悪と欲望から斬る行動経済学：
かつてマクドナルドのサラダマックは大失敗。一見、消費者調査を踏まえた商品だった。「データの奇麗事」に騙されないコツを筆者が解説。
これからのAIの話をしよう（データ整備人編）：
日本企業がデータの分析・活用に苦戦する理由とは。20年以上データ分析の仕事に携わっているしんゆうさんに聞きました。
これからのAIの話をしよう（データ整備人編）：
データ分析をする上で欠かせない「データ整備人」とは、どんな役割を担う人なのか。ないがしろにされがちなデータ整備人の仕事について、データ分析の専門家が解説します。
これからのAIの話をしよう（2019年振り返り編）：
2019年はAI業界にとってどんな1年だったのか？ データサイエンティストの松本健太郎さんと、AI事情に詳しいマスクド・アナライズさんが振り返る。
これからのAIの話をしよう（産業政策編）：
経済産業省がAI人材の育成事業「AI Quest」を立ち上げ、9月末から実証実験を始めている。なぜ、経産省がスクール事業を行うのか。担当者に聞いた。
これからのAIの話をしよう（金融編）：
金融業界で進むAI活用。機械学習や自然言語処理をビジネスの根幹に据える米Bloombergはこの変化をどう捉えているのか。
これからのAIの話をしよう（データリテラシー編）：
ジェフ・ベゾス氏らと共に、米Amazon.comの基礎を作り上げたとされるデータサイエンティストのアンドレアス・ワイガンド氏。企業や個人がどのようにデータを向き合っていけばいいのか、話を聞いた。
これからのAIの話をしよう（データリテラシー編）：
ジェフ・ベゾス氏らと共に、米Amazon.comの基礎を作り上げたとされるデータサイエンティストのアンドレアス・ワイガンド氏。企業や個人がどのようにデータを向き合っていけばいいのか、話を聞いた。
ジェフ・ベゾス氏らと共に、Amazon.comの基礎を作り上げたとされるデータサイエンティストのアンドレアス・ワイガンド氏。アドバイザーとしてZOZOに参画したワイガンド氏が、データサイエンスを行う上で必要な心構えや考え方を語った。
これからのAIの話をしよう（ファッション編）：
2019年に「AI化元年」の宣言をしたZOZO。ZOZOグループがAIに本気で取り組む理由は。今後の戦略を聞いた。
これからのAIの話をしよう（ファッション編）：
2019年に「AI化元年」の宣言をしたZOZO。ZOZOグループはなぜ今AIに本気で取り組もうとしているのか。キーマンに聞いた。
これからのAIの話をしよう（AI対談編）：
日本企業はAI後進国なのか？――メルカリの濱田さんとAI開発の事情に詳しいマスクド・アナライズさんのAI対談が実現。日本企業のAIをめぐる現状について議論した。
これからのAIの話をしよう（AI対談編）：
日本企業はAI後進国なのか？――メルカリの濱田さんとAI開発の事情に詳しいマスクド・アナライズさんのAI対談が実現。日本企業のAIをめぐる現状について議論した。
これからのAIの話をしよう（コンサル編）：
データ分析がうまくいっている企業は何が違う？ 企業と現場が意識すべきことについて、データサイエンティストに聞いた。
これからのAIの話をしよう（マネジメント編）：
データサイエンティストを生かし、データ分析組織として成果を生み出すにはどうすればいいのか。リクルートテクノロジーズに聞いた。
これからのAIの話をしよう（ブレスト編）：
AIは「創造力」を持っているのか。人間のクリエイティブな領域を支援する“ブレストAI”の開発担当者に聞いた。
これからのAIの話をしよう（自動翻訳編）：
国産翻訳エンジンを使った「みらい翻訳」が高精度だとネットで話題に。なぜGoogle翻訳より高精度といわれているのか。開発者のNICT隅田氏に聞いた。
これからのAIの話をしよう（独学エンジニア編）：
