• Ep7 / さすがに生存者バイアスじゃない?【週報Logian】
    Apr 28 2026

    さすがにそれ、生存者バイアスじゃない?


    第二次世界大戦中、アメリカ軍が戦闘機の装甲をどこに厚くするか議論していたとき、一人の数学者が「弾痕がない場所を補強しろ」と言いました。その理由を、現代の意思決定の話としてお届けします。


    【今回の内容】

    • 統計学者エイブラハム・ウォルドが見抜いた、データの偏り
    • 「成功する起業家の7つの習慣」「優績者の行動分析」「ピボット成功談」
    • 明日の会議で使える、たった一つの問い


    【スピーカー】

    Logian株式会社 納富崇


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    See the cause. Advance the world.

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    14 Min.
  • Ep6 / なぜ人は正しく選べないのか【週報Logian】
    Mar 12 2026

    【今回の内容】

    ・人は毎日3万5000回の意思決定をしている・ジャムの種類が増えると人は途端に選べなくなる・カーネマンとセイラーの2人の視点


    【スピーカー】

    Logian株式会社

    納富崇 ⁠⁠@takashi_notomi⁠⁠


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  • Ep5/人類の進歩とは何か?【週報Logian】
    Feb 13 2026

    【今回の内容】

    • そもそも人類の進歩とは何か?
    • 進化(Evolution)と進歩(Progress)の違い
    • Logianが考える人類の進歩とは?
    • 結局Logianは人類を超合理化させたいのか?


    【スピーカー】Logian株式会社

    納富崇 ⁠@takashi_notomi⁠


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  • Ep4/私たちは「デジタル迷信」の時代に生きている【週報Logian】
    Jan 23 2026

    【今回の内容】

    • 羊の肝臓や亀の甲羅で意思決定していた時代
    • 古代とAI時代の意思決定の性質は本質的には同じなのでは
    • どうしてもブラックボックスになってしまうAI
    • 弊社が透明(説明可能性が高い)意思決定にこだわる理由


    【スピーカー】Logian株式会社

    納富崇 @takashi_notomi


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    17 Min.
  • 番外編/お菓子の日高、九州大、宮崎大との共同研究プレスリリースの裏側を解説【週報Logian】
    Jan 11 2026

    【今回の内容】

    • Logian×お菓子の日高×九州大×宮崎大の共同研究開始
    • プレスリリースだけでは伝わらない裏側の想い


    ▼プレスリリース

    https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000001.000166122.html


    ▼cokiさんの超イケてる記事

    https://coki.jp/sustainable/sdgs/66196/


    【スピーカー】

    Logian株式会社 納富崇 ⁠⁠@takashi_notomi⁠⁠


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  • Ep3/「データ分析は職人を殺すのか?」老舗菓子店×九大×宮大との共同研究で挑む、感性と論理の融合【週報Logian】
    Jan 11 2026

    【今回の内容】

    • Adobeも注目してる因果分析
    • 共同研究を開始しました
    • データ分析によって職人さんはよりクリエイティブに
    • 他社と明確に異なるLogianの需要予測


    ▼プレスリリース記事

    https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000001.000166122.html


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    14 Min.
  • Ep2/データ分析はAIでできる【週報Logian】
    Dec 26 2025

    【今回の内容】

    • ChatGPTがやってくれるデータ分析
    • データサイエンティストはAIで不要になる
    • 定期的な分析とアドホック分析
    • データ分析の中でもAIではできない部分
    • プロのデータサイエンティストは何ができるのか


    【スピーカー】

    Logian株式会社 納富崇 @takashi_notomi


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    14 Min.
  • Ep1/それで、データはどれくらいあればいいの?【週報Logian】
    Dec 16 2025

    【今回の内容】

    • 弊社のデータサイエンティストがすごい
    • 直近は最適化案件をやっている
    • 分析に必要なデータ量は手法によって異なる
    • 機械学習をやるにはある程度データ量が必要
    • データ量が少なくてもできる分析


    【スピーカー】

    Logian株式会社 納富崇 @takashi_notomi


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    20 Min.