デデデータ!!〜“あきない”データの話〜

【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】
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

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【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。

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【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。

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【今回の内容】
さて今回は、仕事を任せた瞬間に生まれる「目的のズレ」についてのお話です。人間もAIも、指示や評価指標に忠実に動いた結果、本来の目的から外れてしまうことがあります。その原因を人格ではなく、任せ方の構造から解き明かしていきます。

久米村さん、指示どおりに動いたのに失敗するという、AI時代には特に怖い問題ですね？

【今日の質問】
・浴室修理の時間払いと固定額で理解するプリンシパル・エージェント問題
・利害のズレ、情報の差、行動の見えにくさが委任を難しくする仕組み
・不動産仲介で顧客の家が早く安く売られやすくなる報酬構造
・監視コスト、保証コスト、残余損失というエージェンシーコストの3要素
・かんぽ生命の不適切販売で顧客本位より新規契約が優先された背景
・ビッグモーター事件で監視する側まで利害関係に取り込まれた構造
・測れる仕事だけが増えるマルチタスク問題と不完備契約理論
・報酬が善意や内発的動機を弱めるクラウディング・アウト
・依頼者が複数いる組織で目的が競合し、代理人が板挟みになる問題
・指標の多重化、権限分離、抜き打ち検収、停止と再開を備えたAI委任設計

【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、AIによる多数決の落とし穴についてのお話です。複数のAIが同じ答えを出したからといって、正しさが確認されたとは限りません。AI同士の見せかけの合意をどう見抜き、安全な検証プロセスを作るのかを考えていきます。

久米村さん、AIが全員一致したときほど、むしろ疑う必要があるというお話ですね？

【今日の質問】
・監視役のAIに詳しい情報を渡すほど有害な提案の承認率が上がる理由
・多数決の公平さを扱うメイの定理と正解率を扱うコンドルセの陪審定理の違い
・AIの回答数と独立した証拠の数を同じものとして扱えない理由
・同じAIに何度も聞く自己一貫性が有効な場面と無駄になる場面
・異なる名前やモデルのAIを使っても誤りが相関してしまう仕組み
・詳しい説明が監視役のAIを説得してしまうシコファンシーの問題
・多数派が知らず少数派だけが持つ決定的情報を消すヒドゥン・プロファイル
・3対2の多数決を結論ではなく人間が確認する箇所の絞り込みに使う方法
・情報の隔離、役割の分散、少数意見の警報化、外部照合という4つの実装ルール
・AIの全員一致を現実のデータやテストコードで覆せる仕組みの必要性

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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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