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となりのデータ分析屋さん。 この番組は、隣の席に知らないことを気軽に聞ける
データ分析屋さんがいたらいいなぁ を叶えるポッドキャストチャンネルです。
パランティアのビジネスモデルと事例紹介
なんか、パランティアモデルって言って、 言って喋って、FDの話ばっかしてるけど、
パランティアモデルがバチッとハマった、なんかその株価めっちゃ上がってるみたいなのは、
多分やっぱ足元めっちゃ良い成果が出てるからなわけでしょ。 そういうふうに言われてますよね。なんか細かいところまでは決算出してなくて、
もうドーンと売り上げ等っていう大まかな 決算の出し方をしてるんですけど、パランティアは。
まあなんか、入れてるところが、三菱電機が防衛のやつをこと細かには書けないみたいな、なんかそれに近いのかな。
近いかもしれないですね、確かに。 アメリカのベネズエラの軍事作戦、裏でデータ分析走ってたのはパランティアのシステムであるみたいな。
あー、言われてるんですか。 そうそうそう。で、トランプが確か言ったんだよね。
パランティアのやつで、もうずっとモニターしてて、それでこのタイミングだっていうゴーサインを定量的にしっかり出せて、今回の踏み切ったみたいなのを言って、
もうパランティアの知名度、バゴーンみたいな。 あーなるほどね、そういうのもあったんですね。確かに政府用のサービスだとセンサーデータとか、
ネットワーク通信のデータみたいなところを収集しているっていうふうに書かれていたんですけど、そういうユースケースまでは書かれてなかったんで。
そう確かね、まあなんかアメリカでやっぱグイって伸びるのはその宇宙ビジネスの方もそうだけど、
そのNASAのお金がガッて入ってるかっていうよりは、実はNASAのお金の流れが始まる前に、
あのダーパとか、いわゆる防衛の方での予算組ががっちり固まって、でそこからの軍需
での売り上げが、とかその向こうの国としての取り組みどれだけマッチしているかが結構
そういうところに関わっている産業だとでかい要素になってくる。 あーそうなんだ。
宇宙ビジネスとかも結構その要素が、あんまり大々的になんか
日本国内だと言われてないけど、 そっちの予算の方が絶対重要みたいな。
なるほど、じゃあもうアメリカの予算編成を見れば、どこの産業が次伸びるかっていうのは結構一目瞭然なんですね。
あーまあそのイメージに近いというか、まあそれを達成するためのツールとして宇宙のなんか衛星技術とかもあるし、
そのパランティアみたいな分析基盤みたいな話とかもあるし、みたいなのが出てくる。
ピザ指標とパランティアのシステム
あとはあれね、その今回のベネズエラの軍事戦略作戦がある前に、
なんだっけな、ピッツァなんちゃらみたいな指標があるんだけど知ってる? ピッツァデイしか知らないよ自分は。
ピッツァデイっていうあのウェブのクリプトの界隈の話じゃなくて。
違う違う違う、あの俺もワシントンDC住んでたから、ペンタゴンとか近くにあるからなんとなくわかるんだけど、
その近くのピザ屋の売り上げが爆烈に上がるというか来店数が増えるみたいな、
具体的に今の時代の指標で言うと、Googleマップの来店数のゲージみたいなのあるじゃん。
あれが夜中なのに爆烈に上がるっていうタイミングがたまに来るらしくて、それはもうペンタゴンに人が缶詰になって徹夜で仕事して、
ペンタゴンの中でその常にピザが食える状態になるように、周辺のピザ屋にめっちゃ注文が入るみたいな、っていうなんかピッツァなんちゃら指標みたいなのがあるんだよ。
それ大丈夫?銀河警察発動しない?大丈夫? これまでずっと言われてて、今回もなんかそのピザ屋の売り上げがめちゃめちゃ上がってるぞみたいになって、
で、なんかやってんだろうって言ってたら、このベレンズエラーのやつがあって、なんかネットではそれなんじゃないかみたいな、機能法的に証明されたんすか。そうそうそうそう。
確かにペンタゴンの周りで飯や、見つけるのなかなかむずそうというか、あるんだけど、
で、それがあってみたいな、っていうのが裏ではあったんだけど、で、なんか話そのパランティアに戻ると、
パランティアのゴッサムっていうシステムかな、とかが確か、あれに入ってるんだよね。そうだね、政府に入ってるサービスですね。
で、ベレンズエラー信仰のやつとかは、なんかもう本当に政府で持ってるいろんなデータをとにかくパランティアのそのゴッサム上にバーンって集約していって、
