AI時代の実践データ・アナリティクス

発売日 : 2020年08月25日

著者／編集 : 保科 学世/アクセンチュア ビジネス コンサルティング本部 AIグループ

出版社 : 日経BP 日本経済新聞出版本部

発行形態 : 単行本

データ解析は、ビジネス戦略・分析目的を明確にした上で行う必要があります。「発射台・的の設定」「データ分析」「業務展開」というデータサイエンスのプロセス全体を丁寧に解説しています。要因把握や予測に使われる「決定木分析」、より高精度の予測を行う「アンサンブル学習」、ＡＩ開発に必須の「ディープラーニング」など昨今のビジネスシーンに最適なトピックを収録しています。架空の銀行で分析業務に従事しているデータサイエンティストになったつもりで、機械学習を用いたデータ分析の一連の流れを体験できます。Ｐｙｔｈｏｎによるコーディング、サンプルデータを用います。分析の結果が理解されない、継続的な仕組みが構築できない、といった「ビジネス活用の際にぶつかりやすい壁」とその対処法を紹介します。

第１章 課題定義・仮説立案

第２章 データ収集・加工・探索

第３章 分析モデルの構築Ⅰ　古典的統計手法によるアプローチ

第４章 分析モデルの構築Ⅱ　機械学習によるアプローチ

第５章 Pythonを用いた機械学習の実践

第６章 ＡＩ技術の利活用

第７章 ビジネス活用時にぶつかりやすい壁

保科 学世

アクセンチュア アプライド・インデリジェンス日本統括デジタルコンサルティング本部マネジング・ディレクター 慶應義塾大学大学院理工学研究科博士課程修了。博士(理学)。アクセンチュアにてAI・アナリティクス部門の日本統括、およびデジタル変革の知見や技術を結集した拠点「アクセンチュア・イノベーション・ハブ東京」の共同統括を務める。厚生労働省保健医療分野AI開発加速コンソーシアム構成員など歴任。

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