ふくろう系データサイエンティスト
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Joined November 2017
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商工会議所で、スモールビジネスでもできる営業系のデータ活用のお話しを、こっそりします。 タイトル: データ活用で脱「とにかく頑張る」営業〜営業の常識を変える、新しいアプローチ！〜 開催日: 2026年1月20日（火）14...
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いいですね、、、
論文抄読会のためのスライド作成をNotebookLM→ChatGPTで95%自動化する方法🔥 この方法なら - 論文の図表をそのままスライドに挿入 - "AIっぽさ"を徹底排除したシンプルデザイン - pptxファイルで手直しも自由。 - 準備するのは論文PDFと図表のスクショのみ 詳細な手順はリプ欄で解説します👇
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中学生のとき数学は何に役に立つのだろうかと勘違いしていた時期もあったけど、結局いまでも数式から逃れられない。。。喜劇
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まぁ、あるある。論文間で矛盾していることすらある。でもよくみると、「かもしれないし、そうでないかもしれないし、そうだったかもしれない」的な感じでどちらともれないかもしれないような感じで、かもしれないように書いていたりする（？？？）
国際的に著名なAI論文でも、1本あたり平均で4〜5件の「誤り」が含まれている。 しかも、その数はここ数年で増加傾向にあることがTogether AIの研究者らによって報告されています。 私たちは普段、「論文に書いてあることは正しい」という前提で、技術や知見を受け取っています。
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最近、、、核融合、、、よく聞くなぁ
“核融合発電”で世界の最先端を行く会社「京都フュージョニアリング」。 「中国が必死にこの装置を作ろうとしているが、15年経っても作れていない。アメリカ企業も似たようなものを作ろうとしているが、やはり作れていない」
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おもしろそ
【12月新刊】 「地理＋歴史」2つのレンズで眺める、文明と交易の壮大な物語 608ページ、58ページのカラー地図を含む。さらに理解を助ける地図もふんだんに収録。 2025年の当社鈍器本です！ 年末年始の読書にぜひ。 『大人類史 地理学で読み解く必然の歴史、偶然の歴史』 https://t.co/RWXueYKHWz
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ＡＩ時代は、国語力で差がつく時代なのかもしれない
AIの創造力が無限になりました。 スタンフォード大学の最新研究により、AIモデルの「回答の単調化」は、アルゴリズムの欠陥ではなく、単に「プロンプトの問題」であったことが証明されました。 そして、「Verbalized Sampling」という新技術が、AIの単調化を防ぎます。
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よくみると、書類は結局出させるという。。。 でも実際に会って判断というのはいいかも。。。 ただ、流れ作業化しそう（いまもそうか）
ロート製薬、新卒採用の書類選考を廃止 生成AI普及で内容均質化 https://t.co/28TT5CjTBI
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Pythonで完全理解！回帰分析の基礎 — 第1回 — アイスコーヒーは何杯売れる？ 単回帰分析で売上予測に挑戦 https://t.co/K6D2TKb3UF
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データサイエンスの第一歩として避けて通れない「回帰分析」。 教科書などに書かれている数式を眺めるだけでは、なかなか実感が湧かないのではないでしょうか。 本記事では、カフェのアイスコーヒー売上という身近な題材を使い、回帰分...
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気温データから売上を予測するという身近な例を通じて、回帰分析の理論と実装の両面から学ぶ。 最小二乗法の原理 正規方程式の解 相関係数と回帰係数の関係 決定係数 変動の分解 これらの概念は、より高度な統計手法を学ぶ上での基礎となります。
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なぜ「回帰」というのか？ 「回帰（Regression）」という言葉は、もともと現代的な予測手法を指していたわけではなく、 19世紀の統計学者フランシス・ゴルトンの具体的な観察結果に由来しています。
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データサイエンスの第一歩として避けて通れない「回帰分析」。 教科書などに書かれている数式を眺めるだけでは、なかなか実感が湧かないのではないでしょうか。
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データサイエンスの第一歩として避けて通れない「回帰分析」。 教科書などに書かれている数式を眺めるだけでは、なかなか実感が湧かないのではないでしょうか。 本記事では、カフェのアイスコーヒー売上という身近な題材を使い、回帰分...
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A社の事例は、「長年続けてきたから」「やめるのが怖いから」という理由で続いてきた販促施策を、データに基づいて見直すことの価値を示しています。 MMMによって各施策の効果を可視化したことで、チラシという「聖域」にもメスを入れることができました。
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「チラシをやめたら売上が落ちるのでは？」 「LINE配信って本当に効果があるの？」 複数の販促施策を同時に走らせている小売業の方なら、一度はこうした疑問を抱いたことがあるのではないでしょうか。 今回は、MMM（マーケティ...
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「すでにあるデータ」から始める A社の事例から得られる最大の教訓は、MMMは必ずしも大規模なシステム投資を必要としないということです。 A社が分析に用いたデータは、POSデータ、チラシの配布記録、LINEの配信ログなど、いずれも日常業務の中で蓄積されていたものでした。
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チラシ費用30%削減の決断 分析結果を受け、A社は販促予算の再配分を決断しました。 しかし、長年続けてきたチラシを減らすことには、社内で大きな抵抗がありました。 「データは分かった。でも本当に大丈夫なのか」という声が根強くありました。
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チラシの効果は「減衰」していた 分析の結果、最も衝撃的だったのはチラシに関する発見でした。 チラシの売上への寄与度を過去2年間で比較したところ、効果が年々低下していることが明らかになったのです。 具体的には、チラシの売上増加額が、2年前と比べて約35%減少していました。
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MMM（Marketing Mix Modeling）とは、 売上に影響を与える複数の要因を統計的に分解し、 それぞれの貢献度を定量化する分析手法です。 テレビCM、Web広告、チラシ、価格変更など、 同時に実施されている施策の効果を個別に評価できることが最大の特徴です。
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A社は、東日本に約50店舗を展開する食品スーパーです。 地域密着型の経営で堅実な成長を続けてきましたが、 近年は競合の出店攻勢やネットスーパーの台頭により、 販促戦略の見直しを迫られていました。
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「チラシをやめたら売上が落ちるのでは？」 「LINE配信って本当に効果があるの？」 複数の販促施策を同時に走らせている小売業の方なら、一度はこうした疑問を抱いたことがあるのではないでしょうか。
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「チラシをやめたら売上が落ちるのでは？」 「LINE配信って本当に効果があるの？」 複数の販促施策を同時に走らせている小売業の方なら、一度はこうした疑問を抱いたことがあるのではないでしょうか。 今回は、MMM（マーケティ...
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