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。
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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！