その今回で言うと大統領がどこにいて、どういう移動になってるかみたいなのをバーっとデータ蓄積していって、
デジタルツインライクに考えていくというか、みたいなので、追跡してって、このタイミングだったらここにいるぜってなって一気に攻め込むみたいな感じだったらしい。
なるほどねー、ちょっと怖いですね、でも。まあね、でもなんかドローンのデータとかもリアルタイムの映像とかもなんか保有してるだろうし、
民間の衛生会社のデータとかも使っているし、これをパランティアが作り上げてる分析のパイプラインにバンバンバンバン流していくみたいな。
で、蓄積していってその意思決定に使えるようなAIモデルみたいなのが走っている状態。
だからこうFDEの人たちはきっとそこで、これは公開されている情報ではないけど、めちゃめちゃいろんなデータが入ってくるものをゴッサム上にどうやって格納していくかっていう最適化は多分FDEの仕事だし、
どういうデータを組み込んでいくとより判断精度が上がっていくから、ここ繋ぎ込みましょうっていう提案も多分してるだろうし。
使い方の良し悪しというか、あれと戦争に使われてしまってるからちょっとあまり嬉しい話じゃないですけど、それは置いといても、
今回は大統領がクライアントになって彼のやりたいことを実現するためにヒアリングがあって、FDEがそれに応じてサービスというかプロダクトを作っていくみたいな進め方になってるんですよね、きっと。
そうね。
そう聞くとかなり巨大なシステムを導入していくっていうことをやられてたんですね、パランティアは。
その規模がまずすごいなと思いますね。
一つのSaaSのサービスと言っていいのか、わからない規模のデータ基盤からその上で動くAIのシステム、ツールまで一貫して作り上げるっていうのはそんな簡単なものじゃないから。
まあそうね。
すさまじいプロダクトですね、これは。
ここまでたぶん作り上げてると、じゃあLLMの性能がAGIとかに近づいてたとしても、これだけ整ってる場があるからAGIとかができてもAIよりパワー発揮されるよねみたいな話になってくるから、
なんかそのAIの進化がより追い風になりそうな形なのかな。
まあでもこういうところも時代の変化とともに食われていくから新しい概念が出てくるのかなみたいな。
まあでもデータありきで考えるっていうのは変わらずなのかなと思いますね。
そうね。それをどこに集約する場所を提供してるみたいな。
そこを抑えてるっていうのが強いですよね。
よりデータが石油だって言ってたあの話が、石油が出てるだけじゃなくて、ちゃんと製品化するみたいな。
それが使えるところまで持っていくっていう、やっていかないとできないようなことですよね。すごいな。
航空機産業におけるパランティアの活用
あとは、航空会社とかの話もあるらしいね。
エアバスの中にパランティアのプロダクトが組み込まれていて、
これは割とトラディショナルなマシンラーニングの実現してきたことに近いかな。
故障検知をできるような判断材料になるものをパランティアのプロダクトの中にガンガンガンガン詰め込んでいって、
そうするとこの飛行機の振動パターンがこんな感じになってるから、
このパーツ変えないとまずいよみたいな話とかっていう指示ができるようになっていくみたいな。
今まではそのモデルを作るっていうところにデータサイエンティストがめちゃめちゃいたけど、
データを集積していったらある程度データサイエンティストチックな動きをしてくれる、このパランティアのプラットフォームがあって、
で実際にじゃあそういうこと、to-doリストまで変換してくれるわけだよね。
こういうことしなきゃいけないよみたいなところになっていくっていう形が出来上がってるのも、
そこに変換するために必要なことをやってたのがFDの人たちなんだろうなっていう感じ。
そう聞くともう価値観というか、これまでは良いモデルを作っていけばいいみたいなところの価値がだいぶ相対的に下がってきて、
もっと使われるものを作っていこうぜっていうところの価値が上がってきてるようなっていうのは改めて実感しますよね。
モデル作るとかはある程度一般化されてきて誰もが作れるような状態ができてきていて、
それはLLMの進化というか、こういうデータがある程度集まって作るべきモデルが決まっていってっていう、
である程度の精度のモデルができるよねっていうのが誰もが作られるようになってきたからこそ、
