AIに営業プロセスを一周させた（2）議事録を確度つきの事実に分解する
- 議事録を確度つきの事実に分解する仕組みが導入されている
- 確度は確認済・推定・未確認の3値で、推定を確認済に格上げしない。矛盾は併記し、温度感の欄に根拠を記載する
- 未確認事項を明示することでAIの誤判断を防ぎ、実務での判断材料となる。矛盾は上書きせず併記する。
#データ分析
耳で聞く！Python で学ぶ マクロ経済学 入門 3
- Pythonでマクロ経済変数の因果関係を分析した結果が公開された
- グレンジャー因果性とVARモデルを用いて8カ国の経済データを分析、因果関係ペア数の変化が明らかに
- 経済指標の変化に応じた分析手法の見直しが必要で、古いモデルは現代では通用しない
Data Movement Policy(DMP)試してみた
- データ移動ポリシー(DMP)を設定して内部ステージへのアンロードを制限できる
- COPY_INTO_INTERNAL_STAGEタイプのルールで行数制限を設定し、ENFORCE_RULESとALERT_RULESでブロック・アラートを分離可能
- 列レベルのタグではDMPが適用されず、テーブルレベルに設定する必要があることが確認された
Why are you using pandas? -pandasとpolarsを内部構造から使い分ける-
- pandasとpolarsはデータの持ち方と処理のさせ方が異なるため、用途に応じて使い分けるべきである
- numpy配列 vs Arrow配列、即時評価 vs 遅延評価、シングルスレッド vs マルチスレッド
- 文字列カラムのメモリ効率はpyarrowを導入することで改善可能だが、処理のさせ方の差はpandasでは埋められない
国内AIエージェント動向(2026/8/25号)
- 国内AIエージェントが業務フローから事業運営へと適用範囲を広げている
- Hmcommは1人で複数Agentで事業運営、Ownrは新規事業の作る・売る・学ぶを連続実行、クラシルは販促費管理、TIMEWELLは図面・論文処理、JPiXは投資検討支援
- 人間の承認と例外処理、公式情報への限定、PIIマスキングなどの権限境界が明示されている
状態空間モデルにおけるFilteringとSmoothingの違いを理解する
- Filteringは過去の観測から現在の状態を推定し、Smoothingは未来の観測も使って過去の状態を推定し直す
- Filteringはp(x_t|y_{1:t})を計算し、Smoothingはp(x_t|y_{1:T})を計算する。予測ステップとベイズ更新、後ろ向きの尤度計算が主な手順
- SmoothingはFilteringより19%高い推定精度を示し、信用区間も狭くなるが、両者のアンサンブルでさらに精度向上が可能である。
Snowflake CoCoでdbtモデル生成を試す：自然言語・設計情報・実装ルールで何が変わるか
- Snowflake CoCoで自然言語や設計情報を入力した際、dbtモデルの生成結果に実装ルールが反映される
- パターン③ではCTE構成や命名規則が生成コードに反映され、パターン②ではdbt設定やテスト定義がYAMLに含まれた
- キー項目の扱いがJOIN条件と出力項目で不一致になる可能性があり、実データとの照合が必要
AIエージェント初心者がポケカの知識を使ってルールベースAIを改善してみた
- ルールベースAIのパワープロテイン使用判断をポケカ知識で改善した
- パワープロテインの使用条件に残りHPとサポートカードの使用予定を考慮、scoreの計算を変更
- 無駄な使用を減らすことで試合の勝率は上がったが、全体的なスコア変化は小さかった
オーバーナイトプレミアムに関連した価格ドライバー特徴量の話
- オーバーナイトプレミアムの銘柄ごとの偏りはドライバーの時間帯で説明される
- ドライバーがアジア時間で動く銘柄は夜間リターンが高くなり、米国時間で動く銘柄は日中リターンが高くなる
- 銘柄のドライバー時間帯と参加者構成の変化を特徴量として利用できる
【イベント大成功】小学生向け！Geminiを使った夏休み企画を開催してきました🌻✨
- Geminiを使った小学生向け夏休みイベントを開催した
- オリジナル絵本作りと説得チャレンジが主な企画、Geminiのクリエイティビティと子どもたちの発想力が融合
- AIの楽しさを伝える活動として、子どもたちの創造性を引き出す手法が注目される
耳で聞く！Python で学ぶ マクロ経済学 入門 2
- Pythonで世界銀行データを分析し、各国のGDP構成比を可視化した手法が紹介された
- GDPの4要素（C, I, G, NX）の比率変動と、1976年〜2024年のデータを用いた2つのフェーズに分ける分析
- 日本の成長率マイナスと政府支出への依存がデータで示され、経済政策の判断材料になる
DWHとは？分析基盤の全体像を理解する ～Snowflake・dbt・Power BIで実現するモダンDWH～（第1回）
- DWHは分析に必要なデータを集約・蓄積する基盤で、ETL/ELTとBIツールと連携する
- ETLはデータ加工後に取り込み、ELTはデータをDWHに取り込んでから加工する。Snowflakeとdbtを組み合わせてDWH構築する
- DWH設計ではデータ品質と統一された集計ルールが重要で、複数システムのデータを統合する際の課題を解決する
【超図解】ChatGPT・Claude・Geminiの使い分けマップ
- ChatGPT・Claude・Geminiの使い分けマップが公開された
- ChatGPTはアイデア出しに最適、Claudeは文章の推敲に適している、GeminiはGoogleツール連携に強み
- 個人情報は仮名で相談し、学習履歴をオフにするのが推奨される
Databricks の Declarative Automation Bundles を用いた機械学習データセット作成基盤の構築
- DatabricksのDeclarative Automation Bundles（DAB）を活用してデータセット作成基盤を構築し、運用効率を向上させた
- DABでジョブ定義や依存パッケージをコードで管理し、Serverless Computeで高速なデータ処理を実現、MosaicML StreamingDataset（MDS）をデータ形式に採用
- Serverless Computeの制約に対応するため、依存パッケージの事前取得やDataFrameのmaterialize機能を導入し、リトライ制御を実装する必要がある。
