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DSE総研オンライン編集部
執筆責任者:中村一也(なかむらかずや)。DSE総研代表理事兼特別主席研究員。専門はデータドリブンによる生産性向上。AI・機械学習・DXなど先端テクノロジー領域に加えて、生産性を向上させる個人・組織の行動を研究する組織行動学(経営学の一分野)にも精通。データと論文知識をベースとした科学的観点から組織の生産性向上をサポートしている。京都大学経済学部にて金融工学を専攻し、日本生命保険相互会社に入社。主としてデータ分析業務に従事(日本生命で「業績管理」と呼ばれる業務)後、退職。著書・メディア掲載多数。さまざまな企業・自治体・大学・各種団体にて講師として登壇。 著書: 『7つのゼロ思考』(ぱる出版)、 『だから論理少女は嘘をつく』(自由国民社)、 『僕が無料の英語マンガで楽にTOEIC900点を取って、 映画の英語を字幕なしでリスニングできるワケ』(扶桑社)。
DSE総研オンライン編集部の記事一覧
サポートベクターマシンとは? サポートベクターマシンはSVM(Support Vector Machine)とも呼ばれる機械学習のアルゴリズムです。特に2000年~2010年頃までは非常に注目されており、ディープラーニングが登場する前はとても人気のあるアルゴリズムでした。 分類だけでなく、サポートベクターレグレッション...
この記事は、人工知能(AI)がどのような仕組みでできているかのイメージを持てることを目的に執筆している。特に、AIや機械学習を学び始めた初学者に向けて書いている。まとめとして記事の最後に、ワインの品質予測を行うプログラミングコード例を記載している。今回はランダムフォレストというアルゴリズムを使用する。 機械学習は、現在...
当研究所の代表理事である中村一也の論文がマッセOSAKA研究紀要に掲載されています。 ご興味がおありの方は下記よりご一読ください。 AI活用戦略『AI時代の教育』(マッセOSKA研究紀要 第22号)...
AI開発においては、すべてをコンピュータに任せるわけにはいかず、人間が必要な情報を取捨選択する必要があります。つまり、論理だけではなく人間の直感が求められるということです。コンピュータにとて、私たち人間が自然に行っているように思える「問題を解決するために必要な情報を選び出すこと」が実は非常に難しいのです。...
今後、AIは企業や組織において必ず取り組むべき課題となる。インターネットのように、全産業の競争環境における前提(当然考慮すべきもの)となることが想定される。 AI人材がいないことから生じる問題 AIプロジェクトに取り組もうとしたとき、社内に人材がいないため、外部の業者に依頼することになる。すると、知識不足から不利な契約...
近年、データサイエンス人材の必要性が声高に叫ばれている。それは今後の事業構造の特性を考えると、当然とも言える。また、現在のデータサイエンスはAI(人工知能)と技術的にはかなり近く、ともに機械学習という技術を用いている。もはやデータサイエンス≒AIとみなしても問題ないだろう(もちろん、AIにはロボティックス、つまりロボッ...
スマートフォンの電波を利用してパソコンがインターネットにつながるテザリングは非常に便利である。この記事は、Wi-FIテザリング(Wi-Fiアクセスポイント)に問題があり、あきらめてbluetoothテザリングを行っていた筆者が、問題を解決してWi-Fiテザリングを利用できるようになった解決策について記述している。...
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