-
データ分析 ナレッジ ユースケースBigQueryで横持ちデータを縦持ちに変換する3つの方法を比較してみた
はじめに BigQueryで分析をしていると、「横持ち(wide format)」で保存されているデータを「縦持ち(long format)」に変換した... -
データ分析 ナレッジDuckDB×PythonでCSV品質チェックをやってみた:欠損・重複・異常値をSQLで確認する
CSVデータを分析や可視化に使う前に、欠損値や重複、異常値が含まれていないか確認したい場面があります。 もちろん、Python... -
ナレッジ交絡が見つかったらどうする?対処法を徹底比較
1. 導入 前回は初学者でも分かりやすく行楽とは何かについて解説しました。今回は実際に行楽と気づいた際にどのように対処す... -
ナレッジGASのLockServiceを正しく使う:3種類のロックの違いと選び方
Google Apps Script(GAS)で、スプレッドシートなどの共有リソースにアクセスする処理を書く場合、複数の実行が同時に走ると... -
データ分析AUCとは何か?分類モデルの評価指標の基本
はじめに 分類モデルを作ったとき、性能をどう評価するかで結論が変わってしまうことがあります。正解率(Accuracy)だけを見... -
ナレッジ小規模言語モデル(SLM)の台頭:オンプレでもAIが動く時代へ
小規模言語モデル(SLM)の台頭:オンプレでもAIが動く時代へ 生成AIといえばGPT-4、Claude、Geminiといった「大規模言語モデ... -
ナレッジSHAPでAIの判断を説明する:実務で使えるシャプレー値入門
機械学習モデルの予測精度が高まるほど、「なぜその予測になったのか」を人間が理解することは難しくなります。この「ブラッ... -
ナレッジAIに知能の問題はない、あるのは「コンテクスト」の問題だ
― Databricks Summit 2026と、日本の大企業がいま着手すべきこと 株式会社SiNCE 代表取締役 一筆 将人 先日、サンフランシス... -
ナレッジDataiku Summit TOKYO 2026に出展|代表・一筆が語った「業務を理解するAI」の作り方
2026年6月9日、東京ミッドタウン ホール&カンファレンスで開催された「Dataiku Summit TOKYO 2026」(主催:Dataiku Japan株... -
AIエージェント データ基盤「ハーネスのハーネス」——Matei Zahariaが週末に公開したOmnigentと、エージェントの上に要る層
Data + AI Summit 2026のDay2基調講演で、Matei Zahariaが週末にオープンソース公開した「Omnigent」を発表。誰もが自前のエージェント・ハーネスを作れて相互運用できない問題に、ハーネスの上に立つ「メタハーネス」で答える。合成・協働・制御の3つの価値と仕組み、ライブデモ、そしてなぜ開いたのかを追う。
