ビッグデータマーケティングのプロとの共著。身近な売上増に使えるデータ分析活用事例がデータを通じてわかりやすく紹介。DX推進のヒントとなる、レシピ感覚の身近な入門書です。Amazonへ概要AIを活用した分析プロセスがサクッと学べる1冊!ビジネスの現場では多くのデータやAIの活用に関する取り組みが行われています。このようなプロジェクトが増える一方で、思うような結果が得られずにプロジェクトを中止せざるを得なかったとの声も聞こえてきます。モデリング」「評価」の分析プロセスにおける知識やテクニックを丁寧に解説します。避けたい失敗パターン:LISAはじめにAI業界では、2015年頃から始まったAIブームがひと段落し、次のフェーズに移行しつつあります。AI技術はブームで終わる一過性のものではなく、市場は拡大し続けている状況です。いま注目されているキーワードの1つ「DX」(デジタルトランスフォーメーション)を簡単に説明すると、「紙情報の脱却」「クラウドの導入」「業務のオンライン化」あたりが具体的に挙げられる事項になります。この3つとも、クリティカルな“データ化されていなかったものがデータになる”ということを表していますが、その規模はとても大きなものです。AI実装がなされていないホワイトスペースは、非IT市場や行政を含めると98%残されていると言われています。マーケットまで深く入り込もうとしています。そのトリガーとなるのが、まさに政府主導のDX推進なのです。本書では、皆さんの日々の業務でよく見かける“マーケティング”の事例を並べました。比較的身近な話題を取り上げたのは、一見AIに無関係な仕事に就かれている方にとっても「自身の仕事に必要なAI技術はどんなものだろう」と、考えるきっかけになればと考えたためです。AIは、いわば「数学を使った業務改善の道具」です。この道具をうまく活用すれば、売上増やコスト圧縮につながります。景気の動向も激しく変化する状況ですので、さまざまなシーンで使えるようなフレームワークやAI活用のアプローチを紹介できるように執筆しました。図説を多く用いて“直感的なわかりやすさ”も目指しています。著者一同願っています。統計モデルの作成および特にビジネスアウトプットを重視した分析が得意領域である。その他開発実績としてデータ解析に関する特許を複数取得。テーマに研究を行っている。大学での専門は神経科学。現在は、デジタルアドバタイジングコンソーシアム(株)に勤務。機械学習エンジニアとして、主に広告配信システムの開発業務に従事している。大学での専門は理論物理学。現在は(株)金融エンジニアリング・グループに勤務。データ分析コンサルタントとして、主に金融機関のコンサルティング業務に従事している。数学(線形代数)とフランス史をダブル専攻。伊藤忠商事(株)ではミラノとロンドンに駐在しファッション新規事業開発。2016年、AI・機械学習に特化した研究会コミュニティTeamAIを立ち上げる。800回のイベント通じ会員10,000人を形成。2019年、100ヶ国語同時翻訳ChatbotアプリKiaraを海外向けにローンチ。Singapore(経済産業省JETRO後援)を卒業。著書には『機械学習エンジニアになりたい人のための本−AIを天職にする』(翔泳社・単著)『データ分析の進め方及びAI・機械学習導入の指南』(情報機構・共著)『現場のプロが教える前処理技術』(マイナビ出版・共著)『コロナvs.AI最新テクノロジーで感染症に挑む』(翔泳社・共著)『医療AIの知識と技術がわかる本』(翔泳社・共著)等がある。❤️EmailTELMapクッキーの使用Cookiesを使用して、スムーズなブラウジングエクスペリエンスを保証します。続行すると、Cookiesの使用を受け入れるものと見なされます承諾する詳しく見る。