「AIが不良品と判定した理由が分からない。だから改善のしようがない」 多くの製造現場が、AIのブラックボックス問題に直面しています。 高精度な品質検査AIを導入しても、なぜその判断をしたのか説明できなければ、現場の改善活...

第3回では、グローバル解釈の手法（Permutation Importance、PDP、ICE）を通じて、AIモデル全体の振る舞いを俯瞰的に理解する方法をお話ししました。 DALEXで実践する説明可能AI超入門̵...

第2回で、DALEXによる「環境構築／モデル構築／特徴量重要度／Break Down分析」というステップを通じて、ブラックボックス化しやすい機械学習モデルの「判断根拠を可視化する基礎」を体験しました。 DALEXで実践す...

前回の記事では、なぜAIの判断根拠を説明することが重要なのか、そしてXAI（説明可能AI）がどのような場面で活用されているかを学びました。 DALEXで実践する説明可能AI超入門— 第1回 —なぜ...

あなたは、AI（機械学習モデル）が下した判断に対して「なぜその結論になったの？」と疑問を持ったことはありませんか。 近年、機械学習やディープラーニングの技術が急速に発展し、AIは驚くほど高い精度で予測や分類を行えるように...

前回は、NumPyとPandasを使って大規模なデータを効率的に処理する方法を学びました。 Python入門とデータ処理の基礎第2回 – NumPyとPandasによるデータ操作 数万件のデータも瞬時に集計で...

前回は、Pythonの基本的な文法を学びました。 変数の使い方、条件分岐、繰り返し処理、そして関数の作り方など、プログラミングの基礎となる重要な概念を身につけることができました。 Python入門とデータ処理の基礎第1回...

日々の売上やアクセス数といった時系列データは、ノイズや季節性の影響で「本当の流れ」が見えにくくなりがちです。 そんなときに役立つのが 移動平均（Moving Average）です。 シンプルながら、データのトレンドや周期...

これまでの2回の記事で、アップリフト分析の基礎とその可視化方法についてお話ししてきました。 第1回ではTwo-Model法を用いてアップリフトスコアを計算する方法を説明しました。 第2回では累積効果曲線やQini曲線を通...

データ分析をしていると、「数万行のデータなのに集計が遅い」「メモリ不足でエラーが出る」といった問題に直面することがあります。 実は、これらの問題の多くは、データ型を適切に設定するだけで解決できることをご存知でしょうか。 ...