AIツール・レビュー

Microsoft Copilotを半年使った率直な評価 Microsoft 365 Copilotを業務で半年使ってみた、正直な感想を書きます。マーケティング動画は派手ですが、実務でどこまで使えるか、どこに限界があるかを実感ベースで整理し...

はじめに Pythonでデータ分析を始めるとき、最初に覚えるべきライブラリが「pandas（パンダス）」です。Excelのような表形式のデータを扱うためのライブラリで、機械学習の前処理から日常的なデータ集計まで幅広く使えます。 僕は製造業で...

はじめに 機械学習を「コードを書いてモデルを作ること」だと思っていると、実際のプロジェクトで苦労します。モデルを作る作業はプロジェクト全体の一部に過ぎません。 僕が製造業でAI・機械学習のプロジェクトに携わる中で、「ゴールの設定」と「データ...

はじめに 需要予測は製造業において非常に重要な課題です。在庫が多すぎれば保管コストがかさみ、少なすぎれば欠品で機会損失が発生します。機械学習を使った需要予測は、この「適正在庫」の維持に貢献できます。 僕は製造業でデータ分析を担当しており、需...

はじめに 2024年ごろから「AIエージェント」という言葉をよく耳にするようになりました。ChatGPTやClaudeに「これをやっておいて」と指示するだけで、複数のタスクを自律的にこなしてくれるイメージです。 僕は製造業でDX推進を担当し...

はじめに 機械学習モデルを作ったはいいけれど「なかなか精度が上がらない」という悩みは、初心者だけでなく経験者にもよくあることです。 僕もSignateのコンペや実務のプロジェクトで何度も壁にぶつかりました。そこで試行錯誤しながら学んだ「精度...

はじめに 機械学習のコンペや実務で「なかなかスコアが上がらない」という壁にぶつかったとき、最初に見直すべきなのが特徴量エンジニアリングです。 僕もSignateのコンペで何度も経験しましたが、アルゴリズムを変えてもスコアが伸びないとき、特徴...

はじめに 機械学習を勉強していると「交差検証（クロスバリデーション）」という言葉に必ず出会います。「なんとなく使ってはいるけど、なぜ必要なのかよくわかっていない」という方も多いと思います。 僕自身、最初は「train_test_splitで...

はじめに 機械学習モデルを実務で使うとき「なぜこの予測結果になったのか」を説明できることが重要です。「ブラックボックス」では現場に信頼してもらえず、導入がうまくいかないことがあります。 僕が製造業でMLを使った品質管理プロジェクトに取り組ん...

はじめに 「時系列データ」とは、時間の順序に沿って記録されたデータのことです。売上・気温・センサー値・株価など、日常的にあふれています。製造業では生産量・不良率・在庫数など、時系列データを扱う場面が非常に多いです。 僕が製造業でデータ分析を...