機械学習
Blog
2026/8/25
機械学習
データサイエンティストが直面する「PoC止まり」を防ぐビジネスKPI評価設計
機械学習プロジェクトで頻発する「PoC止まり」を防ぐための評価設計手法を解説。AUCやRMSEなどの機械学習指標を、利益やコスト削減額といった具体的な事業KPIへマッピングするコスト・ベネフィット行列の活用法と、意思決定を加速する進め方を整理しました。
2026/8/24
レコメンド
推薦システム（レコメンドエンジン）の基礎：協調フィルタリングからLLM推薦への進化
推薦システム（レコメンドエンジン）の進化を体系的に解説。協調フィルタリングや行列分解の数学的基礎から、コールドスタート問題を解消するハイブリッド設計、LLMを活用した文脈考慮型レコメンドや多層アーキテクチャの最新動向まで詳しく解説します。
2026/8/22
MLOps
機械学習モデルが本番で劣化する「データドリフト」の検知と再学習パイプライン（MLOps）
本番環境で稼働する機械学習モデルが直面するデータドリフト（Covariate Shift）や概念ドリフト（Concept Drift）のメカニズムを解説。PSI等の統計的検知手法から自動再学習パイプライン、安全なデプロイ戦略までMLOpsの要点をまとめました。
2026/8/21
機械学習
現場で使える需要予測モデルを構築するためのデータ前処理と特徴量エンジニアリング
現場で実用的な需要予測モデルを構築するためのデータ前処理と特徴量エンジニアリングを解説。在庫切れに伴う欠損値・外れ値の適切な処理、カレンダーやラグ特徴量の設計、時系列特有のデータリーケージ防止策まで実務ポイントを網羅してご紹介します。
2026/8/20
機械学習
「生成AI」と「予測型機械学習（従来型AI）」の使い分けとハイブリッド活用
生成AIと予測型機械学習（従来型AI）の得手不得手を客観的に整理。需要予測やスコアリング等のテーブルデータ分析とLLMを最適に組み合わせた高度なハイブリッドシステム構成例、実務における選定基準と運用設計のポイントを詳しく解説します。