こーし⚡️ケミカルエンジニア
@mimikousi
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化学工学×データサイエンス（AI）｜【取得資格】化学工学技士、エネ管（熱）、高圧ガス（甲化）、公害防止（大気、水質、DXN）、危険物（甲） 、TOEIC 880 、統計検定2級→準1級→1級合格｜化学メーカーのDXに向けて取り組んでいます #python
技術ブログやってます↓「雷電風雨のエンジニア」
Joined January 2018
✅2025年の目標（仮）.テーマ：学びと発信、そして自己鍛錬.・ブログ +10記事.・ブログリライト 10記事.・note毎月更新 +12記事.・X +200ポスト.・GitHub毎月１回以上更新.・読書 30冊.・DX関連本 5冊通読.・データサイエンス本 5冊通読. （時系列分析、異常検知、ベイズ統計学、テキスト解析など）.
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ディープラーニングもそこそこ学べたので、初めに想定していた「データサイエンスの基礎」は概ね学べたと思う。.初学者から5年以上コツコツ学んできた勉強内容（試行錯誤）をブログにまとめてみようかな。.自分があらゆるブログ記事を参考にしたのと同じように、後進エンジニアの参考になると嬉しい☺️.
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本日の朝活は「詳解ディープラーニング」を読んでいきます！.思っていたより理論の解説が豊富なので、じっくり読み進めます！.生成AIを使えばPythonコードは書けちゃうけど、基礎もちゃんと学んでおこう。
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今更ながら「ZERO to ONE」を読了！.「世界に関する命題のうち、多くの人が真でないとしているが、君が真だと考えているものは何か？」.・常識と真実の違い.・ニッチ領域から支配する.・創業者のビジョンの重要性.・販売はプロダクトと同じくらい大切.起業や新事業を考える上で重要な考え方が学べた！
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「ソフトの領域は正直厳しい。ただ、止めるわけにはいかない。」.LLMと違いロボットはハード次第でソフトを作り込む必要がある（極端な話人型に犬型のソフトを入れてもダメ）.製造業が弱いアメリカに対し、ハードもソフトも強い中国が強敵か。.ロボットならまだ勝機あるかもな.
newswitch.jp
生成ＡＩ駆使、人を幸せに トヨタ自動車は２００４年ごろから「人の活動をサポートし、人と共生する」という基本理念のもと、パートナーロボットや生活支援ロボットの開発を続けている。近年では未来創生センター...
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お次は、「詳解ディープラーニング（第2版）」を読み進めます！.「ゼロから作る Deep Learning」で原理は学んだので、TensorFlowやPyTorchなど実務向きのPythonコードが学べたら良いな！.コレを読んだらディープラーニングと親和性の高い「異常検知」を再び勉強したい！
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「ZERO to ONE」でピーター・ティールはテスラを激推ししている。.「テスラのＣＥＯは最高のエンジニアであり、最高のセールスマンでもある」.本書の発売日時点の株価は16ドルであり、今340ドルなので、発売してすぐ株を買っておけば21倍になっていたな！（ただし、初期5年間は泣かず飛ばずだった）
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次はロボットが間違いなく普及すると思っていて、ロボット関係で化学メーカーが活躍できないか調べたところ、DICの面白い記事を見つけた！.「消費者と市場との距離を縮めるため」にドローンやロボットの開発を行なっているらしい。.「Direct to Society」の考え方好きだな！.
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PytnonのStreamlitで作成した企業分析アプリで化学業界の最強銘柄を比較してみた！.特に目立ったのは下記3社.①伊勢化学工業（4107）.②中国塗料（4617）.③アルマード（4932）.PERやPBRを見ると全然割安ではないが、なぜ「高成長＆高収益」なのか調査するのは勉強になるかも.#ケミカルビジネス・ラボ
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「ビジネス課題を解決する技術」を読了！.負の二項分布やベータ二項分布など、統計検定1級で勉強した内容をビジネス視点で復習できて良かった！.数理モデルはモデル構築の際に必要なデータが洗い出されるのも大きなメリット！.もっと論理的に数学を駆使しながらデータに向き合わないといけないと反省。
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「ケミカルビジネス・ラボ」第2弾を書きました！.今回は、化学業界の"収益バリュー株"を探索してみました。.化学業界といえど、普段馴染みのない企業が多く見つかり、面白い事業を展開していましたので、今後も各社の将来性を色んな手段で深掘り調査してみたいと思います！.
