temperatureと出力トークン数をどう決めるか
（分析用途でのばらつき・回答長・コストを調整する）
前回の記事では、instructions に毎回守ってほしいルールを、input に今回の質問とデータを分けて書く方法を確認しました。 次に気になるのが、設定値です。OpenAIのResponses APIには temp...
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temperatureと出力トークン数をどう決めるか
【登壇・参加無料】（2026/10/22）
明日からできるデータ活用術
〜コストをかけずにカンタンに売上アップ！〜
（東京商工会議所新宿支部 オンライン開催）
商工会議所で、コストをかけずに明日からできるデータ活用術のお話しを、こっそりします。 タイトル: 〜コストをかけずにカンタンに売上アップ！〜 「明日からできるデータ活用術」 開催日: 2026年10月22日（木）14:0...
systemメッセージとuserメッセージの役割
（守ってほしいルールと、その都度変わるデータを分ける）
生成AI APIを使い始めると、system、user、assistant、developer、instructions といった言葉が出てきます。 最初に感じるのは、たいてい同じ疑問です。 全部プロンプトなのに、なぜ分...
EconMLで実践する ビジネス因果推論
（第4回）
その変数、入れていいのか
（XとWの役割分担で答えが変わる）
ここまで3回、購入頻度と休眠日数を X に、会員ランクや流入経路を W に入れてきました。「なぜその振り分けなのか」は後回しにしてきましたが、今回がその答え合わせです。 （第1回）「クーポンを使った人ほど買っている」は本...
Pythonで環境変数からAPIキーを読み込む
前回の記事では、APIキー（生成AIのサービスを使うための、パスワードのような長い文字列）をPythonのコードへ直接書いてはいけない理由を整理しました。 次のような書き方です。 from openai import O...
出版のお知らせ｜コンピュータサイエンスの教科書［生成AI時代の基礎リテラシー］（2026/9/10出版予定）
2026/9/10 にC&R研究所から コンピュータサイエンスの教科書［生成AI時代の基礎リテラシー］ が出版予定です。 2026年9月10日にC&R研究所から、『コンピュータサイエンスの教科書［生成AI...
EconMLで実践する ビジネス因果推論
（第3回）
平均の裏に隠れた「誰に効くか」を取り出す
（ATEからCATEへ）
前回、クーポンの効果は 平均422円 と推定できました。 ここで一つ考えてみてください。 「クーポンは全員に422円ずつ効く」のと「効く人は800円、効かない人は0円で、ならすと422円」のとでは、施策の打ち方がまったく...
APIキーをコードへ直接書いてはいけない理由
前回の記事では、PythonからOpenAI APIを1回だけ呼び出しました。 そのときAPIキー（生成AIのサービスを使うための、パスワードのような文字列）はコードへ直接書かず、getpass() という関数を使って、...
【登壇・参加無料】（2026/11/27）
「今あるデータ×生成AI」の“使いどころ”を見つける
〜ツール導入より先に「どこで使うか」〜
（公益財団法人 埼玉県産業振興公社 主催）
生成AIの実力を体感するデモから始め、受注・請求・日報・顧客台帳といった「今あるデータ」でどこまでできるのかを、業種別の事例で確認します。 そのうえで、ツール導入よりも先に決めるべき「テーマ選定（どこで使うか）」をワーク...
Python 時系列分析 1,000本ノック
– ノック96: 予測区間（信頼区間） –
問題 答え 解説 次の Python コードの出力で、幅 の列は予測期間が先になるほど大きくなっています。この「幅」は何を表しており、なぜ広がっていくのでしょうか？ Python コード: import numpy as...
第510話｜平均値で埋めたら、優良顧客が「ふつうの人」になった
欠損は「何個」より「誰が」欠けているか
欠損値の扱いで、いちばんよく使われる方法があります。 「平均値で埋める」です。 空欄が消え、集計ツールが止まらなくなる。手軽で、誰も反対しません。 ところが、この手軽さの裏で、データの大事な部分が静かに消えていることがあ...
EconMLで実践する ビジネス因果推論
（第2回）
コード7行で「本当の効果」に迫る
（LinearDMLでATEを推定）
前回は、クーポン施策の「本当の効果」が 413円 だったことを、答えを仕込んだサンプルデータで確かめました。単純比較の2,268円も、会員ランクで層別した594円も、正解には届きませんでした。 では、正解を知らない実務の...
Python 時系列分析 1,000本ノック
– ノック95: ARCH検定 –
問題 答え 解説 次の Python コードの het_arch は、系列Aと系列Bの何を調べていますか？ Python コード: import numpy as np from statsmodels.stats.di...
第509話｜「欠損ゼロ」の報告書が信用できなかった理由
NaNではない「隠れ欠損」の見つけ方
データ分析の報告書で、こんな一文を見かけることがあります。 「欠損値はありませんでした」 安心してよさそうな一文です。ところが、この一文が付いた報告書ほど、注意して読む必要があります。 欠損が本当にゼロのデータは、めった...
PythonからOpenAI APIを1回だけ呼び出す
前回の記事では、チャット画面と生成AI APIの違いは「誰が生成AIへ依頼するか」だと整理しました。チャット画面は人が、APIはPythonなどのプログラムが依頼します。 では実際に、Pythonから生成AIへ質問するに...
【登壇・参加無料】（2026/09/17）
生成AIを自社に定着させる 〜導入の進め方と、ルール・計画づくり〜
（東京商工会議所 豊島支部 オンライン開催）
東京商工会議所 豊島支部 主催 全3回シリーズ「中小企業のための生成AI活用実践講座」 【第3回】生成AIを自社に定着させる 〜導入の進め方と、ルール・計画づくり〜 【参加費無料 / ZOOM配信にて開催】 開催日時：2...