AIツール・レビュー

はじめに データサイエンティスト・MLエンジニアの実務では、データの多くはデータベースに格納されています。CSVファイルだけ扱えれば良い時代は終わり、SQLでDBからデータを取得してPythonで分析するスキルが必須です。 SQLの基礎（デ...

はじめに RAGを実装するときに必要になるのが「ベクトルデータベース」です。通常のDBがキーワード一致検索なのに対し、ベクトルDBは「意味が近いもの」を検索できます。ChromaDB・Pinecone・Weaviateなどが代表的なツールで...

はじめに Streamlitは数十行のPythonコードでWebアプリを作れるライブラリです。機械学習モデルのデモ・データ分析ダッシュボード・社内ツールを素早く作るのに最適です。Streamlit Cloud（無料）を使えばGitHubから...

はじめに 製造業でAIが最も実用化されている領域のひとつが「異常検知」です。センサーデータから機器の異常を早期発見することで、予期せぬ故障による生産停止を防げます。実際にMLを使った異常検知を担当した経験から、実装方法を解説します。 異常検...

はじめに 機械学習モデルを「作る」だけでなく「使ってもらえる形にする」ためにはAPI化が必要です。FastAPIはPython製の高速なWebフレームワークで、機械学習モデルのサービング（API化）に広く使われています。 FastAPIのイ...

はじめに ChatGPT（GPT-4o）とClaude Sonnetは現在の代表的なLLMです。「どちらが優れているか」という比較ではなく「どの用途に向いているか」という観点で使い分けることで、それぞれの強みを最大限に活かせます。両方を業務...

はじめに 機械学習の実務では「データを収集して加工して保存する」ETL（Extract・Transform・Load）パイプラインを構築する作業が多くあります。データエンジニアリングのスキルはMLエンジニアの市場価値を大きく高めます。 ET...

はじめに Hugging FaceはAIモデルのハブとして世界最大のプラットフォームです。BERTやGPT等の事前学習済みモデルが数十万件公開されており、数行のコードで最先端のNLPが使えます。日本語NLPに特化した実装方法を解説します。 ...

はじめに 機械学習モデルを本番投入する前に、必ずA/Bテストで効果検証するのが王道です。新モデルが既存モデルより本当に良いのか、ビジネス指標で確認します。実務でA/Bテストを実装してきた経験から、実装方法を解説します。 A/Bテストの基本設...

はじめに 機械学習の本番環境ではDockerコンテナでアプリをデプロイするのが標準的です。しかしDockerfileを雑に書くとイメージサイズが10GB超えて、デプロイに時間がかかり、コストも増加します。Dockerfileの軽量化テクニッ...