Data Science and AI
IBMのData ScienceとAIに関する取り組みをご紹介します
データ分析者達の教訓 #18- データの向こうにある社会的背景や因果関係を洞察せよ
こんにちは。IBM Data&AIでデータサイエンスTech Salesをしている西牧です。 このリレー連載ブログはSPSS Modelerの実際のユーザーで第一線で活躍するデータ分析者に、データ活用を進める上で […]
法務・AIリスクのスペシャリスト三保友賀が語る「ダイバーシティー」 | インサイド・PwDA+7（後編）
日本IBMにて法務、特にAI倫理・リスクのスペシャリストとして、そして同時にLGBTQ+コミュニティー*1やPwDAコミュニティー*2のアライとして積極的に活動している三保友賀さんにお話を伺いました。 前編での法務・AI […]
データ分析者達の教訓 #18- データの向こうにある社会的背景や因果関係を洞察せよ
こんにちは。IBM Data&AIでデータサイエンスTech Salesをしている西牧です。 このリレー連載ブログはSPSS Modelerの実際のユーザーで第一線で活躍するデータ分析者に、データ活用を進める上で […]
データ分析者達の教訓 #17- データ分析はチーム戦。個々がミス最小化の責任を持つ
皆さんこんにちは。山下研一です。IBM Data&AIでデータサイエンスTech Salesをしています。 このリレー連載ブログはSPSS Modelerの実際のユーザーで第一線で活躍するデータ分析者に、データ活 […]
データ分析者達の教訓 #16- ステークホルダーの高い期待を使命感と創意工夫で乗り越えろ
皆さんこんにちは。IBMの坂本です。 SPSSを含むデータサイエンス製品の技術を担当しています。 このリレー連載ブログはSPSS Modelerの実際のユーザーで第一線で活躍するデータ分析者に、データ活用を […]
組み込み生成AIでプロダクトの魅力をアップ! 日米エコシステム・エンジニアリング対談
競争優位性を高めるために、自社が開発・販売するソフトウェアやソリューションに生成AIなどのIBMテクノロジーを組み込む。 それが「新たな収益」「大幅な費用削減」「新規顧客獲得」を、どれくらいもたらすのか。そして開発にはど […]
データ分析者達の教訓 #15- データ分析は手段と割り切り情熱をもって目標に進め
皆さんこんにちはIBMの河田です。SPSSを含むデータサイエンス製品の技術を担当しています。 このリレー連載ブログはSPSS Modelerの実際のユーザーで第一線で活躍するデータ分析者に、データ活用を進め […]
データ分析者達の教訓 #14- データから導かれる「あたりまえ」を丁寧に見つめ直す
皆さん、はじめまして。 昨年末にIBM にJoinし、Data&AIでデータサイエンスTech Salesをしている宮園と申します。 このリレー連載ブログはSPSS Modelerの実 […]
SPSS Modeler の歩き方 2024 〜データ活用のためのガイドブック〜
みなさんこんにちは。IBMの京田です。 SPSS Modelerの快適な旅をお楽しみいただくためのツアーガイドを担当します！ 2024年の旅程表 本年も２回！６月と11月にユーザーイベントを実施します。加え […]
データ分析者達の教訓 #13- 基礎統計量と可視化にかけた時間が予測モデルの値打ちを上げる
皆さんこんにちは。IBM Data&AIでデータサイエンスTech Salesをしている斉藤明日香です。 昨年2023年のこちらのシリーズが非常に好評だったためシーズン２突入となりました。 このリレ […]
IBM SPSS Modeler関連書籍新刊のご案内
みなさまこんにちは。IBM Data&AIでデータサイエンスTech Salesをしている斉藤明日香です。2023年12月末、刊行された「ビジネス・データサイエンス入門」（白桃書房）の紹介をさせていただきます。 […]
IBM Watson事例 : EquBotがAI搭載ETF「AIEQ」で市場を圧倒
投資顧問会社、銀行、その他の金融機関は、スプレッドシートやメディアの雑談をふるいにかけるアナリスト軍団を抱えています。しかし、その大手企業でさえ、現代のグローバル経済が生み出す大量のデータに追いついていくことは現実的では […]