じゃあその予測結果を使ってどうビジネスインサイドを出すのかとか、ユースケースに当てはめていくのかっていうところが重要だよなと思いますよね。
アルゴリズムのところはAIの進化で食われる部分だから、やっぱ溜め込んでる部分の重要性が輝いて見えるよね。
そうですね。やっぱこういうユースケースでAI使いたいよねとかっていうところをいかに見つけていくのかっていうのが重要だったりするのかなと思いますね。
子育て記録アプリ「ピオログ」とデータ活用の可能性
あとはアメリカのユースケースの話を聞いてると、政府とか自治体とかがやってるような施策にももっともっとAIを使っていきたいなと日本でね思いますね。
そうね。
使えるところたくさんあると思うんで。
困ってる人もいるだろうしね。あとはお金とかのバランスなんだろうなっていう、実現できそうなところは踏み出してそうだしね。
そうですよね。
でもまあむずいよね。仕事を通してめっちゃ思うけど、ここをこうやってやったらめっちゃ水の流れ良くなるじゃんみたいな発想って、やっぱまだレアスキルとまで割とレアなスキルな気がするから。
AIっていうところまでいかなくてもデータが可視化されたりとか、それこそ最近自分の保育園問題とかもあるから、どこの保育園に申し込めば当選確率上がるんだろうなとかも、
やっぱり今って紙の資料とかを見て、見たりとかネットにあるPDFを見たりとかして、かなり読み込んで情報収集するけれども、そこがもっと綺麗に可視化されていたりとか、パッと見で普通の一般庶民が意思決定できる程度のわかりやすさにまとまってるくらいでも十分良くて。
確かに。保育園選ぶときに保育園選ぶAIエージェントあったらめっちゃいいな。
めっちゃいいですよね。こういうのってたくさんあると思うんですよね。これから生きていく中で情報収集する。
まだわかりにくいですからね。自治体とかが出してる資料って。
確かに。
もじもじしくてね。結構それは実感しますね。
そうだね。あれ使ってる?俺がさ、勧めたやつ使ってるって言ってたっけ?ピオログ。
ピオログ使ってますよ。
ピオログとかまじさ、多分ピオログ運営してるのはどこだっけな。ピオログの株式会社ピオログみたいなのがあるんだけど、確か。
便利ですよね。
ピオログの会社とか、このデータ全員分分析していい要件になってるんだったら、子育てサポートエージェントできるんだろうなとか思っちゃうよね。
だって俺たぶん、うちで使ってた、で蓄積してるやつ、最近はもう取らなくなっちゃったんだけど、
1年半はやってたから、この1年半のデータ、しかもうちの妻はしっかり日記も書いてたので、
このデータで、おもとに次の子供ができた時にサポートエージェントみたいなの作れるよなと思う。
作れると思う。一応ピオログ、たぶん1割以下ぐらいだと思うんで認知度このリスナー。
簡単に説明すると、子供の子育ての記録アプリですね。
いつお餅を買えたとか、食事をしたとか、ミルクあげたとか、寝たとかっていうのを全部時間ごとに記録していく、そんなアプリで、
自分は女っ子から教えてもらって、女っ子の後に生まれた子供だったんで、それをもう生まれた瞬間から使ってますけど、
まだ使ってるね。毎日記録してるし。
本当だよ、ちゃんと朝5時とか6時ぐらいから寝てるとこまで、寝るっていう横断まで全部押してあるもんね。
結構これが優秀で、1週間の、もちろん1日単位でつけるのが、1週間どういう風になったかみたいなのがパッと可視化されて、色分けされて見えたりとか、
睡眠、ここの時間で寝てるよねとかっていうのが分かったりとか、統計とか平均の、確か統計情報見れたりとかしますよね。
たまにワンオペ任せますみたいなタイミングの時に、それ見て、寝かさなきゃとかやる。
そうですよね。アカウント共有というよりかは子供の共有みたいなのがあって、それぞれの夫婦のそれぞれの端末で同じ情報が見れるっていう、同期されてるっていうのがかなり便利ですね、これが。
これね、すごいよマジで。マジピオログすごいからね。
やってることはすごいシンプルなんだけど、こんなに役立つのかって思いますよね。
でも、よく続けれてるなって妻を見て思うのはあるから、俺はもうちょっと記入の仕方というかがあれした方が嬉しい。
わかります。これはね、音声デバイス、AlexaとかGoogle Homeとかそういうものと連携して、音声で入力したいなとはずっと思ってるんですよね、自分は。
できるの?できないの?
