分析に関わる、
すべての方へ。
「経験０」でも、予測モデルを本番まで
すべての方へ。
「経験０」でも、予測モデルを本番まで
基礎知識のインプットからモデル設計・Pythonの実装・エラー解決まで。限られた時間で予測モデルを完成させるまで、IBMBobはずっと隣にいます
- 統計・機械学習の基礎知識が不足しており、何から始めるかもわからない。
- コードを書いてもエラーが解決できず、時間だけが過ぎていく。
- 仮説を試す前に、調査と実装で力尽きてしまう。
- 必要な基礎知識をいつでも対話形式で習得できる。
- モデル選定のアイデア出しから、Pythonコードの作成・修正・エラー解決まで一貫して相談できる。
- 試行錯誤の回転数が上がり、アウトプットの品質が向上する。
【ユーザーの声】
未経験から予測モデルを構築。Bobが伴走した90日間
データ分析の経験がなく、必要な知識も少ない中で、限られた時間で成果を出さなければならないことが課題でした。
IBM Bob を活用し、まずは分析・モデルを構築するために必要な基礎知識やデータ分析の進め方をインプットしました。モデル構築の段階では、予測精度を高めるためのアイデア出しや分析モデルの選定にも活用し、実装段階では Pythonコードの作成や修正、エラー解決についても IBM Bob に相談しながら進めました。
その結果、分析方針の検討や実装にかかる時間を短縮できただけでなく、未経験だったデータ分析の理解も深めることができました。限られた時間の中でも多くの仮説検証やモデル改善に取り組めるようになり、アウトプットの品質向上にもつながりました。
宮上 佑脩 ／ 日本IBM デジタルサービス AI for Business 推進担当
「この業務データに合う予測手法は？」「特徴量とは何か？」——知識ゼロからでも対話しながら理解を積み上げられます。自分のペースで、必要な知識だけを効率よく習得できます。
複数のアルゴリズム候補のトレードオフを議論しながら、自分のデータと目的に合った手法を絞り込めます。特徴量エンジニアリングやハイパーパラメータ調整の方針も一緒に考えます。
コードを書いてもらう、レビューしてもらう、エラーの原因を一緒に特定する——実装フェーズのあらゆる詰まりをBobが即座にサポートします。
各工程にかかる時間が縮まると、試せる仮説の数が増えます。多く試すほどモデルは改善され、あなた自身の分析スキルも同時に向上していきます。