「データサイエンティストになりたい」「エンジニアになりたい」――そう思うものの、思っているだけでは夢はかなわない。そんな悩める人に送る独学のすすめ。
日本が直面する社会問題について、AI（人工知能）はどのような提言をしたのか――NHK総合の番組「AIに聞いてみた どうすんのよ!? ニッポン」について、データサイエンティストの松本健太郎氏が気になる点を解説する。
これからのAIの話をしよう（スケート編）：
プロでが見ても判断が分かれるフィギュアスケートの採点方法にAIを活用できないか？ 元フィギュアスケート選手の廣澤聖士さんは、ジャンプの回転不足に着目して映像分析を進めている。
これからのAIの話をしよう（データ編）：
続々と問題になる、政府による統計不正。厚生労働省の「毎月勤労統計」の報道を皮切りに、データをめぐる諸問題について、エコノミストの鈴木卓実さんと立憲民主党の初鹿明博衆議院議員が議論した。
これからのAIの話をしよう（AIベンチャー対談編）：
AIベンチャーの立場で、日本企業のAI開発に物申す！ 人工知能の対話エンジンなどを開発する田中潤さんと、AI開発の現場に詳しいマスクド・アナライズさんが本音トーク。
これからのAIの話をしよう（AIベンチャー対談編）：
AIベンチャーの立場で、日本企業のAI開発に物申す！ 人工知能の対話エンジンなどを開発する田中潤さんと、AI開発の現場に詳しいマスクド・アナライズさんが「昔ながらの大企業でAI導入がうまくいかない理由」や「怪しいAIベンチャーを見破る方法」などについて語りつくした。
これからのAIの話をしよう（ダジャレ編）：
ダジャレを入力するとリアルに布団が吹っ飛ぶ装置が登場。AI（人工知能）がダジャレの面白さを判定する。
これからのAIの話をしよう（接客ロボット編）：
全国にある回転寿司チェーン店「はま寿司」に導入されているヒト型ロボット「Pepper」。前例のない新規プロジェクトを実現できた理由をキーマンに聞いた。
これからのAIの話をしよう（接客ロボット編）：
全国にある回転寿司チェーン店「はま寿司」に導入されているヒト型ロボット「Pepper」。来店客の案内をロボットに任せることに決めた理由をキーマンに聞いた。
これからのAIの話をしよう（メディア編）：
ジャーナリストの田原総一朗さんは、なぜ人工知能の取材を熱心に続けているのか。AIに関心を持ったきっかけや、取材を通して感じたAIへの思いを聞いた。
これからのAIの話をしよう（音楽編）：
人工知能は作曲家になれるのか？ 自動作曲システム「Orpheus」の開発者に、自動作曲が浸透した時代の音楽文化はどうなっていくのかを聞いた。
これからのAIの話をしよう（音楽編）：
人工知能による自動作曲サービスがいくつも登場し、誰もが気軽にAIを使った楽曲の自動生成ができるようになった。今の自動作曲システムの実力や、AIはヒット曲を生み出せるのかなどを、自動作曲システム「Orpheus」の開発者に聞いた。
「本を読むと健康になる？」──そんな“AI（人工知能）の提言”を紹介し、日本の社会問題について切り込む番組の第3回がNHK総合で放送された。データ分析の専門家の松本健太郎さんが、AIの分析手法について解説。
これからのAIの話をしよう（覆面AIベンダー編）：
AI（人工知能）開発を丸投げするクライアントの「いきなり！AI」に苦悩するAIベンダー。データサイエンティストのマスクド・アナライズさんに、AI開発現場の実態と、依頼主に最低限望むことを聞いた。
これからのAIの話をしよう（日本編）：
日本が人工知能開発で世界と戦う上で可能性のある分野や領域は。日本国内におけるディープラーニング研究の第一人者である東京大学の松尾豊特任准教授に聞く。
これからのAIの話をしよう（日本編）：