できてはいないね。できたら最高じゃない?
確かに。あと今ピオログのX見つけてみたらさ、すごいね、このインプが、お知らせのインプがすごいから多分めっちゃみんな使ってんだろうね。
フォロワー2万人に対して、例えば12時間前のピオログのリリース、お知らせ、こういう機能が増えましたとか、こういう機能ありますみたいなのだけで1.7万インプいってたりするから。
すげー、やっぱ子育てとXとかスレッツの利用率半端じゃないからね。
そうですよね、みんなね、一番片手で見れるものがSNSだからね、子育て中。
まじすごいよね。ピオログはね、半端じゃないね。ほんとまじピオログのデータ使って子育てエージェントやってやってほしいわ。
確かに。
あれあれとか、なんか俺最近まで小っちゃい頃、子供の小っちゃい頃のミルク量とか、異常に少ないと思ってて。
今の昼飯とか食ってる昼飯とかめっちゃ少ないんじゃないかなと思ってたんだけど、この間入院した時の昼飯の量とか見たら、あれむしろめっちゃ食ってるのかなみたいになって。
あーなるほど。
でもそれってなんかその、この量で大丈夫かなみたいなのがAIエージェントになってたらめっちゃ心強いじゃん。
確かにね、確認できるのはありがたいね。
他の人たちの情報がある程度マスクされた状態で回答の参照先になってるみたいな。
ってなってたらいいし、なんかねおむつ買えたとか、おむつのゴミ箱と連動してたらおむつ買えたのわかるとかね。
IoTデバイスとか。
確かに確かに、おむつをゴミ箱に入れたらもう記録されるみたいなね。
そうそうそうそう。
うわーめっちゃ楽だ。
とかね、あの子育てって常にその現役プレイヤーが変わっていくからむずいんだろうね。
そうだねー。
だって利用寿命短いじゃん。
あとはこの、たぶん一番個人に最適化していかなきゃいけないものでもあると思ってて。
確かに。
でも各家庭にフォワードデプロイドエンジニア来れないもんな。
間違いないな。
だってね、その細かい、ミルクなんて最初5ミリからスタートするからね。
まあね。
それが、一般的には10ミリなんでとか言って、人より2倍伸ばしちゃうミスとかあったら終わりですからね。
そう、で、しかもXの情報とかは参考になるやつもあるけど不安とか煽ってくるから、そこをエージェントがいい感じにマスクして。
で、ピオログのユーザー数からいくとたぶんめっちゃ変な記録してる人たちはたぶんエッチケースになるはずだから、統計のパワーで勝てんじゃねえかっていう気もするし。
なるほどね。
でも全員がマジフルで入れてるかで言うとそれも怪しいからちょっとむずいのかなーとかね。
いや、でもリアルなデータはこういう汚いデータを扱うってことだからね。そこに難しさがあるんだろうな。
でもやっぱ期待しちゃうよね、こういうところに。
FDEの需要とパートナーシップ
そうですね。こういうのかな。たくさんあるんだよな、こうなったらいいなみたいなところはね。日常生活の中に実はいっぱいある。
いやー、おもろいな。
何の話だっけ。
パランティアの実例の話をしてたね。
ああ、そうだそうだ。
そうなってきてる。で、成果も出てるからパランティアモデルが1個正解なのは間違いないけど。
はい。
流行り言葉に惑わされず。
割となんかね、でも自分でさっきね、こういろんなの調べてみせたら、レイヤーXのFD出たの7月らしくて。
7月の頃よりは自分の部署でどんな人を取るかとか、どんな期待値にするか考えた後の今の解像度で喋れてよかったなって感じがする。
うんうんうん。
実際にもうどっちのところで人を探してたのか知らなかったんで。
そうなんですよ。
ね。
探してます。絶賛探してる。
それは意外だったし、ってことはもうあらゆる会社で一般的に必要になってきてるんだろうなとも思いますよね。
そうね。で、なんかパランティアとかは最近ほらアクセンチュアと組んだから。
ほう。
アクセンチュアとのパートナーシップ確か出してたから。
ほう。
