示、照合、生成、判断という4階層と、人へ渡す停止条件
・過去の契約書、修正履歴、承認理由など自社の判断データを構造化する方法
・AIが普及しても弁護士に残る助言、代理、利害調整、専門職責任
・内製と既製ツールを選ぶ4つの問い、3か月導入、完了率を測るKPI
・士業ごとに異なる独占範囲と、回答ではなく業務完了を支える事業機会
【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 - 【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。
https://forms.gle/3PLJMK4Akr2LT1Pa7
【今回の内容】
さて今回は、AI時代の「わかったフリ」についてのお話です。言葉を知っていること、使えること、仕組みを説明して条件が変わった先を予測できることは同じではありません。本当の理解を確かめ、学びのOSを更新する方法を考えていきます。
久米村さん、AIの答えがわかりやすいほど、人間が考えなくなる危険もあるということですね?
【今日の質問】
・沸騰後のパスタのお湯で説明と予測のズレを確かめる方法
・物理を学んだ後も季節の原因を誤解した高校生ヘザーの事例
・新しい正しい用語が古い間違った因果関係を補強してしまう仕組み
・概念変化と知識の断片説から見る理解が更新される条件
・ファスナーを使えても仕組みを説明できない「説明の深さの錯覚」
・自分の言葉で手順と原理を結びつける自己説明の効果と限界
・結果を見る前の事前予測と条件変更テストが誤解を暴く理由
・誤解の明示、否定、正しい因果関係で構成する反駁文の使い方
・賛成する理由を挙げることと結果が出る仕組みを説明することの違い
・AI導入を因果の鎖に分解し、破断点を特定して再予測する4つのステップ
【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 - 【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。
https://forms.gle/3PLJMK4Akr2LT1Pa7
【今回の内容】
さて今回は、見えない待ち行列と「リトルの法則」についてのお話です。AIで仕事の入口が速くなっても、人間の確認や承認が追いつかなければ、未完了の仕事が山積みになります。消えたように見える行列がどこへ移ったのかを探っていきます。
久米村さん、AIで作業が速くなったのに、なぜ仕事が終わらないのかというお話ですね?
【今日の質問】
・スターバックスのモバイルオーダーがレジの列を受け渡し台へ移した仕組み
・中にある数イコール入ってくる速さ掛ける滞在時間というリトルの法則
・観覧車の列や未完了の仕事から待ち時間を逆算できる理由
・複雑な現場でも成り立つ法則がデータの嘘発見器になる使い方
・稼働率が100%に近づくと待ち時間が急増するキングマンの公式
・列が長くなるほど管理作業が増え、処理能力まで落ちる死の螺旋
・列が短くても諦め、途中離脱、受付拒否が隠れている可能性
・トヨタのかんばん方式やZARAが仕掛品を絞って時間を縮める考え方
・道路や窓口の処理能力を増やすほど新しい需要を呼ぶ誘発需要
・AIの生成量ではなく確認、承認、公開までのスループットを改善する配置方法
【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
Plus de podcasts Technologies
Podcasts tendance de Technologies
À propos de デデデータ!!〜“あきない”データの話〜
会社員、DXコンサルタントとして大企業のDXに携わり、現在は自らデータサイエンス事業を展開するDATAFLUCT代表取締役CEO久米村隼人がメインパーソナリティを務めます。
“相方”である経済キャスターのDJ Nobbyとともに、デジタル推進、データ活用、そしてDX デジタルトランスフォーメーションに取り組むすべての人に、新しい気づきやアイデアを届けます。
毎週火曜・金曜配信。
【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。
https://forms.gle/3PLJMK4Akr2LT1Pa7
【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
DATAFLUCTウェブサイト
https://datafluct.com
Site web du podcastÉcoutez デデデータ!!〜“あきない”データの話〜, De quoi jme mail ou d'autres podcasts du monde entier - avec l'app de radio.fr

Obtenez l’app radio.fr gratuite
- Ajout de radios et podcasts en favoris
- Diffusion via Wi-Fi ou Bluetooth
- Carplay & Android Auto compatibles
- Et encore plus de fonctionnalités
Obtenez l’app radio.fr gratuite
- Ajout de radios et podcasts en favoris
- Diffusion via Wi-Fi ou Bluetooth
- Carplay & Android Auto compatibles
- Et encore plus de fonctionnalités


デデデータ!!〜“あきない”データの話〜
Scannez le code,
Téléchargez l’app,
Écoutez.
Téléchargez l’app,
Écoutez.





















![Podcast Ai Experience [en français]](https://www.radio.fr/podcast-images/175/ai-experience-en-francais.jpeg?version=f8946612c664cb12dd0835b2ab8c8163e2dd405a)

