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どうも。こんにちは。 ケミカルエンジニアのこーしです。 本日は、化学業界における「収益バリュー株」を探索したいと思います！ ウォーレン・バフェットの投資手法である「バリュー株投資」が有名ですが、バリュー株は大きく分けて「資産バリュー株」と���収益バリュー株」があります。 収益バリュー株は、簡単に言えば「PERが低くて、業績が安定的に伸びている株」のことで、業績が伸びているのに、その稼ぐ力が低く...
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長いこと寝かしてあった本書を読み進めます！（第2版も出たらしい。。）.MOT（技術経営）は、最近全然聞かなくなったけれど、ダイソンやテスラ、TSMCを見ていると技術と経営を統合する重要性は今も変わっていない。.DXやAIにも興味津々だか、別軸としてケミカルエンジニアの立場で読み進めたい！
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有価証券報告書に記載されている「設備投資額」と株価の推移を比較すると面白い！.景気循環の影響を受ける化学株は、株価も設備投資額も同じような周期で波打っている。。.設備投資額の推移をウォッチすることで、絶好の投資タイミングを計ることができるかも！.#ケミカルビジネス・ラボ
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「ビジネス課題を解決する技術」の第4章を読了！.なんとか連休中に読了できそうな見込み。.次は、数理モデルをもっと深掘りするか、ディープラーニングの実装を勉強するか迷うな（両極端）.どちらも強力だけど、”大”失敗する可能性が高いのが気になるな。.機械学習が無難過ぎただけか。。
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「ケミカルビジネス・ラボ」の第1弾を書きました！.化学株は8〜12年周期の景気循環の影響を受けるため、景気循環を把握しながら絶好の買い場を見つける方法を解説しました。.ビジネス理解を深めるために、業界分析や企業分析にも力を入れ、積極的にアウトプットしていきます！.
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どうも。こんにちは。 ケミカルエンジニアのこーしです。 本日は「ビジネス理解」を深めるために、"化学業界"に関して調べたことをまとめてみました。 化学業界について深く知るためには、「化学株に投資する」のが一番の近道だと考えています。 また、業界分析や企業分析をしっかり行うことで、株式投資で金銭的な利益を得られるかもしれませんし、「ビジネス 力」が身につき、本業にも役立つと信じています。...
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「ビジネス課題を解決する技術」の第3章まで読了しました！.これでもか！と言うくらい数理モデルを駆使していて難しい。。.個人的には、統計検定1級でたくさん勉強した内容なので、役に立って嬉しい。.最近、機械学習や深層学習に偏りかけていたので、もっと数理モデルを使いこなせるようにしたいな！
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データサイエンスで成果を出すためには「ビジネス 力」が必須であることを最近痛感しています。.情報収集をしながら「ケミカルビジネス・ラボ」というマガジンにアウトプットすることで「ビジネス 力」を強化できないか自分自身を使った実験を行っていきます！.お楽しみに！.
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どうも。こんにちは。 ケミカルエンジニアのこーしです。 皆さん、日々コツコツ努力できていますか？ 私は、日々なにか努力をしていないと気持ち悪くて眠りにつけないという体質です。。 宇宙を含めあらゆるモノ（植物や動物など）が、波節あれど何かしら成長を続けており、「成長し続け��う」という姿勢が人を"幸福"に導くのではないかと勝手に考えています。 では早速、2025年7月の活動を振り返ってみます！...
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noteを更新しました！.多くの会社で取り組んでいる”間違ったDX”に警鐘を鳴らし、”真のDX”を推進するためのアイデアをまとめてみました！.・間違ったDXとは.・間違ったDXの弊害.・DXのボトルネック.・AIX, AX.・真のDXを起こすには.これはたぶん有料級の内容かもしれません。.
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本日も朝活をやっていきます！.今日は「ビジネス課題を解決する技術」を読み進めます！.データサイエンティストの要件である「ビジネス 力」が明らかに不足していると思うので熟読して理解を深めたい。.Pythonも数理統計学も今まで十分勉強してきたので、なんとか読みこなせるハズ。
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「ゼロから作るDeepLearning②自然言語処理編」を読了しました！.7月中に読了したかったけど、まぁ及第点か。.前作に引き続き、解説が詳しくてわかりやすかった（理解は不十分だけど。。）.RNNの解説がメインだと思ったら、最後はAttentionやTransformerなど、生成AIの基礎が学べてホントよかった！
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薄々気づいていたけれど、化学株は8〜12年の周期性（景気循環）があるな。.時系列解析でトレンド成分を抽出して比較してみると、.ダイセル、東レ、UBEの周期性がほとんど同じだった。.日経平225と比べると明確な差がある。.化学業界は、今が景気循環のピークということかな？
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