9月に入りましたが、関東では雨の日が続いています。全国各地でも線状降水帯が発生するなど、大雨による被害のニュースを目にする機会が増えています。

以前は「雨が続くな」くらいに感じていたものが、最近では短時間に猛烈な雨が降り、あっという間に道路が冠水したり、河川が増水したりすることも珍しくありません。

まだまだ台風シーズンも続きます。天気予報や避難情報をこまめに確認しつつ、今年の秋は穏やかな天候になってほしいものです。

それではまず、今回紹介する記事をダイジェストで紹介します！！

■トレンド

最適な通勤時間は44分！東京・関西の「ノンストレス（？）電車通勤地域」はどこ？

2026年6月6日、日本経済新聞がアメリカの研究を引用する形で、「通勤時間、最適な長さはどれくらい？　米研究では「44分」が分岐点」という記事を掲載し、話題になりました。同研究によると、通勤時間は短すぎても長すぎても良くなく、その分岐点となるのが「44分」だといいます。そこで今回は、この記事をきっかけに、都心から通勤時間44分圏内にあたるのは具体的にどのあたりなのか、また、44分を超えると本当に「通勤地獄」になってしまうのかを調べてみました。 （・・詳しくはこちらへ）

 

ちょびっとラビット耳よりラピッドニュース #077：あなたなら高くても買うよね？AIがあなたの値段を決める「監視価格」とは？

まいどどうも、みなさん、こんにちは。
かつてテレビがメディアの王様だった時代には、CMのキャッチコピーが社会の共通語になるほど、「みんなが同じものを見ていた」時代がありました。インターネットが登場した当初も、誰もが同じ情報にアクセスできる、平等な世界が広がるように思えたものです。ところがどっこい。今では同じYouTubeやSNSを見ても、広告やおすすめされるコンテンツは人によってまるで違います。そしてついに、違うのは広告やおすすめだけではなく、「値札」までになろうとしているのであります。 （・・詳しくはこちらへ）

 

【生成AI時代のデータ主権③】守りを設計する“禁止 or 放任”を超える実践戦略

情報漏えいを防ぐために、生成AIの利用を全面禁止する。企業にとって一見安全に見えるこの選択が、会社の管理外でAIを利用する「シャドーAI」を助長しかねないとしたら、どうでしょうか。第2回では、データ主権が失われる典型的なパターンと、その根底にある「ガバナンスの空白」について紹介しました。第3回となる本稿では、いよいよ「データ主権をどのように守るのか」をテーマに、禁止と放任の間にある「統制された活用」をどのように設計すべきかを考えます。ルール、技術、制度という3つの層から、企業がすぐにでも着手できるデータ主権の守り方を整理します。 （・・詳しくはこちらへ）

 

日本におけるフィジカルAIの社会実装-フィジカルAIの時代へ｜第4回

今年1月、NVIDIAのCEOは「2026年はフィジカルAIの時代になる」と高らかに宣言しました。AI開発の主戦場が、生成AIからフィジカルAIへと移行すると主張したのです。しかし上半期は、AIエージェントの社会実装に伴う「アンソロピックショック」の話題が中心でした。それでも、中国の人型ロボットによる派手なパフォーマンスが世間の注目を集めるなど、「フィジカルAI」という言葉は次第に社会へ浸透しつつあります。本シリーズでは、フィジカルAIとは何か、その仕組みや国内外の動向について解説しています。第4回では、日本でフィジカルAIの社会実装に取り組む企業の事例を紹介します。 （・・詳しくはこちらへ）

 

パエリアをつまみにキャリアを語りませんか？#1【データの面白さを追求してきたオープンデータエンジニア】

データサイエンティストやエンジニアなど、データに関わる多様な人々が集まるコミュニティ「データ界隈100人カイギ」がスタートしてから1年。肩書きや業界の壁を超え、それぞれのリアルな体験やストーリーが語られる場づくりを続けてきました。参加者の中には、非常にユニークなキャリアを歩んできた方も少なくありません。そこで、それぞれの「キャリアの変遷」を改めてお聞きしようと、新たなイベント「パエリアをつまみにキャリアを語りませんか？」を企画しました。初回のゲストは、LINEヤフー株式会社のオープンデータエンジニア、薄田 祐大さんです。データの世界に飛び込んだきっかけから、これからのビジョンまで、料理を囲みながらじっくりとお話を伺いました。 （・・詳しくはこちらへ）