多分アクセンチュアのパワー、アクセンチュアの人たちはFDにするっていうパターンもあると思うんだよね。
うんうん。確かにね。一番なんか向いてそうというか。
そう。っていうパターンもあるし、アンスロピックどっかと組んでたよな。
うん。
とかね、みたいな流れもあるから、多分FDの数が足りない。
で、これまでSIとかコンサルティングでやってた人たちの能力をちょっとそのプロダクト知識をつけて、
FDとして派遣するみたいな。
うんうん。
で、プロダクト提供側はそのプロダクトのそのディストリビューションが広がっていけばいいっていう話だから。
ちょっとウィンウィンなんだろうなと思いながら。
そういうパートナーシップのその労働力の取り合いみたいな。
結局AIがどんなに増えてもFDは必要だからみたいな。
そうですね。しばらくは給料が結構高い状態で推移しそうですねFDは。
なのかもしんないよね。
人が足りないってなるとちょっと前までのデータサイエンスみたいなそんな位置づけでいくんじゃないですかね。
ある程度フォワーするまでは。
なってるかもしんないね。
DNA主催「AI Day」イベント告知と次回の予告
注目ですね。
そんな感じですか今回は。
はい。
あ、そうだ一個お知らせがありました。
はいはい。
そのDNAのさ、去年社員半分にしますって言って会長が、DNAのナンバさんがそんなことを言った、
AIデーっていうイベントから1年経ったんだけど、
今年もやるんだよね。
で、デビンの成果の話が実はいくつか出るのよ。
し、俺も一個セッション持ってて、デビン推進部で。
はい。
ってなってるから、でAIデー今回はオフライン限定で渋谷ヒカリエのホールで開催みたいな感じになってるから、
ちょっと遊びに来てほしいです、皆さん。
各企業の。なんか法人向けのイベントなんですかそれは。
あ、いや、別に一般向けに全然出していて。
あ、そうなんですね。
そう、出してて、デビンとかの話をできる商談ブースとか、デモ流してるブースとかはあったりするから、
俺は結構一日中会場にいて、で、登壇するタイミングもあるし、
全然別のあの登壇の中でもデビン使った成果とかも話されるみたいな感じになってるから、
で今回なんかテーマがプルーフなんだよね。
プルーフ。
だから去年AIオールインだぜDNAって言ってから、1年経った時のその成果証明みたいな。
答え合わせをするんだ。
そうそうそうそう。
なるほど。
みたいな感じだから、ちょっと気になる人は、
このPodcastの内容とかが結構幅広く盛り込まれてたりするし、
より具体的な話が聞けるだろうから、もしよかったら遊びに来てほしいなと。
はい、オフライン限定で。
AIで渋谷ヒカリへ。
はい、日付は?
えっとね、ちょっと待ってね。
えっと、2026年3月6日です。
3月6日、はい。
金曜日13時から20時まで、
オフライン限定、ヒカリへのでっかいホールでやります。
申し込みは?
申し込み必要。
はい。
申し込みのフォームとかは出しておきます。
出しておきましょう。
ぜひ。
じゃあそんな感じですかね。
はい、次回は、
英会話か。
英会話の話をしますか。
今ね、人が動かなきゃいけんぜ、みたいな話をFDの中でしたけど、
結局はコミュニケーションなわけで、
今、たまたまなんだけど、
俺もたっちゃんも英会話のセッションがやっちゃうと。
そうですね、英会話を勉強している。
今の時代に英会話の勉強をしているというのは、
わりとおもろい流れなんじゃないかなと思っているから、
そんな話をちょっとしていきますか。
短いだろうね。
雑談くらいの感覚で聞いてもらえると。
じゃあそんな感じで、今回は以上です。
隣のデータ分析屋さん、今回も面白いと思ったら、
フォローレビューよろしくお願いします。
番組の感想や質問は、
ハッシュタグ隣の分析屋、隣のがひらがなで、
分析屋は漢字でお願いします。
また、概要欄に貼ってあるお手紙ホームから、
コメントを寄せてください。
ではまた。バイバイ。
