しゅん

はじめに 感情分析（センチメント分析）はSNS・レビュー・カスタマーサポートで需要が高いNLPタスクです。日本語の感情分析をHugging FaceのTransformersを使って実装する手順を解説します。製造業のMLエンジニアとして顧客...

はじめに 時系列予測は需要予測・売上予測・在庫予測など業務で広く使われています。Prophet・ARIMA・LSTMの3手法はそれぞれ得意分野があり、使い分けが重要です。製造業での需要予測プロジェクト経験から3つの比較と使い分けを解説します...

はじめに Azure Machine LearningはMicrosoftのML統合プラットフォームです。Office 365を使う日本企業との親和性が高く、社内DX案件でよく登場します。Azure MLでエンドポイントを作る方法を解説しま...

はじめに Google CloudのVertex AIはML開発から本番運用まで一気通貫でできる統合プラットフォームです。AWSのSageMakerと並ぶ主要な選択肢として注目されています。Vertex AIでMLモデルをデプロイする手順を...

はじめに 機械学習プロジェクトを本番運用すると「定期的にデータ取得→前処理→学習→評価→デプロイ」を自動化したくなります。Apache Airflowはこの種のワークフロー自動化の定番ツールです。ML向けの活用方法を解説します。 Airfl...

はじめに Claude APIはAnthropicが提供するLLM APIで、長文処理・コーディング・複雑な推論に強みがあります。OpenAIと並ぶ主要な選択肢です。実際にブログ記事の自動化・Pythonコードの自動生成でClaude AP...

はじめに OpenAI APIはChatGPTのバックエンドとして広く使われていますが、Function Calling・Vision・TTSなど多彩な機能があります。ブログ記事の自動生成・データ分析レポートの音声化など、業務でOpenAI...

はじめに AIエージェントは2025〜2026年から急速に注目されている技術領域です。LangChainを使えばPythonで自律的にタスクをこなすエージェントを比較的簡単に作れます。実装手順を解説します。 AIエージェントとは AIエージ...