AI人材でビジネストランスレーター(翻訳者)のニーズが高まっている理由

日経とnoteの共同コミュニティ「Nサロン」運営担当の永吉です。昨日、Nサロンの集中講座「データサイエンティストによるデータ道場」の開講プレイベントに参加してきました。

講師はデータサイエンティストの育成をする会社、データミックス代表の堅田さん。日経もそうですが、これまで多くの企業の機械学習や統計モデリングのコンサルティングを手がけています。

堅田さんによると、AIを活用したビジネスが盛んにな

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「なんか分析して」と言われた時に取るべきデータ分析の考え方

新規事業の立ち上げ前、立ち上がり期、グロース期と異なるフェーズでデータ分析をしてきた過程で、「カオスな中から意味を見つけてメッセージを発信するためのデータ分析」の大枠の考え方が自分の中で幾分型化できたので、発信してみようと思います。

想定読者は事業会社で戦略-戦術を考えられる参謀的な役割をされている若手で、特にベンチャーの1,2年目の方々はもしかしたら参考になるかもしれません。

*あくまでも事

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なぜ急にnoteのフォロワー数が伸びたのか?

急にnoteのフォロワー数が爆増して、何事かと思う
AI/データ分析/データサイエンティストのnoteの投稿をした後だったので、このnoteがバズったって思って、この流れに乗らない手はないと、寝ずにとりあえず5noteくらい書いて、毎日投稿しながら様子をみようと考える

一方、爆増の原因を究明すべく、自分で調べたりしたのだが、検索能力が低すぎて、わからずじまい

twitterで、そのことを書くと

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NFTライブコマースのAuctionityではどのような取引が行われているのか?

NFTの取引プラットフォームとしてはOpenSeaが有名です。OpenSeaはマーケットプレイスとして、各自がNFTを出品し、購入者とコントラクトを通して売買を行います。

昔、OpenSeaを含むNFTマーケットの取引を分析した記事をMeduimで書きましたので、取引ボリュームなどの概観を知りたい方はこちらをご覧ください。

https://medium.com/catabira-japan/n

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Octoparse Japanは1周年を迎えました!

2018年から、新たな成長戦略の一環として、Octoparseは日本市場に進出し始めました。今年の7月、Octoparseは日本語サービスをリリースしてから一年になりました。ご利用いただいた皆さんには大変感謝しております。感謝の気持ちを込めまして、2019年7月18日(木)~7月26日(金)の期間で1周年記念セールを開催いたします。(セールの詳細はこちら)

Octoparseについて

世界中の

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noteはじめます。

こんにちは、Daichi Shinoharaです。
グランバレイ というデータ分析のコンサルティング会社でマネージャーをやっています。

キャリアとしては、大学を卒業後に新卒で入社した金融系Sierを経て、
セブ島留学したり起業をサポートしたりして、現在にいたります。

データ分析(BI) のツールや環境構築が苦手ではなかったので、これらにフォーカスしたコンサルティングやSIビジネスに関わり、今

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Insight & DataDriven Study Meeting無事終了

以前よりTwitterでやりとりがあった松本健太郎(@matsuken0716)さんと共同主催でInsight & DataDriven Study Meetingとしてイベントを行い、『マーケティングにおけるキャンペーンや広告の効果測定にはどんな観点があるか 』としてお話しました。スライドはこちらです。

ということで毎回恒例の振り返りです。

良かったこと

前日に資料をアップした

前回の白

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ブロックチェーン技術の特許戦争の現状は?

特許の取得はブロックチェーンビジネスの流れで現在加速している一つの領域です。

そのユースケースをいくつか紹介します。

IBMはアメリカ国内での特許申請を増やしており、既に100以上の特許の申請を行なっています。

1年を通して300%の特許数の拡大を行なっており、全世界で約36万6000人の従業員規模の会社では最大規模の動きになります。

ブロックチェーン関連の特許申請数は年々拡大が進んでいま

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「ワークマン。」
は作業服チェーン最大手だが8期連続で最高益を更新(先日の『日本経済新聞』朝刊)。営業担当者のEXCELによる市場分析を促しデータ分析力を部長への昇進条件とする徹底ぶりで上司の勘による否定意見を抑えた。だから議論が活発になる。そこにAI任せはない。

データ探索型最強BIツールQlik製品の特徴をまとめてみた

私が以前使っていたBIツールQlik をご紹介します。

答えはないけどデータを高速にチェックしたいなど「探索型の可視化」に強い(使わない手はない)製品です。

まとめ
・セルフサービス型の分析ツールとしてTableauと似ている
・A/Bテスト、答えのないデータ探索において最強
・ライセンスが少し高い点とメモリを消費する点からメンテナンスが重要

Qlikブランド

Qlik Tech社のBIツ

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