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上手くいかないデータサイエンス・プロジェクトに共通すること：データ分析講座（その329）
データサイエンス・プロジェクトは、不必要に複雑さの罠に陥ることが多いようです。期待の表れなのか、得体のしれないものへの恐れなのか、よく... -
「比較のための因果推論」の手法3選：データ分析講座（その328）
ビジネスシーンで「比較のための因果推論」をすることは、意識していないだけで、実は意外と多いのです。例えば、新製品の価格設定を検討してい... -
合成データとは、そのメリットや注意点：データ分析講座（その327）
AI活用の前に立ちはだかる壁の1つが、AIを構成する機械学習モデル（数理モデル）を作るためのデータ不足です。データの量や質が不十分だと... -
スマートファクトリーの夢と現実、スマートファクトリーでできること、できないこと
【目次】 1. スマートファクトリーの夢と現実 スマートファクトリーは、製造業の未来を形作る鍵とされています。製造業におけるイノベ... -
時系列データを用いた反実仮想分析とは：データ分析講座（その326）
ビジネスは、売上データをはじめ時系列データで溢れています。ビジネスにおいて、実施した施策の振り返りや、施策を実施したらどうなるだろうか... -
新製品の需要予測とは：データ分析講座（その325）需要をどう予測するのか
企業は、消費者に新しい価値を提案することで、市場シェアを拡大し、全体的な売上と利益の成長を享受したいと考えています。そのために、既存製... -
ビジネスの機械学習因果推論という武器：データ分析講座（その324）
ビジネス活動において、データによる因果推論の重要性は高まっています。データによる因果推論は、データと分析に基づいた客観的な意思決定を促... -
自動化、ＤＸ化で注意すべき点、原理原則の理解とは
自動作成ソフトや、DX技術の進化により、業務の効率化や工数削減が進んでいます。しかし全てを自動化し、人の判断や知識を排除することには疑... -
プロダクト・データサイエンス：データ分析講座（その323）3つのDS
企業内のデータサイエンス組織の1つの役割として、データサイエンス技術を、より良い商品の開発やより良いCX（カスタマー・エクスペリエンス... -
プロダクト・データサイエンス：データ分析講座（その322）2つのDS適用プロセス
企業内のデータサイエンス組織の1つの役割として、データサイエンス技術を、より良い商品の開発やより良いCX（カスタマー・エクスペリエンス... -
プロダクト・データサイエンス：データ分析講座（その321）3つのDS業務タイプ
商品やサービスなどを開発して販売することで収益を得るビジネスモデルは非常に多いですが、例えば、車を開発しディーラー経由で販売する、クラ... -
生成AI（Generative AI）とは何か：データ分析講座（その320）
生成AI は創造的な限界を押し広げることを可能にし、さまざまな業界に広範囲に影響を与えるのではないかと、期待されています。ただし、想像... -
データサイエンスに求められるプレゼンテーションスキルとは：データ分析講座（その319）
伝わらなければ意味はない。なぜなら、伝わらなければ、理解されないし、信用もされないし、一緒に何かをやろうともならないからです。ビジネス... -
デジタル変革の進め方（その２）必要なのはスモールスタート、ステップ・バイ・ステップ
ここでは、製造業の変革をもたらすDX化の進展に伴って、何から始めれば良いのか？どんなスキルを身に付ければ良いのかなど、中小企業でもすぐ... -
デジタル変革の進め方（その１）必要なのはスモールスタート、ステップ・バイ・ステップ
ここでは、製造業の変革をもたらすDX化の進展に伴って、何から始めれば良いのか？どんなスキルを身に付ければ良いのかなど、中小企業でもすぐ... -
生成AIの能力比較：生成AI、工場でどこまで使えるのか（その３）
近い将来、対話型AIが現行の検索エンジンにとって代わる可能性が指摘されていますが、今回は、連載解説（その３）生成AIの能力比較。を解説... -
生成AIの回答を検証する：生成AI、工場でどこまで使えるのか（その２）
近い将来、対話型AIが現行の検索エンジンにとって代わる可能性が指摘されていますが、今回は、連載解説（その２）生成AIの回答を検証するを... -
プロンプトエンジニアリング：生成AI、工場でどこまで使えるのか（その１）
近い将来、対話型AIが検索エンジンにとって代わる可能性が指摘されていますが、今回は、生成AIの活用方法をいろいろと試す「生成AIは、工... -
振返り分析と予測分析の運用上の違い：データ分析講座（その318）
今回は「振返り分析と予測分析の運用上の違い」というお話しをします。 【記事要約】 振返り分析と予測分析の運用上の違いについてですが... -
予測分析とは、予測分析の利点：データ分析講座（その317）
【記事要約】 「どうなっているの」に応える、振り返りのための分析を超えて、先を見通した予測分析（Predictive Analyti...
