お知らせ 【サンプルコードあり】ナレッジ管理に使える類似度検索（TF-IDF）
TF-IDFとコサイン類似度を組み合わせた問い合わせナレッジの類似検索プログラムを、Colabのサンプルコード付きで詳解。FAQ管理の精度と効率を同時に向上させます。
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AI・機械学習 チャットボットとAIエージェントの違いは？顧客体験を最大化する選定フレームワーク
チャットボットとAIエージェントをどう選ぶ？ 問い合わせの複雑さ・個別最適化・システム連携の3軸で最適解を導き、ハイブリッド運用でROIと顧客満足度を両立させる実践ステップを解説。
データサイエンス基礎 金融パーソンなら知っておきたい！データサイエンス/AIの基本用語
とある金融機関でAI戦略やデータ活用の推進を担当しているポンと申します。近年のAI技術の進歩は目覚ましく、毎日大量のAI関連のニュースがあり、徐々にキャッチアップしきれなくなってきております。みなさまの周りでも、「AX推進」「AIエージェン...
AI・機械学習 【最終章】モデルレビューの完成形とは？構造化・再現性・MLOpsで“使えるAI”をつくる方法
はじめに：現場で使われる機械学習モデルとは「モデルの精度が出たから、もう完成！」そう思ったあなた、ちょっと待ってください。現場で成果を出し続けるには、モデル単体ではなく“プロセス全体”をレビューする仕組みが不可欠です。本記事では、PoC段階...
AI・機械学習 【タイプ別】モデルレビューの進め方 分類・回帰・時系列で異なる“見るべきポイント”とは？
はじめに：”とりあえず精度”になっていませんかモデルレビュー、どう進めていますか？「とりあえず精度を見て終わり」になっているとしたら要注意です。分類・回帰・時系列モデルでは、それぞれ前提も評価指標も異なります。この記事では、モデルタイプ別に...
AI・機械学習 【初心者でも失敗しない】モデルレビューの基本：データ設計と検証分割を見直そう
はじめに：頑張って作ったのに使われないモデル「モデル精度は高いはずなのに、なぜか現場でうまく使えない……」そんな違和感を抱いたことはありませんか？実はその多くは、データ設計や検証方法の設計ミスに起因します。本記事では、モデルレビューの第一歩...
データサイエンス基礎 【金融業界の駆け出しデータサイエンティスト向け】失敗しない！分析設計の5ステップと金融データの扱い方
金融業界で初めてデータ分析に挑戦するあなたへ。目的変数の定義からBADIRフレームワークまで、実務に役立つ分析設計の5ステップを図解つきで解説！