 

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トレンド

最適な通勤時間は44分！東京・関西の「ノンストレス（？）電車通勤地域」はどこ？

2026.08.31 公開

毎日の通勤、できることなら短いほうがいい――。そう考える人は多いかもしれません。しかし、アメリカのウェイン州立大学の研究によると、通勤時間と心理的苦痛の関係はU字型を描き、通勤時間が44分に達するまでは、むしろ時間が長くなるほど心理的苦痛が低減するという結果が示されました。適度な通勤時間が、仕事とプライベートの気分を切り替える時間として機能している可能性があります。

では、「最適」とされる44分で通勤できるのは、具体的にどのあたりなのでしょうか。本記事では、自宅から駅、駅からオフィスまでをそれぞれ10分と仮定し、電車の乗車時間を約24分に設定。新宿・渋谷・大阪梅田・大阪難波を目的地として、乗り換えなしで通勤できる駅を調査しました。首都圏では登戸や千歳烏山、溝の口、日吉など、関西圏では夙川、池田、茨木市、生駒などが該当します。

一方、研究では通勤時間が80分を超えるあたりから心理的苦痛が大きくなる傾向も見られます。そこで注目したいのが、京王ライナーや小田急のモーニングウェイ、阪急のPRiVACEなどの有料座席サービスです。「44分」という数字を手がかりに、通勤時間とストレス、そして少しでも快適に通勤するための選択肢を探ります。

 

ちょびっとラビット耳よりラピッドニュース #077：あなたなら高くても買うよね？AIがあなたの値段を決める「監視価格」とは？

2026.09.02 公開

検索結果やSNSのタイムライン、動画サイトの広告やおすすめ――。同じインターネットを使っていても、私たちが目にする情報は一人ひとり異なります。こうしたパーソナライゼーションは、自分の好みに合った情報や商品に出会いやすくなる便利さをもたらしてきました。しかし、その仕組みが「価格」にまで及ぶとしたら、どうでしょうか。

アメリカで近年注目されているのが「Surveillance Pricing（監視価格）」です。位置情報や購買履歴、閲覧行動などの個人データをもとに、「この人ならいくらまで払うか」を推測し、提示する価格や割引を最適化するというものです。需要などに応じて価格を変えるダイナミックプライシングとは異なり、「あなたが誰なのか」によって価格が変わり得る点が特徴です。

一方、生成AIの普及によって、買い物そのものも変わろうとしています。消費者側のAIが最適な商品を安く買おうとする一方、販売者側のAIは購入してもらえる最高の価格を探る。そんな「AI対AI」の価格交渉が行われる未来も訪れるかもしれません。

「あなた専用のおすすめ」はうれしいのに、「あなた専用の値段」には違和感を覚える――。AIが商品だけでなく、私たち自身を「値踏み」する時代に、パーソナライズと公平性の境界線はどこにあるのかを考えます。

 

【生成AI時代のデータ主権③】守りを設計する“禁止 or 放任”を超える実践戦略

2026.09.03 公開

生成AIによる情報漏えいを防ぐために、利用を全面禁止する――。一見、安全に思える対策ですが、社員が会社の管理外にある個人アカウントなどで生成AIを利用する「シャドーAI」を助長し、かえってリスクを見えにくくする可能性があります。生成AIの業務利用が広がるなか、企業に求められているのは「使わせないこと」ではなく、「使いながら適切に管理すること」です。

そこで重要になるのが、扱う情報の機微度や用途に応じて対策の強弱を変える「リスクベースアプローチ」です。本記事では、データ主権を守るための対策を「ルールと体制」「データを守る技術」「国の指針という制度」の3つの層から解説します。

具体的には、入力可能な情報を明確にする社内ルールや部門横断のガバナンス体制、ログ監査やDLP、連合学習、秘密計算、合成データといった技術的な対策、さらに国が示すガイドラインを自社の業務に合わせたチェックリストへ落とし込む方法などを紹介します。

