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データ分析 & AIの実践活用

データ分析 & AIの実践活用

エンジニアのための「ビジネスKPI」設計と実践:データドリブン経営を加速する分析手法

経営層向け。エンジニアの視点から、データドリブン経営を加速する「ビジネスKPI」の設計と実践を徹底解説。戦略と連動したKPI設定、データ基盤構築、SaaS/デジタルプロダクト特有の重要KPI、そしてKPI改善のためのアクションプラン策定まで、具体的な分析手法を提供します。
AIツール活用

Amazon Bedrock Data Automation完全攻略:非構造化データから価値を自動抽出する革新的手法

2025年3月にGAとなったAmazon Bedrock Data Automationの完全活用ガイド。文書・画像・動画・音声から自動で価値ある洞察を抽出し、GenAIアプリケーション開発を劇的に効率化する実践手法を公開します。
データ分析 & AIの実践活用

「時系列データ分析」の最前線:異常検知と未来予測でビジネスリスクを低減する

経営層向け。IoT、ログ、金融データなど、時系列データの力を最大限に引き出す「時系列データ分析」の最前線を徹底解説。Prophet、ARIMA、LSTMなどの最新モデルを活用した異常検知と未来予測で、運用監視、不正検知、需要予測を高度化し、ビジネスリスクを低減するロードマップを提供します。
AIツール活用

Amazon Nova マルチモーダルRAG完全攻略:文書・画像・動画を統合検索する次世代AI検索システム構築術

Amazon Novaを活用したマルチモーダルRAGシステムの構築方法を徹底解説。文書・画像・動画を統合検索し、従来のテキストベースRAGを超越する次世代AI検索システムの実装術を公開します。
データ分析 & AIの実践活用

「顧客行動分析」の深化:データから顧客インサイトを発掘し、パーソナライズ戦略を構築する

経営層向け。データから顧客の「なぜ?」を解明し、ビジネスを加速する「顧客行動分析」の深化。RFM、コホート、LTV分析、クラスタリング、アソシエーションルールマイニングなどの手法を駆使し、顧客インサイトを発掘。パーソナライズされたマーケティングとプロダクト改善戦略を構築するロードマップを提供します。
AIツール活用

【CLIとAI】AIに「コマンド実行権限」を与えるべきか?:CLIエージェントのセキュリティと生産性のトレードオフ

はじめに:AIは「コードを書く」だけじゃない?- コマンド実行の誘惑とリスクGitHub CopilotやAmazon Q DeveloperのようなAIコーディングアシスタントは、私たちのコード生成を劇的に効率化しました。しかし、AIの進...
AIツール活用

【AIコーディング】AIは「空気」を読めるか?:コーディングエージェントのコンテキスト理解とコード生成の精度

はじめに:AIは「空気」を読まない?- コード生成の「もどかしさ」の正体GitHub CopilotやAmazon Q DeveloperのようなAIコーディングアシスタントは、私たちの開発効率を劇的に向上させました。しかし、その便利さの裏...
AIツール活用

【AIコーディングの限界】AIが「書けない」コードとは?:人間が担うべき創造性と複雑性の領域

はじめに:AIは「万能のプログラマー」ではない - その限界を知るGitHub CopilotやAmazon Q DeveloperのようなAIコーディングアシスタントは、私たちの開発効率を劇的に向上させました。定型的なコードの生成、デバッ...
AIツール活用

【第1回】LLMアプリ開発の全体像:2025年の技術スタックと収益化モデル徹底解説

LLMアプリ開発連載の第1回。本記事では、2025年を見据えたLLMアプリ開発の全体像を解説。RAG、AIエージェントといった主要パターンから、Python, LangChain, Next.js, Vercel AI SDKといったモダンな技術スタック、そしてAPI販売やSaaS化などの収益化モデルまでを網羅します。
AIツール活用

【第2回】バックエンド編:PythonとLangChainで構築するRAG API実践入門

個人で稼ぐLLMアプリ開発シリーズ第2回。本記事では、PythonのFastAPIとLangChainを使い、PDFドキュメントを学習して質問に答えられるRAG APIを構築します。ドキュメントの読み込み、分割、ベクトル化からAPIエンドポイントの実装まで、ハンズオン形式で徹底解説。