近年、多くの企業で「DX（デジタルトランスフォーメーション）」が合言葉のように叫ばれ、社内業務のデジタル化やデータ活用が一気に進んでいます。 経理や人事、営業、総務など、あらゆる部門でITシステムを導入し、業務プロセスを...

商工会議所で、スモールビジネスでもできるデータ活用術のお話しを、こっそりします。 タイトル: コストをかけずにカンタンに売上アップ！ “ 明日からできるデータ活用術 ” 開催日: 2025年4月16日（水）14:00～1...

2025/3/7にオーム社からマンガでわかる 時系列分析が出版予定です。 目次 プロローグ ダメダメな状況は、データ分析で改善できる！？ 第１章 時系列データのグラフ化と基礎知識 第２章 時系列モデルARIMA 第３章 ...

Pythonでのデータサイエンスや開発を効率的に行うためには、適切な環境構築が欠かせません。 Miniforgeは、Conda環境をシンプルかつ軽量に提供してくれるツールであり、特に余計なパッケージを省いた環境を構築した...

「今、収益が黒字だから良い事業、赤字だから悪い事業」 このような単純な判断が、ビジネスの現場では日常的に行われています。 しかし、この単一時点でのスナップショット評価は、事業の真の姿を映し出しているでしょうか？ 一見する...

「今月も在庫が足りない！」 「倉庫がパンパンで困っている…」 中小企業の現場でよく聞かれるこんな悩みを、実はExcelの基本機能だけで大きく改善できることをご存知でしょうか？ 年商3億円規模のある卸売業A社で、受発注デー...

Conformal Prediction とは、特定のモデルに依存せず、あらゆる機械学習モデルに対して予測区間を提供する手法です。 従来の統計モデル（例：線形回帰モデル）では、ある程度の確率分布（多くの場合は正規分布など...

長い歴史の中で、人類は常に「どう決断すべきか」という問いに向き合ってきました。 古代には亀の甲羅を焼き、そのひび割れから神の意志を読み取る占いが政治や戦争の方針決定に用いられました。 それから時は経ち、現代のビジネスや政...

機械学習の世界では、予測の精度を高めるだけでなく、その予測がどの程度信頼できるかを示す「不確実性の評価」がますます重要視されています。 そこで近年注目を集めているのが、学習データから得られる非適合性スコアを用いて、各予測...

機械学習のモデルの予測値の多くは、「点」です。要は、ある数値の1点ということです。 1点予測は分かりやすいですが、現代の機械学習では、単なる点予測に加え、予測区間を用いた不確実性の評価が求められています。 今回は、Ind...

「AI」という言葉が日常のビジネスシーンに浸透し、顧客対応やレコメンドエンジン、分析業務などで既に多くの企業が成果を上げています。 しかし、その先には、人間並みの理解力と柔軟性を持つ「AGI（汎用人工知能）」、そしてその...

開催概要 日時： 2025年3月7日(金) 13：00～17：00 受講料： 28,000円（消費税込） 会場： オンライン講座 主催：（株）新技術開発センター 受講のおすすめ データの海を旅して，ビジネスの未来を開拓し...

機械学習や統計モデリングでは、将来の値や未知のデータ点を予測することがしばしば求められます。 しかし実際に役立つ予測を行うためには、「この予測値の周辺にはどの程度の不確実性があるのか」を示すことが重要です。 つまり、単な...

時系列データの予測モデルでは、一般的な回帰や分類タスクとは異なる点が多々あります。 例えば、将来のデータは現在手元にないため、データの分割や評価に注意を払わなければなりません。 例えば、ランダムにデータをシャッフルして分...

こんな経験はありませんか？ スーパーで買おうと思った商品が品切れしていたときのがっかり感や、割引シールの商品を見たときの複雑な気持ち。 このような経験は、在庫管理というビジネスの重要課題に深く関係しています。 たとえば、...

問題 答え 解説 次の Python コードで、時系列データに関しどのような情報が得られますか？ Python コード: import numpy as np from statsmodels.tsa.seasonal ...