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NRIデジタルに蓄積する深い洞察と知見をシェア。仕事に役立った「おすすめ本」の紹介も

運営しているクリエイター: NRIデジタル株式会社

#データサイエンティスト

初めての著書『０から始めるＡＩ・データサイエンス超入門』ができるまで＆見どころ紹介

はじめにNRIデジタルデータサイエンティストの藤田一樹です。 2016年に野村総合研究所（NRI）に入社し、2021年よりNRIデジタルのデータサイエンティストとして、AIによる需要予測を活用した「AI発注システム」など、「AI・データサイエンス×システム開発」領域を中心にお客さま企業のAI活用・DXの推進を支援しています。 2024年7月31日、私自身初めての著書となる『０から始めるAI・データサイエンス超入門』（東洋経済新報社）が発行されました。この本を書くことになっ

データサイエンスで社会課題を解決しよう：ファッション編

1. はじめにNRIデジタルのデータサイエンティストはAIや機械学習、データ分析に従事するだけではありません。NRIデジタルのパ―パス「まだ見ぬ世界を切り拓こう。」を体現するべく、新たな価値創造を目指し、社会課題を起点としてソリューションを考えたアイデアソンの取り組みを、2回にわたり紹介します。まずはファッション編です。 2. 課題とソリューションの検討ファッション業界の課題服は流行りの移り変わりが激しく、大量に生産され、大量に廃棄されます。こうしたファッション業界の課題

データサイエンスで社会課題を解決しよう：フードロス編

1. はじめにNRIデジタルのデータサイエンティストはAIや機械学習、データ分析に従事するだけではありません。前回のファッション編に続き、NRIデジタルのパ―パス「まだ見ぬ世界を切り拓こう。」を体現するべく、新たな価値創造を目指し、社会課題を起点としてソリューションを考えたアイデアソンの取り組みを紹介します。今回はフードロス編です。 2. 課題とソリューションの検討フード関連の課題 "食品ロス"という言葉は1998年頃に登場し、2001年には農林水産省が食品ロスに関する統計

【生成AI技術動向】著者が語る、書籍「AIナビゲーター 2024年版」の見どころ

NRI・NRIデジタル執筆の書籍「AIナビゲーター 2024年版」（東洋経済新報社）が、このほど発行されました。本書は、NRIグループの研究員、コンサルタント、データサイエンティストが共同で執筆。生成AIの歴史、主要技術、発展を支える技術的基盤、規制とリスク、各業界での活用状況、そして未来展望を解説し、この分野における深い理解と潜在力の活用に向けた洞察を提供しています。 NRIデジタルからは、データサイエンティストの2人が「生成AIを進化させる技術動向」についての章を担当し

コンペで続々上位入賞！NRIデジタルのデータサイエンティストたちはなぜ強い？

2023年9月、Nishika社主催のコンペティション「日本酒銘柄画像検索」で、NRIデジタル社員のチームが1位を獲得しました。画像検索により、同一ブランドの日本酒を特定するというもので、物体検出モデルによる日本酒瓶の検出、さまざまな距離学習モデルのアンサンブルなどの工夫をした結果が、高スコアにつながりました。実はNRIデジタルのデータサイエンティストたちは、これまでにも数々のコンペで高い成績を修めています。直近の上位入賞実績は以下のとおりです。「2023年度人工知

【おすすめ本②】河本薫「最強のデータ分析組織なぜ大阪ガスは成功したのか」

こんにちは！ NRIデジタルでデータサイエンティストをしている菅です。今回ご紹介する本は、河本薫さんが書かれた「最強のデータ分析組織なぜ大阪ガスは成功したのか」という本です。私は学生時代、河本さんの講義を受講し、今の職種を目指すきっかけとなりました。当時の講義で学んだエッセンスがこの本にも詰まっており、ここ数年で歩んだキャリアとも絡めて、3章構成でご紹介したいと思います！（執筆：NRIデジタル　菅貴博） 1.データ分析は手段に過ぎないこの本では、と記されています