AI業界の最前線を読み解く、本格派ニュース解説ポッドキャスト
YouTube登録計20万のAI解説者「いけとも」と、McKinsey・Google・楽天執行役員でAI/DB事業歴任「尾原」が、毎週最も重要なAI変革を徹底解剖。表面的なニュースに惑わされず、技術の本質と業界への真のインパクトを深掘り。AIの進化が描く未来を先読みし、ビジネスや生活にどう活かすかまで踏み込んだ「本当に使える」AI情報をお届けします。
▼オススメ
イケトモch AI解説（今週の深掘りは注目AIニュースから選抜）
https://www.youtube.com/@iketomo-ch
▼登壇者プロフィール
いけとも （池田朋弘） Workstyle Evolution代表取締役
連続起業家として、計8社を創業、4回のM＆A（Exit）を経験著書『ChatGPT最強の仕事術』を4万部を突破。YouTubeチャンネル「いけともch（チャンネル）」では、AIエージェント時代の必須ノウハウ・スキルや、最新AIツールの活用法を独自のビジネス視点から解説
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尾原和啓（おばら）
京都大学院で人工知能を研究。マッキンゼー、Google、ｉモード、楽天執行役員、2回のリクルートなど事業立上げ・投資を専門とし、内閣府新AI戦略検討構成員
番組の魅力・推薦
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[Jev]判定しかできないAIが何故今重要なのか？多様な活用法から変革の根幹・文脈まで[9/23]
「速くて安い」判定AIが引き起こす、AIプロダクトのユースケース拡大、カンブリア爆発」について、実際のブラウザ自動化やスライドツールへの実装を例に語る回。Jevの背景にあるジェボンズのパラドックスや、開発元の設計思想にも踏み込んでいくよ。最後には定評の「二人の最近AI活用法」と「バズる新AI技術を表面的に踊らされないプロンプト」も
[年収6000万円!? 日本でもAI人材なら] AIで高額年収が実現する実情と今後年収が増えるAI人材の本音を尾原が暴走爆発[9/15]
尾原の暴走回です。今週 某社がAI人材で年収6000万円がバズったら、また別の会社が1億円報酬をリリース。この手の話しに尾原が本音爆発、シリコンバレーではAI人材はどう年収をあげてるのか？持続的になるための構造と日本での予測は？などなど話します。【参考】AIで年収があがる重要チャートIKIGAIhttps://encrypted-tbn0.gstatic.com/images?q=tbn:ANd9GcTjtQKIaf-hy5zKPx5rrkhXtpOjp3n-40-KMzbhLdhxi5jp_GzGk1zS5mp0&s=10
[GPT-6]の技術革新コアは？【スキル・カスケード】高額最新AIモデルを日々の仕事革新につなげるには？[9/9]
GPT-6が遂に登場、創始者がAGIに近づいたという、その性能の本質は？うわさされる技術革新は？何より日々の仕事に活用するための【スキル・カスケード】とは？深掘りするよ！↓本日 9/9 13:00- いけともｘ尾原が出張登壇します。今からでも無料視聴可能↓生成AIサミット Vol.8 〜業務効率化の「その先」へ：生成AIで切り開くビジネスの未来〜https://generativeai-summit-8.peatix.com/view
[A2A, ローカルLLM,Huggingface買収] この３つの潮流がカケザンで作る進化は？ [9/2]
A2A AI Agent同士が連鎖し進化していく中、米大手AIスタートアップがOpenAIの巨額契約を切り独自LLMへ、NVIDIAがHugging faceを2兆円で買収と大きなニュースが続いてます。この連鎖に何がおきているのか？ いけともさんが自作しているローカルAIモデルを軸に深く読み解いていきます。
破産した航空会社をGoogleが15億円で買おうとする理由[8/26]
破産した航空会社を、Googleが15億円で買収。目的は飛行機ではない。中身は「Teamsログ5億件」という、業務データそのものだった。キーワードは「デシジョントレース」。 AIが自律的に動くために必要なのは正解データではなく、迷った時にどう判断したかという履歴。倒産企業には、この“判断の履歴”が大量に眠っている。狙いは「企業デジタルツイン」の構築。 業務メールだけでなく、SharePointのダッシュボードや社内アプリ約3000個まで買収対象。ジャッジのログだけでなく、その後の対応、顧客の反応、収益への影響まで、一気通貫のシミュレーション空間を手に入れる動き。入札額はGoogleの15億円に対抗し、最大17.7億円まで高騰。 対抗馬はメルコアとマイクロワン。いずれも人材会社からデータ提供企業へと変貌中の急成長プレイヤー。失敗事例こそが学習の宝庫。 成功パターンの繰り返しでは学びが少ない。トラブル対応、クレーム処理、例外処理という“失敗の山”が、AIにとって最も価値の高い教材になる。この流れは日本にも波及中。 国内でも倒産企業をデータソースとして買収する動きがすでに数件始動。データを誰が握るかという主導権争いが、静かに、しかし確実に始まっている。
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