社会人1年生から学ぶ、AI・データサイエンス超入門
社会人1年生から学ぶ、AI・データサイエンス超入門
この連載では、人工知能（AI）やデータ分析／データサイエンスをこれまでに学んだことがない社会人（新卒の社会人1年生からベテラン社員まで大歓迎！）に向けて、「データ＆AIを活用したいなら、最初に知っておくべき全体概要」、具体的にはAI・データサイエンスの概要と、データ分析（数値予測などの分析系AI）、画像認識などの識別系AI、文章生成などの生成系AIを紹介します。
難しい知識の習得よりもシンプルな経験を重視して、手を動かして体験しながら学べる内容ですので、肩の力を抜いてぜひとも気楽に読み進めてください。
第1回 社会人が学ぶべき、やさしいAI・データサイエンス（2023/05/18）
- AI・データサイエンスとは何か？
- AI・データサイエンスを学ばなければならない理由
- AI・データサイエンスの整理と全体像
・分析系AI
・識別系AI
・生成系AI - AI・データサイエンスを学ぶ方法
第2回 初めてのデータ分析。手軽に体験してみよう（2023/07/13）
- 1. データ分析の目標を設定する
- 2. データを収集する
・データ分析ツールとしてのExcel／Googleスプレッドシート - 3. データを整理／変換する： 基本的なデータ操作
・整理：並べ替え
・整理：フィルタリング
・整理：その他の方法
・変換：カテゴリー値を数値に置き換える - 4. データを可視化する: グラフ作成
・対象とするデータ範囲の選択
・散布図の作成 - 5. データの特徴を把握する： 統計量の確認
・統計量「相関係数」の算出 - 6. データから数値（例えば売上金額）を予測する： 回帰分析
・回帰分析による数値予測（機械学習モデルの作成）
・回帰直線の引き方 - 7. 得られた知見をビジネスに生かす： 意思決定
第3回 知識ゼロからのビジネスAI活用。議事録AIを作ってみよう（2023/09/07）
- 識別系AIを作る／使う際の難易度レベル
・生成系AIの場合 - 誰でも簡単に使える識別系AI作成ツール
・画像認識＆音声認識： Teachable Machine
・画像認識： Lobe
・文章認識（テキスト分析）について - 初めての識別系AI。手軽に体験してみよう
- 1. 問題を定義する
- 2. 解決策を考える
- 3. AIの技術や手法を選定する
- 4. 試作版のAIを作成する： 音声認識AIの検証まで
・Whisperデモで音声認識を試す
・課題 1）句読点の不足
・課題 2）話者の識別 - 5. 正式版のAIの開発に向けて
最終回 生成AI入門：議事録を答えるチャットAI（RAGアプリ）を作ってみよう【プログラミング不要】（2023/11/09）
- 初めての生成系AI。手軽に体験してみよう
- 1. 問題を定義する
- 2. 解決策を考える
- 3. AIの技術や手法を選定する
・チャットAIアプリの開発方法の選定
・RAG（検索拡張生成）の仕組みと技術の選定 - 4. 試作版のAIを作成する： RAG採用のチャットAIの検証まで
・Azure OpenAI Serviceのリソースを作成する
・Azure OpenAI StudioでチャットAIを作成する
・データの追加（RAG）をセットアップする
・独自情報（議事録）ファイルをアップロードする
・RAGの仕組みを使ったチャットAIを試す - 5. 正式版のAIの開発に向けて
【番外編】 データ分析もChatGPTの機能（旧Code Interpreter）でできるか、やったみた（2023/12/14）
- 1. ChatGPTに「データ分析」をしてもらおう
・問題定義と目標設定
・データ分析の手順 - 2. 初っぱなから失敗の連続だった「データアップロード」
・データの準備（データファイルのアップロード）
・失敗：アップロード時に発生したエラーの原因究明
・失敗：問題解決に向けた試行錯誤
・成功：問題の回避 - 3. 楽々と進んだ「前処理」と「データ可視化」と「相関分析」
・前処理
・データ可視化
・相関分析 - 4. 機械学習の知識が試された「回帰分析」
・教訓1：ざっくりとした指示はダメ
・教訓2：機械学習の知識も不可欠
・単回帰分析
・決定係数
・散布図への回帰直線の描画 - 5. 分析結果から得られる知見をまとめさせて「意思決定」
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