個人経営の美容室が、紙の顧客カルテ300枚をデジタル化し、Googleスプレッドシートの簡単な関数を使って分析することで、驚くべき成果を上げました。 3ヶ月来店がない常連客の自動抽出、季節に応じた需要予測、そしてLINE...

「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...

創業80年の歴史を持つ老舗和菓子店が、毎朝の仕込み量という永遠の課題に対して、意外な解決策を見出しました。 それは最新のAI技術であるChatGPTと、店に眠っていた1年分のレジデータの組み合わせでした。 月20万円にも...

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超入門̵...

需要予測AIは高精度な予測を実現できる一方で、その判断プロセスがブラックボックス化しやすいという課題を抱えています。 多くの企業が最新のAI技術に多額の投資を行い、統計的には優れた予測モデルを構築することに成功しています...

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...

某県にある中堅電機メーカーの工場で、ある光景が広がっていました。 品質検査室のモニターを囲んで、30年のベテラン検査員である福井さん（仮名）と若手エンジニアが顔を寄せ合っています。 画面には電子基板の拡大画像と、その上に...

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...

データ分析の現場では、技術的に優れた分析をしても、それが実際の事業改善につながらないという課題が頻繁に発生します。 とある調査によると、企業で作成される分析レポートの実に7割以上が、具体的なアクションにつながっていないと...

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...

私はデータ分析を支援するコンサルタントとして、これまで多くの企業を支援してきました。 その中でも特に印象深いのが、製造業A社に転職した元部下の佐藤さん(仮名)の事例です。 彼は入社当初、どれだけ丁寧な分析をしても「よく分...

レバレジーズ社が運営するフリーランスHubにて、弊社の「RECENT ARTICLES」をご紹介いただきました。 「入門から実践まで！データサイエンス学習や情報収集に役立つメディア・ブログまとめ」では、データサイエンスの...

データ分析の仕事をしていると、誰もが一度は経験する「あの瞬間」があります。 「ちょっとデータ分析してもらえる？」という一見シンプルな依頼。 しかし、いざ分析を始めてみると、何を分析すればいいのか、どこまでやればいいのか、...

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...

if you torture the data long enough, it will confess to anything. （データを十分に長く拷問すると、何でも自白してしまう） この言葉をご存知でしょうか。 デ...