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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

「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。
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Kaggleは最高の履歴書:コンペで実績を積み、高単価案件に繋げる戦略的活用術

Kaggleを単なるコンペで終わらせない。本記事では、Kaggleでの実績を武器に、データサイエンティストとしての市場価値を高め、高年収オファーや高単価フリーランス案件に繋げるための戦略的な活用術を徹底解説します。
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「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。
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AIを「真のペアプログラマー」にする:コード品質を劇的に高めるプロンプトエンジニアリング上級テクニック

AIを単なるコード生成ツールから「真のペアプログラマー」へと進化させるための、プロンプトエンジニアリング上級テクニックを徹底解説。Chain-of-Thought、RAG、ペルソナ設定など、コード品質と複雑な問題解決能力を劇的に高める実践的な方法を紹介します。
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コード生成の次へ:エンジニアの生産性を劇的に変える「エージェンティックAI」フレームワーク徹底解説

GitHub Copilotの次に来る「エージェンティックAI」とは何か?自律的に開発タスクを遂行し、エンジニアの生産性を劇的に変える最新フレームワーク(AutoGen, CrewAIなど)を徹底解説。その仕組みと実践的な活用法、そして新たな収益化の可能性を探ります。
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。
AIツール活用

【第3回】フロントエンド編:Next.jsとVercel AI SDKで作るモダンなチャットUI

個人で稼ぐLLMアプリ開発シリーズ第3回。今回はフロントエンドです。Next.jsとVercel AI SDKの`useChat`フックを使い、驚くほど簡単なコードで、ChatGPTのようなストリーミング対応チャットUIを構築する方法をハンズオンで解説します。
AIツール活用

【第4回】Function Calling実践編:外部APIと連携する自律型AIエージェント

個人で稼ぐLLMアプリ開発シリーズ第4回。あなたのAIは、ただの物知りボットで終わらせない。OpenAIのFunction CallingとLangChainを使い、外部APIを叩いて「行動」できる自律型AIエージェントを構築します。カスタムツールの作成からエージェントの実行までを徹底解説。
AIツール活用

【第5回】デプロイと収益化編:AWS/VercelへのデプロイとStripe連携

LLMアプリ開発連載の最終回。これまで開発してきたLLMアプリを、実際に公開し、収益化するステップを解説します。Next.jsフロントエンドをVercelに、FastAPIバックエンドをAWS Lambdaにデプロイし、Stripe Checkoutを組み込み、API利用回数に応じた課金やサブスクリプションモデルを実装する手順をハンズオン形式で解説します。