【気まぐれAI】なぜ、AIの答えは毎回、変わるのか？
なぜ同じ質問に違う答えが返ってくるのか？ ChatGPTなどのAIを使っていると、同じ設定（temperature=0）にしても、微妙に回答が変わることに気づきます。「AIに気分があるのか？」と...
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最強の予測モデルを Web アプリで動かす！LightGBM vs XGBoost 住宅価格予測の完全ガイド
【完成イメージ】 1. イントロダクション：機械学習の手法を活用して、住宅価格を予測しよう 「この物件、本当にこの価格が妥当なの？」 「家を買う（または売る）前に、データに基づいた適正な価格を知...
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AIで英語日記をスマートに！Local LLM (Ollama) + LangGraphで自分専用の英語修正アプリを作る
① イントロ 英語で日記を書くと、AIが文法的な誤りを直してくれて、かつ、同じ意味の「気の利いた英語」を教えてくれる。そんなアプリがあったら、便利だと思いませんか？ 最近は ローカルLLM（L...
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【セキュリティ＆効率を重視】自分専用AIの作り方
NHKのとまどい社会人のビズワード講座を知っていますか？ カタカナ語や謎の略語を多用するコンサルタントや上司。「正直、ちょっとウザイな……」と感じることもありますが、彼らが話す内容を正確に理解し...
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【セキュリティ最優先】手元のPCで動かす「自分専用AI」のススメ —— Llama 3.2 1B で始めるローカルSLM構築・検証ガイド
AIは使いたい、でも情報は一歩も出したくない 「ChatGPTは便利。でも、社外秘の情報をプロンプトとして投げるのは怖る」 「情シスからクラウドAIの使用を止められ、非効率な作業に耐えている」...
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日経平均を爆上がりさせるAI・半導体関連株
結論 日経平均を押し上げているのは、AI・半導体関連株 具体的には、ソフトバンク、アドバンテスト、東京エレクトロンの３社 １．日経平均とは 日経平均株価 (225銘柄)は、東証プライム上場銘柄の...
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NYダウ上昇のニュースを基に日経平均を売買したら儲かるか？📈 Pythonで検証する
はじめに 過去の記事では、NYダウや日経平均のデータ分析を行ってきました。今回は、「前日のNYダウが上昇した場合、翌日の日経平均を始値で買って終値で売ったら利益が出るのか？」という、仮説をPyt...
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📈 NYダウと日経平均の連動性を徹底分析！Pythonで相関関係を可視化
日米の株式市場は、世界経済において非常に大きな影響力を持ち、互いに密接に連動していると言われています。特に、NYダウ（ダウ工業株30種平均）の動きは、翌営業日の日経平均株価に影響を与える先行指標...
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📈 NYダウ上昇の翌日に日経平均も上昇する確率をPythonで検証！
日米の株式市場は密接に連動していると言われますが、具体的にNYダウの動きが翌日の日経平均にどれほど影響を与えるのでしょうか？ 本記事では、Pythonのyfinanceライブラリを用いて、NYダ...
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【2025最新版】AIのヤバさと対策
以下のニーズにお応えしたい！ １．AIの直近の状況を知りたい ２．AIが自分や社会に、どんなインパクトがあるかを知って、何とか生き残りたい ３．会社で、DXやAIを推進したいけど、どうしたら良い...
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faster-whisperを使った音声データのテキスト化
目次 1.はじめに 2.準備 3.音声データのテキスト化（日本語） 4.音声データのテキスト化（英語） 5.ダメな例 6.代替策 7.おわりに 1. はじめに はじめに、結論を書いておきます。 ...
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Chat-GPTのマトリクス的利用
目次 1.はじめに 2.準備 3.作業 4.留意点 5.おわりに 1. はじめに アンケートのフリーコメントを生成AIで分析させたいとのニーズがあります。そのニーズを解決する方法を考えてみました...
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社内ルールを基にChatGPTに回答させよう
目次 1.はじめに 2.方針 3.留意点 4.コードの紹介 5.おわりに 1. はじめに 大きな会社になると、社内ルールは複雑です。 周りの人に聞きたいけど、忙しそうにしているので、聞きにくいな...
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【祝】大谷選手ホームラン王：ホームランは必然、得点圏打率は偶然
目次 0.結論 1.はじめに 2.前提 3.ホームラン 4.得点圏打率 5.おわりに 大谷選手のホームラン王、本当に嬉しいですね。 怪我さえなければ、大谷選手は来年も活躍してくれると思います。 ...
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因子分析とは何か？主成分分析との比較
目次 1.はじめに 2.分析のアプローチ 3.分析のモデル 4.Pythonでの実装 5.おわりに 1. はじめに 因子分析って、個人的には、ちょっと、分かりにくいです。 主成分分析との違いも、...
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【実践】構造方程式モデリング
目次 1.構造方程式モデリングとは 2.準備 3.分析 4.仮説 5.学習 6.おわりに 1. 構造方程式モデリングとは 構造方程式モデリング（Structural Equation Model...
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多重共線性の留意点
目次 1.多重共線性とは 2.重回帰分析のケース 3.因子分析のケース 4.多重共線性の問題を軽減する 5.おわりに 分析の際、「多重共線性」を考慮することは重要です。 自分の備忘録として、留意...
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【初心者用】K平均法はクラスタリング
目次 1.はじめに 2.分析の流れ 3.コード例 4.クラスタリング結果 5.おわりに 1. はじめに K平均法は、データを似ているもの同士でグループ分けする手法です。 今回は、英語と数学の点数...
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【初心者用】主成分分析とは次元削減
目次 1.はじめに 2.主成分分析とは 3.アルゴリズム 4.コード例 5.おわりに 1. はじめに 主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）は、多次元デ...
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企業風土をAIで考える
目次 1.はじめに 2.企業風土を考える 3.準備 4.使ってみよう 5.おわりに 1. はじめに 単語をベクトル化するWord2Vecを使って、企業風土を考えてみました。 直接的な答えは得られ...
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