大切なのは、最初から完璧な体制を目指すことではありません。自社の業種や規模、扱うデータの性質に合わせて優先順位を定め、着手しやすい対策から始めること。禁止でも放任でもない「統制された活用」によって、生成AI時代のデータ主権を守るための実践的な方法を考えます。

 

日本におけるフィジカルAIの社会実装-フィジカルAIの時代へ｜第4回

2026.09.04 公開

生成AIからAIエージェント、そしてフィジカルAIへ――。AIをめぐる主役が目まぐるしく変化するなか、日本でも現場への社会実装が始まりつつあります。第4回では、日本企業によるフィジカルAI活用の具体例を取り上げます。

まず紹介するのは、2021年創業のAIスタートアップ「燈（あかり）」です。自然言語処理や画像解析、生成AI、シミュレーション、ロボティクスなど100種類以上のAIモジュールを自社開発し、建設業界をはじめとする特定産業の独自データと組み合わせることで、カスタム開発に近い機能を素早く提供しています。ネット上にはない現場データを強みに、物流や倉庫などへも活用領域を広げています。

もう一つの事例が、Enacticの人型介護助手ロボット「Ena」です。洗濯や下膳、備品補充といった「介護周辺業務」を担うことで、介護スタッフが人にしかできないケアへ集中できる環境づくりを目指しています。効率だけを追求するのではなく、安全性や信頼性、社会的受容を重視しながら段階的に導入する点も特徴です。

さらに、国産マルチモーダル基盤モデルの開発など、政府や大手企業による取り組みも本格化しています。日本が持つ豊富な現場データや産業ノウハウを、フィジカルAIの競争力へとつなげられるのか。日本ならではの社会実装の可能性を探ります。

 

パエリアをつまみにキャリアを語りませんか？#1【データの面白さを追求してきたオープンデータエンジニア】

2026.09.04 公開

データに関わる人々の多様なキャリアを、料理を囲みながらじっくり聞く新企画「パエリアをつまみにキャリアを語りませんか？」。初回のゲストは、LINEヤフー株式会社のオープンデータエンジニア、薄田祐大さんです。

薄田さんがデータの世界に興味を持ったきっかけは、大学時代に読んだ一冊の本でした。卒業後はGMOで人事データを扱う仕事に携わり、その後、位置情報を活用したマーケティング、ヤフーでのデータ分析や基盤整備、ZOZOでのMLOpsなど、領域を広げながらキャリアを重ねてきました。その選択に共通しているのは、「面白そう」「やってみたい」という好奇心です。

現在は、ブラウザからSQLでオープンデータを分析できるサービス「Queria」の開発にも取り組んでいます。オープンデータは公開されていても、所在が分かりにくく、加工や管理に手間がかかるという課題があります。Queriaは、そうしたデータをもっと手軽に扱える環境を目指したものです。

人事データ、位置情報、広告、機械学習、そしてオープンデータへ。興味の赴くまま新しい領域に飛び込み、経験をつなげてきた薄田さん。パエリアを囲みながら、そのユニークなキャリアの変遷と、「データをもっと面白く、身近なものにしたい」という思いを伺いました。

 

編集後記

今回ご紹介した『最適な通勤時間は44分！東京・関西の「ノンストレス（？）電車通勤地域」はどこ？』を読んで、改めて考えさせられたのが、最近の「出社回帰」と通勤時間の関係です。

コロナ禍をきっかけに一気に広がったリモートワークですが、最近では出社回帰を進める企業も増えています。その陰で、悲鳴を上げているのが遠距離通勤者ではないでしょうか。

特に、勤務先や契約によってはフレックスタイムやリモートワークを選びにくい派遣労働者にとって、毎日の長時間通勤は大きな負担です。また、年齢を重ねるほど、満員電車に長時間揺られること自体が身体的に厳しくなってきます。

記事によれば、心理的苦痛が最も低くなる通勤時間は「44分」とのこと。確かに通勤には、仕事とプライベートを切り替える時間としてのメリットもあると思います。ただ、それも適度な長さだからこそでしょう。

働く場所の自由度が再び狭まりつつある今、「どこで働くか」だけでなく、「どう通うか」も働きやすさを左右する大切な要素なのだと感じました。

それでは次回も「データのじかんNews」をよろしくお願いします！

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