なぜ日本はAI（人工知能）の研究開発で米国や中国に勝てないのか。ディープラーニング研究の第一人者、東京大学の松尾豊特任准教授が日本の問題点を解説する。
真説・人工知能に関する12の誤解【特別編】：
「3カ月後に辞めてしまうオペレーターを予測してほしい」。そんな依頼を通信サービス会社から受け、実際に半年で95％まで予測精度を高め、退職予備軍の離職を予防したという事例があります。しかし、そのプロジェクトも順風満帆というわけではなく、三度の失敗を経験していたのです。
真説・人工知能に関する12の誤解【特別編】：
データサイエンティストとして、数々のAI開発プロジェクトを経験したトランスコスモスの北出さんは「AI開発プロジェクトが成功するまでには、大体3回は失敗する」と話す。一体どんな失敗をしてしまうのでしょうか。その理由と合わせて解説します。
真説・人工知能に関する12の誤解【特別編】：
データもない、分析技術もない、開発するエンジニアもいない――。AIを開発しようという企業には「3つのカベ」が立ちはだかるといわれていますが、それよりももっと根本的な「当事者意識」の問題があるのを知っていますか？
AIで犯罪を予測・予防するシステムが登場するテレビドラマや映画がいくつも登場している。実際、AIを使って犯罪を防ぐことは可能なのか。
2014年に、チューリングテストで初の合格者が出たと話題になった。しかし、このテストによって人工知能は知能を持つといえるのか。チューリングが意図したテストの内容とは。
これからのAIの話をしよう（美意識編）：
美意識や言葉にできない感覚は人間だけの特権なのか。世界のエリートビジネスマンが注目している“美意識”をめぐり、コンサルタントと人工知能の専門家が異色対談。
最近よく聞く「AI人材」とは何なのか。政府も企業も世界で戦えるAI人材育成に力を入れている。
これからのAIの話をしよう（言語編・後編）：
人工知能はセミプロクリエイターを駆逐するか？ AIコピーライター開発者と雑誌編集者による、「言葉」をめぐる異色対談。
これからのAIの話をしよう（言語編・前編）：
人工知能は「美魔女」という言葉を生み出せるのか？ プロの編集者と自然言語処理の研究者が、それぞれの立場で「言葉」をめぐる議論を繰り広げる。
【追補編】真説・人工知能に関する12の誤解（19）：
「データがあれば人工知能は正しい判断をしてくれる」。そう思う人は多いですが、一方で人工知能ができないこと、苦手とすることもあるのです。今回は、人工知能を扱う上で重要な難問である「フレーム問題」についてお話しします。
これからのAIの話をしよう（BI編）：
AI時代は、もう人間は働かなくていい？ 経済学者の井上智洋さんが「AI時代のベーシックインカム」を説く。
【追補編】真説・人工知能に関する12の誤解（18）：
人気連載「真説・人工知能に関する12の誤解」が、書籍化を記念して期間限定で復活。今回は「人工知能はデータがそろっていれば大丈夫」という誤解がテーマです。
「人工知能が原因で失業する」。しばしば、AIはこうした脅威論の文脈で語られることがある。AIは本当にそこまで怖いものなのだろうか。
ネット上で話題を呼んだNHKの「AIに聞いてみた」の第2回が放送。今回も番組に登場するAIやデータ分析手法に注目が集まった。
【最終回】真説・人工知能に関する12の誤解（17）：
人工知能に対するさまざまな誤解を取り上げてきた本連載ですが、ついに最終回となりました。今回は、なぜ私たちが人工知能を“誤解”してしまうのか、そもそもの理由を考えます。
【増補】真説・人工知能に関する12の誤解（16）：
いくつかの質問に答えるだけで退職リスクを判断される――。最近の人工知能は、人間の感情や心を評価するまでに進化しています。しかし、その一方でそれに違和感を覚える人も少なくはありません。この「気持ち悪さ」の理由はどこにあるのでしょうか。