https://stand.fm/channels/667a7435b3df431386ace5da stand.fm Mon, 19 Oct 2026 22:51:50 GMT momotaro このチャンネルでは、AIやDXに関する最新技術やトレンドの発信のみならず、持続的に価値を提供できるマインドセットをお届けしています。 momotaro info@vangsow.com no https://stand.fm/episodes/6ad69b78b730fd09cbf1ec00 https://stand.fm/episodes/6ad69b78b730fd09cbf1ec00 Mon, 19 Oct 2026 22:36:50 GMT AIエージェントが業務の判断や実行に近づくほど、参照するデータの「鮮度」が結果を左右するようになります。とはいえ、お客さまの「リアルタイムにしたい」をそのまま技術要件にすると、過剰な構成とコストを招きがちです。今回はFDEとして現場で使っている、「何分以内なら業務上困らないか」「いつ気づけば間に合うか」という問いの立て方、データごとの鮮度SLAの整理、そして「鮮度→行動→効果」で業務価値に置き換える考え方をお話ししました。 #VANGSOW #FDE #ForwardDeployedEngineer #データ基盤 #データエンジニアリング #データパイプライン #データ鮮度 #AIエージェント #Databricks #Snowflake no 00:03:47 データ基盤シリーズ　リアルタイムにしたいをそのまま受け取らない https://stand.fm/episodes/6ad559a442772943aed0a76b https://stand.fm/episodes/6ad559a442772943aed0a76b Sun, 18 Oct 2026 23:43:42 GMT 生成AIやAIエージェントの提案では、モデルやRAG構成といったAI機能に注目が集まりがちです。でも、PoCと本番を分けるのは、モデルの性能よりも「企業データを届け続ける仕組み」があるかどうか。今回はFDEとして現場に入ってきた経験から、データを一度きれいにするのではなく「正しいデータを作り続ける仕組み」をつくること、そして整えたデータがAIだけでなくBIや社内検索にも効いてくることをお話ししました。技術の言葉を「お客様ができるようになること」に言い換える提案の工夫にも触れています。 #VANGSOW #FDE #ForwardDeployedEngineer #データエンジニアリング #データ基盤 #生成AI #AIエージェント #PoCから本番へ #データガバナンス #AIコンサルタント no 00:04:53 データエンジニアリング　AIを売るのではなく、AIが使い続けられる状態をつくる https://stand.fm/episodes/6ad15bfd3054e4cbe5ed4181 https://stand.fm/episodes/6ad15bfd3054e4cbe5ed4181 Thu, 15 Oct 2026 23:04:39 GMT IDaaS、EDR、SASE、XDR…キーワードが多すぎて全体像がつかみにくいゼロトラスト。今回は「セキュリティの厳しいオフィスビル」に例えて、受付・持ち物検査・入室判定・廊下の警備・監視の統合室という5つの役割から、それぞれの技術がどうつながっているのかを整理しました。最後に、この考え方がAIエージェントの業務導入にもそのまま通じる理由についてもお話ししています。 #VANGSOW #AIコンサルタント #ゼロトラスト #セキュリティ #IDaaS #ZTNA #SASE #XDR #AIエージェント #情報セキュリティ no 00:04:19 0トラストシリーズ　第一話　キーワードの洪水を1本の流れで理解するゼロトラストシ https://stand.fm/episodes/6ab99f3a3ea901a601d8c3c8 https://stand.fm/episodes/6ab99f3a3ea901a601d8c3c8 Sun, 27 Sep 2026 22:57:04 GMT カスタマーサポートAIを例に、1モデル依存から抜け出すためのマルチモデル戦略を解説します。タスクに応じた使い分け、フォールバック、ゲートウェイという3つの工夫を紹介する第5話です。 #VANGSOW #AIコンサルタント #MLOps #LLMOps #AgentOps #小売DX #AIエージェント #本番運用 #生成AI no 00:02:48 【AIOpsシリーズ】第5話｜マルチモデル戦略とルーティング https://stand.fm/episodes/6ab99ef3f6700f80c8f84f38 https://stand.fm/episodes/6ab99ef3f6700f80c8f84f38 Sun, 27 Sep 2026 22:55:54 GMT データを抽出・変換・読み込みする順番が入れ替わった「ETLからELTへ」という流れと、それを支えるFivetran・Airbyte・troccoといったノーコード連携ツールの実際を解説します。便利になった一方で、「とりあえず繋いでおく」という判断が起きやすくなった今こそ必要な、取り込み設計の視点について、僕なりの見立てをお話ししました。 #VANGSOW #データエンジニアリング #データ基盤 #ETL #ELT #Fivetran #Airbyte #trocco #AIコンサルタント no 00:02:41 【データ基盤シリーズ】第5話：ETL/ELTとノーコード連携ツールの実際 https://stand.fm/episodes/6ab635a689416a35993c02e4 https://stand.fm/episodes/6ab635a689416a35993c02e4 Fri, 25 Sep 2026 08:49:51 GMT 店舗運営の需要予測モデルを例に、従来のMLOpsと生成AI時代のLLMOpsの決定的な違いを整理します。管理対象が「学習済みモデル」から「設定変更」へ移ったことで、何が変わるのかを解説する第4話です。 #VANGSOW #AIコンサルタント #MLOps #LLMOps #AgentOps #小売DX #AIエージェント #本番運用 #生成AI no 00:02:28 【AIOpsシリーズ】第4話｜モデルは所有物ではなく設定値 https://stand.fm/episodes/6ab63545c2c46673af20a0b0 https://stand.fm/episodes/6ab63545c2c46673af20a0b0 Fri, 25 Sep 2026 08:48:14 GMT データが最初に生まれる場所「データソース」を、POS・ERP・Webログ・IoTなど小売現場の具体例で整理します。大事なのは量を集めることではなく、何がどこに、どんな形式・意味で存在しているかを把握すること。同じ「商品」でもシステムごとにIDが違う、というありがちなズレを入り口に、次回のETL/ELTの話へつなげます。 #VANGSOW #データエンジニアリング #データ基盤 #データソース #POS #ERP #IoT #小売DX #AIコンサルタント no 00:02:17 【データ基盤シリーズ】第4話：データソースとは何か：POS・ERP・ログ・IoT https://stand.fm/episodes/6ab464f0075f0b00b299d9e3 https://stand.fm/episodes/6ab464f0075f0b00b299d9e3 Wed, 23 Sep 2026 23:47:02 GMT カスタマーサポートAIのプロンプトを不用意に書き換えたことで起きるトラブルを例に、プロンプトを「新しいソースコード」として扱う考え方を解説します。バージョン管理・テンプレート分離・プロンプトキャッシュという3つの実務ポイントを紹介する第3話です。 #VANGSOW #AIコンサルタント #MLOps #LLMOps #AgentOps #プロンプト管理 #小売DX #AIエージェント #本番運用 #生成AI no 00:02:44 【AIOpsシリーズ】第3話｜プロンプトは「新しいソースコード」である https://stand.fm/episodes/6ab4646b0d52985ffa86ec19 https://stand.fm/episodes/6ab4646b0d52985ffa86ec19 Wed, 23 Sep 2026 23:44:49 GMT AIの答えがブレる背景には、データが生まれてから届くまでの一連の「配管」の存在があります。データソース、取り込み、DWH、変換、オーケストレーション、ガバナンス、そしてAI活用へ——この流れを分解しながら、今後のシリーズで何を扱っていくのか、全体地図を示しました。 #VANGSOW #データエンジニアリング #データ基盤 #AIコンサルタント #DWH #Redshift #Snowflake #Databricks #データガバナンス #AIエージェント no 00:02:19 【データ基盤シリーズ】第3話：データ基盤という「見えない配管」の話 https://stand.fm/episodes/6aadb9fdb6f9fb1381e59784 https://stand.fm/episodes/6aadb9fdb6f9fb1381e59784 Fri, 18 Sep 2026 22:24:03 GMT 「同じ質問をしたのに、AIの答えが毎回違う」——そんな違和感の正体を、小売現場の在庫回転率を例に掘り下げます。原因はAIの性能ではなく、指標やロジックの定義が組織内でバラバラなまま、データがあちこちに散らばっていること。AIの手前にある「一元化」の重要性について、僕なりの見立てをお話ししました。 #VANGSOW #データエンジニアリング #データ基盤 #AIコンサルタント #生成AI #データ品質 #在庫管理 #dbt #シングルソースオブトゥルース #小売DX no 00:02:15 【データ基盤シリーズ】第２話：生成AIが毎回違う数字を返す理由 https://stand.fm/episodes/6aadb9934931cad430cce1d9 https://stand.fm/episodes/6aadb9934931cad430cce1d9 Fri, 18 Sep 2026 22:22:17 GMT AIエージェントを本番運用に持っていくために押さえるべき知識を、6つの層に整理した「地図」としてお届けします。モデル運用・評価・エージェント運用・可観測性・ガバナンス・データ基盤という切り口で、これから続くシリーズ全体の見取り図を提示する第2話です。 #VANGSOW #AIコンサルタント #MLOps #LLMOps #AgentOps #EvalOps #小売DX #AIエージェント #本番運用 #生成AI no 00:03:12 【AIOpsシリーズ】第2話｜AI本番化の6層地図 https://stand.fm/episodes/6aac7b2f5452109c09a405ef https://stand.fm/episodes/6aac7b2f5452109c09a405ef Thu, 17 Sep 2026 23:43:54 GMT AIエージェントのPoCは成功したのに、なぜ本番導入で止まってしまうのか。小売業界の調達現場を例に、PoCと本番のあいだにある「決定的な溝」の正体を解き明かします。これから25回にわたってお届けする、AI本番化シリーズの第1話です。 #VANGSOW #AIコンサルタント #MLOps #LLMOps #AgentOps #小売DX #AIエージェント #PoC #本番運用 #生成AI no 00:02:38 【AIOpsシリーズ】第1話｜なぜPoCは「動くデモ」止まりで終わるのか https://stand.fm/episodes/6aac7a8cecb49985945e8cda https://stand.fm/episodes/6aac7a8cecb49985945e8cda Thu, 17 Sep 2026 23:41:08 GMT 「AIから始めたのに、なぜか進まない」——そんな現場の違和感の正体を、新シリーズの初回でひもときます。生成AIの回答がブレる、PoCが本番で動かないといった症状の裏には、AIの前段にある「データ基盤」という見えない配管の問題があることが少なくありません。料理人と仕入れの関係になぞらえながら、AI活用を支える土台の重要性について、僕なりの見立てをお話ししました。 #VANGSOW #データエンジニアリング #データ基盤 #AIコンサルタント #生成AI #AIエージェント #Snowflake #Databricks #Redshift #DWH no 00:02:35 【データ基盤シリーズ】第1話：なぜ「AIから始める」プロジェクトは止まるのか https://stand.fm/episodes/6a9e05627e52c7175d66519e https://stand.fm/episodes/6a9e05627e52c7175d66519e Mon, 07 Sep 2026 00:29:37 GMT コンパクションは履歴を「消す」のではなく「見せない」だけ——LangChainのハリソン・チェイスさんの発信をきっかけに、Deep Agentsのファイルシステム設計と、表層の要約／深層の履歴保持という二層構造について、僕なりの見立てをお話ししました。 #VANGSOW #ハーネス設計 #AIコンサルタント #DeepAgents #LangChain #コンテキストエンジニアリング #AIエージェント no 00:01:43 AI駆動開発トレンド速報：Deep Agentsのコンテキスト管理 https://stand.fm/episodes/6a8e061445d57cabb576cc75 https://stand.fm/episodes/6a8e061445d57cabb576cc75 Tue, 25 Aug 2026 21:16:12 GMT 「開発生産性が上がった」と言うエンジニアと、「投資対効果が見えない」と言う経営層。なぜこのすれ違いが起きるのか?僕の見立てでは、原因は「開発生産性」という言葉が組織の階層ごとに全く違うものを指しているからです。現場ではスループット、EM/PMでは工数、PdMでは金額、経営・経理では会計インパクト——同じ言葉が階層を上がるたびに姿を変えていく構造を、AIコンサルタントの視点で解説します。 #VANGSOW #AIコンサルタント #開発生産性 #エンジニア組織 #プロダクトマネジメント #経営とエンジニアリング #スループット #組織づくり #共通言語 #スタートアップ no 00:02:42 「開発生産性」は全員バラバラの話をしている https://stand.fm/episodes/6a8cde88caf663fac33a062c https://stand.fm/episodes/6a8cde88caf663fac33a062c Tue, 25 Aug 2026 00:15:10 GMT ハーネス設計を「作りっぱなし」にしないための仕組み、評価ハーネスについて話しました。エージェントハーネス(実行)と評価ハーネス(計測)を分けて考える発想から、Tasks・Trials・Graders・Transcripts・Outcomesという5つの構成要素、Code-based/Model-based/Humanという3種のGraderの使い分け、Capability EvalとRegression Evalの違い、そしてpass@kとpass^kという非決定性への対処法まで。ハーネスを改善し続けるための「計測の視点」を持ち帰ってもらえたら嬉しいです。 #VANGSOW #ハーネス設計 #AIコンサルタント #コンテキストエンジニアリング #評価ハーネス #GeneratorEvaluator #AIエージェント #プロンプトエンジニアリング #ClaudeCode #passatk no 00:03:11 ハーネスエンジニアリング解説シリーズ：評価ハーネス https://stand.fm/episodes/6a8b6595afb6dfeb82ac3d58 https://stand.fm/episodes/6a8b6595afb6dfeb82ac3d58 Sun, 23 Aug 2026 21:26:58 GMT AIエージェントに何かを作らせるとき、実は一番差がつくのはプロンプトの巧拙ではありません。