データ活用

顔画像を題材に、主成分分析とクラスタリングを用いて「分類とは何か？」を実践的に解説。 複雑な情報をどう整理し、どのようにグループ化するかを、AIによる特徴抽出と可視化を通じて体感できます。

データを整理し、構造を明らかにするために不可欠な「分類」。本記事では、AI生成の顔画像を題材に、主成分分析（PCA）とクラスタリングを用いた分類手法を実践し、データの背後にある“違いの構造”をどのように可視化できるのかを解説します。人間の直感では捉えきれない多次元情報をどう扱うか。その理論とプロセスを分かりやすく紹介します。

需要予測の精度は、経営判断のスピードと質を大きく左右します。今回はARIMAXとXGBoostという2つのモデルを使って、商品別の売上予測を実施。MAPEやWAPEといった指標を用いて精度を比較し、予測モデルがどのような特徴量に敏感かも分析しました。属人的な勘から脱却し、データに基づく意思決定を支援する実践例としてご参考ください。

ARIMAXモデルを使った売上予測に挑戦。シンプルな特徴量でも傾向は捉えられたが、さらなる精度向上には特徴量エンジニアリングがカギ。次回はXGBoostで比較予定。

中小企業が抱える需要予測の課題に対し、実践的なアプローチを紹介。経験や勘に頼らず、データの整備やシンプルな手法の導入、現場の知見との融合を通じて、予測精度の向上を目指します。まずは小さな一歩から始めてみませんか？