Ikuya Murasato

シリコンバレー発のデータ解析ツール、Exploratoryのビジネス開発担当。SaaSのデータ分析ノウハウも紹介中！
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[Ikuya Murasato @Ikuyamm]

SaaSのビジネス・データの分析について、オンラインのワークショップをやってます！

過去実施分の録画も見れるので、ご興味ある方はぜひ！

https://t.co/qp8Rlv9VVl

[Exploratory Japan @ExploratoryJP]

AI時代に求められる4つの力を体系的に学べるブートキャンプ・トレーニングを6/16 ~ 6/18に実施します！

1. 統計学リテラシー
2. 科学的思考
3. 分析手法の理解と結果の解釈
4. データ加工のスキル

締切は本日までです！ぜひご検討ください！

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[Kan Nishida 🇺🇸❤️🇯🇵 @KanAugust]

1.

AIにデータを渡せば、

チャートも、ダッシュボードも作ってくれる時代になりました。

では、もうデータサイエンスや統計学を学ぶ必要はないのでしょうか？

私はむしろ逆だと思っています。

AI時代だからこそ、データサイエンスは以前にも増して重要になります。

🧵👇

[Kan Nishida 🇺🇸❤️🇯🇵 @KanAugust]

そういう意味で、Rの「可読性」はAI時代にますます重要になるのではないかと思っています。

詳しくは、Qiitaに書きましたので、ぜひご一読ください！

https://t.co/SnqCmozyKv

[Exploratory Japan @ExploratoryJP]

⏰ 早割は本日まで！

6月開催のデータサイエンス・ブートキャンプが【20%OFF】

AI時代に必要な、問いを立て・結果を検証し・意思決定に繋げる力を習得できるトレーニングです！

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[Kan Nishida 🇺🇸❤️🇯🇵 @KanAugust]

深層学習がすべてを置き換える。

私もそう思っていました。

画像、自然言語、音声。

あらゆる分野で圧倒的な成果を出してきた深層学習。

だからこそ、ビジネスの予測モデルでもいずれ主役になると。

しかし、現実は少し違います。

顧��データや売上データのような「表形式データ」の世界では、

精度の高い予測モデルを作りたいというとき、

いまだにXGBoostやLightGBMなど、ツリー系のモデルが一般的に使われます。

なぜ、最も進化しているはずの深層学習が、

ここでは勝てないのでしょうか？

答えはシンプルです。

データの構造が違うからです。

深層学習が得意なのは：

画像（空間的な構造）

テキスト（順序・文脈）

のように、意味のある構造を持つデータです。

一方で、表形式データはどうか？

年齢
収入
購買履歴
地域

これらは単なる「変数の集合」であり、画像や言語のような構造はありません。

つまり、

深層学習がう��く機能する前提そのものが、存在していないのです。

逆に、

XGBoostやLightGBMといったツリー系モデルの場合は、

「年齢 > 30 かつ 購買回数 > 3 なら…」

といった、

ルールベースのパターンを見つけるのが得意です。

そして現実のビジネスデータは、まさにこうしたルールの集合でできています。

アルゴリズムに優劣があるのではなく、

データに適材適所がある。

AIがどれだけ進化しても、この原則は変わりません。

むしろ今は、

「どのモデルを使うか」よりも

「どんなデータを扱っているか」を理解する方が重要です。

もしあなたが、

とりあえず深層学習を使って、一般的なビジネスデータに対して

予測モデルを作ろうとしてるが、精度が伸び悩んでいる

のであれば、一度立ち止まってみてください。

そのデータ��本当に深層学習向きですか？

このテーマについて、

より詳しく整理した記事を書きました。

https://t.co/VW1d8CTpiJ

[Exploratory Japan @ExploratoryJP]

「大学でのデータサイエンスの民主化 with Exploratory # 3」を6月に開催！🎉

Exploratoryを使って授業を実施している先生方に、カリキュラム作成のコツや注意点などの具体的な事例をご紹介いただきます！

日時: 6月17日(水)
会場: 東京八重洲
参加費: 無料

https://t.co/9LC5ov6j7M

[Exploratory Japan @ExploratoryJP]