生成して終わりにするか、検証して直すループを回すか。この一点で品質が2〜3倍変わります。今回はルールベース・ビジュアル・LLM-as-Judgeという3つの検証戦略を、それぞれの得意分野と限界とあわせて解説。そして生成したAI自身に自己評価させてはいけない理由についても触れています。「なんとなく微妙な出来」で終わらせないための、検証ループの組み立て方をお届けします。 #VANGSOW #ハーネス設計 #AIコンサルタント #検証ループ #LLMasJudge #AIエージェント #プロンプトエンジニアリング #ルールベース検証 #ビジュアルフィードバック #コンテキストエンジニアリング no 00:02:20 ハーネス設計シリーズの実践編（検証ループ） https://stand.fm/episodes/6a8a26f9b38a877145667e54 https://stand.fm/episodes/6a8a26f9b38a877145667e54 Sat, 22 Aug 2026 22:47:25 GMT AIの知性はでこぼこで、その境界は僕たちの目には見えません。 ——ここまで2回にわたってお話ししてきましたが、では実際どうすればいいのでしょうか。今回はその答えとなる「ハーネス設計」という考え方を解説します。 見えない境界に対処する方法は、実はとてもシンプルです。仮説を立てて、小さく試して、答え合わせの形で測り、そして手を打つ。この4段階のループを回すことで、AIの「できない」を一つずつ構造で埋めていきます。 さらに、なぜ構造を置いた人と置かない人の間に大きな差が生まれるのか、そして「使う側」と「使いこなす側」を分ける本当の違いは何なのか、僕自身の見立てもお話しします。 AIに詳しいかどうかではありません。見えないものを見えるようにする構造を、自分で置けるかどうか。それがハーネス設計者という役割の中身です。 ハッシュタグ #AIコンサルタント #ハーネス設計 #AIエージェント #ClaudeCode #生成AI #AI活用 #VANGSOW #ハーネス設計者 #検証ループ #AI最前線 no 00:02:46 ハーネス設計 Part 3: ハーネス設計者になる https://stand.fm/episodes/6a88d3620fc8b8b8083cbcac https://stand.fm/episodes/6a88d3620fc8b8b8083cbcac Fri, 21 Aug 2026 23:27:54 GMT 概要 前回、AIの知性が「でこぼこ」になる理由をお話ししました。今回はその続きで、一番厄介な話をします。 AIの得意・不得意の境界線は、実は僕たちの目には見えません。 ウォートン校のイーサン・モリック教授が示した「城壁」のたとえと、ハーバード・ビジネス・スクールが758人のコンサルタントを対象に行った実証研究をもとに、なぜ「見た目の難しさ」でAIに任せる仕事を判断してはいけないのか、その理由をお話しします。 同じAI、同じようなプロが使っても、得意な領域では成果が大きく伸び、苦手な領域では逆に成果が落ち込む——という実際のデータも紹介します。 見た目の直感が効かないなら、僕たちは何を頼りにすればいいのか。次回はその具体的な設計の話に進みます。 ハッシュタグ #AIコンサルタント #ハーネス設計 #AIエージェント #ClaudeCode #生成AI #AI活用 #VANGSOW #ジャギッドフロンティア #ハーバードビジネススクール #AIリテラシー no 00:02:42 ハーネスエンジニアリング（見えない境界） https://stand.fm/episodes/6a8627b1885c6ced774676d0 https://stand.fm/episodes/6a8627b1885c6ced774676d0 Fri, 21 Aug 2026 23:27:32 GMT AIエージェントを使っていて「難しい依頼はこなせたのに、簡単な依頼で普通に外してくる」と感じたことはありませんか? その"割り切れなさ"には、実はちゃんとした理由があります。 今回は、元OpenAIの研究者アンドレイ・カーパシーが指摘する「スパイク」という現象から、AIの知性がなぜでこぼこな形になるのかを解説します。AIの能力は人間のようになだらかな坂道ではなく、切り立った岩場のような形をしている——その理由を、AIコンサルタントとしての視点でお話しします。 次回は、このでこぼこの境界が「なぜ僕たちの目には見えないのか」という、さらに厄介な話に進みます。 ハッシュタグ #AIコンサルタント #ハーネス設計 #AIエージェント #ClaudeCode #生成AI #AI活用 #プロンプトエンジニアリング #VANGSOW #ジャギッドインテリジェンス #AI最前線 no 00:02:39 ハーネス設計 Part 1: なぜAIの知性はでこぼこなのか https://stand.fm/episodes/667a75218c7e40c8b5a879b0 https://stand.fm/episodes/667a75218c7e40c8b5a879b0 Tue, 25 Jun 2024 07:56:48 GMT 今回のポッドキャストでは、「AI時代のクリエイティブシンキング」をテーマにお話しします。AIが私たちの生活やビジネスにどのように影響を与えているのか、そしてその中でどのようにクリエイティブな思考を維持し、発展させることができるのかを考えてみましょう。 no 00:02:40 AI時代のクリエイティブシンキング