YDK / KNOWLEDGE & MAKING

知って、試して、次の一歩へ。

YDKが公開するAI活用の判断表、データ分析の検証方法、親子AIラボの制作記録を、知りたいテーマから読めます。

一般的な知識に加え、LAITの診断設計、再計算できるデモ、実装した試作の記録を掲載します。執筆・編集はYDK合同会社です。

よくある質問から詳しく読む

短い回答はQ&Aで、判断の条件や具体例は個別記事で読めます。

33問のQ&Aを開く

生成AIの契約・運用を整える

YDKのLAITが、契約の重複、研修と診断の選び方、企業の生成AI活用を進める順番を整理します。

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企業データから、予測を考える

YDKのLAITが、データの準備、生成AIと専用モデルの違い、売上予測の評価方法を解説します。

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INSIGHTS

売上予測の評価方法

LAITの評価設計では、未来の情報を混ぜずに期間を分け、簡単な基準と予測誤差を比べ、業務で許容できるかを確かめます。

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INSIGHTS

機械学習の準備を確認する

LAITは、予測する目的、結果の記録、使える入力、時間の整合、評価用データ、運用担当を確認し、開発へ進むかを考えます。

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INSIGHTS

Excelから機械学習を始めるには

Excelでも、日付・売上・商品などの意味が分かり、目的に合う履歴があれば予測モデルを始められます。LAITでは形式よりデータの中身と、予測を何に使うかを重視します。

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INSIGHTS

機械学習に必要なデータ量

機械学習に必要なデータ量は、目的・記録の粒度・季節性・正解の数・許容誤差で変わります。LAITでは一律の件数より、学習と評価に必要な条件がそろうかを先に整理します。

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INSIGHTS

売上予測AIの使い道と条件

売上予測AIは、過去の売上と予測時点で分かる条件から、将来の金額や数量を見積もるモデルです。LAITでは発注や人員配置など、予測を使う意思決定に合わせて対象と評価を決めます。

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INSIGHTS

生成AIと機械学習の使い分け

生成AIは機械学習を使う技術の一つです。企業では文章や画像の生成と、売上・離反などの予測を用途で分けると整理できます。LAITは生成AIの運用から企業専用の予測モデルまでを扱います。

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試作・制作過程と検証記録

YDKが実装したアトリエの制作記録と、再計算できる架空データの分析デモを公開します。家庭で作品を考える設計例もまとめています。

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