AI 関数を使うことで、

・企業名で（株）と株式会社が混在している
・商品名が統一された表記になっていない
・住所で半角の数字と漢数字が混じっている

などの表記揺れの問題を簡単に解決することが可能！

ぜひお試しください！👇

https://t.co/OzQaxedaXP

[Kan Nishida 🇺🇸❤️🇯🇵 @KanAugust]

日本の書店で「データに触れながら学ぶ統計学」の本が並べられていたとお知らせいただきました！🚀

ありがとうございます！

[Kan Nishida 🇺🇸❤️🇯🇵 @KanAugust]

本日限定で「データに触れながら学ぶ統計学」のKindle版が、81%OFFの499円となっております！

統計学を体系的に学びたいという方は、ぜひ！

[Ikuya Murasato @Ikuyamm]

記事を投稿しました！ アンケートの集計分析がいつも「それで？」で終わる理由 — 対応分析が変える、データの読み方 [データ分析] on #Qiita https://t.co/CmaCPF8ssT

[Ikuya Murasato @Ikuyamm]

記事を投稿しました！ アンケートデ���タから目標指標の改善につながる打ち手を見つける方法 [データ分析] on #Qiita https://t.co/xCx3fzELu1

[Ikuya Murasato @Ikuyamm]

記事を投稿しました！ 数時間かかるアンケートの前処理を、AIを使って数分で終わらせるための5つの方法 [データ分析] on #Qiita https://t.co/6MicSyoYTc

[Ikuya Murasato @Ikuyamm]

記事を投稿しました！ AIでアンケートのテキスト分類とセンチメント分析を爆速化してみた [機械学習] on #Qiita https://t.co/UuN9hYRdao

[Exploratory Japan @ExploratoryJP]

インプレス社様の「こどもとIT BookLab」にて、弊社CEOの西田の書籍を紹介いただきました📖

教育からビジネスの現場まで、幅広く活用いただける1冊です。

現在、Amazonの「マーケティング・セールス一般関連書籍」で1位🎉

詳細はこちらから👇
https://t.co/05wntwNwDG

[Exploratory Japan @ExploratoryJP]

今月出版した『データに触れながら学ぶ統計学 R言語のUIツール「Exploratory」で身につくデータサイエンスの手法』が、Amazonで高ポイント還元中です！

年末年始の学びの機会に、ぜひお手に取ってみてください📊

#統計学 #データサイエンス #R言語

[Exploratory Japan @ExploratoryJP]

今週の金曜日に「Exploratory ユーザー会 #38」を東京で開催🎉

企業や大学でのデータやExploratoryの活用事例をユーザーの方々に発表いただきます！

初めて参加する方も大歓迎！

お申し込みはこちらから👇

https://t.co/wjNSxOHcV1

[Kan Nishida 🇺🇸❤️🇯🇵 @KanAugust]

先日、データサイエンス2.0についてのブログポストを書きました。

生成AI前は、統計学 + 機械学��� + プログラミング

だったものが、

生成AI後は、統計学 + AI + プロンプト

になったという話です。

そして、それをデータ分析において誰もが使えるようにするのがExploratory v14のAI関数となります！

詳しくは、こちらのブログポストをご覧ください。

https://t.co/XMkklc2oBw

[Exploratory Japan @ExploratoryJP]

昨日実施した「Exploratory v14」の紹介セミナーの録画を公開しました！

v14でデータサイエンスがどのように変わったのか、そしてAI 関数やAI ノートエディターの具体的な使い方について紹介をしています！

ぜひご覧ください！

https://t.co/GjcBAqrdIQ

[Kan Nishida 🇺🇸❤️🇯🇵 @KanAugust]

本日、Exploratory v14をリリースしました！

今回のテーマは「データサイエンス 2.0」です。

新機能である、AI関数とAIノートエディターで、

Exploratoryだけでなく、データサイエンスが大きく変わります！

ぜひ、こちらの紹介記事をご覧ください！

https://t.co/qksqYePGSH

[Exploratory Japan @ExploratoryJP]

Exploratory v14をリリースしました！🔥

データ分析のタスクを大きく変換する2つの革新的なAI機能が追加！

ぜひアップグレードの上お試しください！

ダウンロード: https://t.co/5j2b4LKvat
リリースノート: https://t.co/sM03fR6dY0