社内データ、結局どこまでAIに入れていい？やりがちなNGと正解【データサイエンティストが解説】

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■この動画について

「社内データはAIに入れないほうがいい」とよく言われますが、実務で困るのは"では何なら入れていいのか"という線引きです。
以前の「社内データ×AI活用の境界線」に多くの反響をいただき、もっと具体的に知りたいという声を多数もらったので、今回はその実践編をお届けします。
機密度での段階分け、特に注意すべきデータ、国外に出せないデータの壁、国内で完結させる選択肢、そして運用で守る仕組みまでを順番に整理しました。

■目次
00:00 オープニング
01:22 まずデータを機密度で段階分けする
03:44 特に気をつけるべきデータの種類
07:22 国外に出せないデータ（越境移転の壁）
10:21 国内で完結させるAIの選択肢
14:28 運用で守る（ルール・ログ・隔離）
16:05 まとめ

■あわせて見たい動画・プレイリスト

・企業のAI活用の5段階
https://youtube.com/playlist?list=PLZmlbQeDJ5iEHjqD8P0Q5SDmzIeQbELDi

・データサイエンス入門シリーズ
https://youtube.com/playlist?list=PLZmlbQeDJ5iFt293f9KtqrZ4bGXesbIQj

・社内データ×AI活用の境界線
https://youtu.be/XfTV8Pd8FaY

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■三好大悟のプロフィール

株式会社リベルクラフト 代表取締役・データサイエンティスト

慶應義塾大学理工学部で金融工学を専攻。
スタートアップでのデータサイエンティスト、セブン＆アイ・ホールディングスのAI推進部門を経て、株式会社リベルクラフトを設立。

JAXAなどのAIプロジェクトに携わり、AI Market AWARD 2025を受賞。AI・データサイエンス分野の著書を7冊出版。

■各SNS

・X：https://x.com/libercraft1202
・Instagram：https://www.instagram.com/k.k.libercraft/
・YouTube：https://www.youtube.com/@AIDataScienceSchool

■運営会社

株式会社リベルクラフト
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