Generated by All in One SEO v4.9.10, this is an llms.txt file, used by LLMs to index the site. # 株式会社ししまろ データ分析・AI・DXで明るく楽しい未来へ ## Sitemaps - [XML Sitemap](https://54.95.138.195/sitemap.xml): Contains all public & indexable URLs for this website. ## 投稿 - [人事×AI--採用・離職防止・キャリア構築のための活用事例](https://54.95.138.195/blog/ai/755) - 人事×AI 採用・離職防止・キャリア構築のための活用事例と進め方 近年、人事領域におけるAI・データ分析の活用 - [製造業における予測メンテナンス手法の概要](https://54.95.138.195/blog/machine-learning/746) - この記事では、機械学習を用いた設備メンテナンス手法である「予測メンテナンス」について説明します。「予測メンテナ - [列指向フォーマットの仕組み](https://54.95.138.195/blog/614) - 目次 はじめに行指向フォーマットとは列指向フォーマットとはまとめ参考 はじめに データベースは、データ保存形式 - [Gitの日本語が文字化けしないようにする](https://54.95.138.195/blog/619) - 日本語のファイルが含まれているときに、git statusやgit commitの出力で、日本語が文字化けしな - [ghqを使ってgithubのリポジトリを管理する](https://54.95.138.195/blog/612) - 目次 ghqとはghqのインストール方法ghqの使い方 ghqとは Githubのリポジトリ管理を楽にするコマ - [Jupyter上でChatGPTを使える!Jupyter aiを使ってみる](https://54.95.138.195/blog/ai/597) - 目次 はじめにJupyter aiとはJupyter aiのインストールJupyter aiの2つの使い方サイ - [Spotifyの近似最近傍検索ライブラリvoyagerを使ってみる](https://54.95.138.195/blog/ai/607) - 目次 Voyageとは近似最近傍検索とはHNSWアルゴリズムとはvoyagerを使ってみるインストールデータの - [BigQueryでチェックサムをする方法](https://54.95.138.195/blog/ai/605) - 目次 チェックサムとはBigQueryでチェックサムをする方法まとめ参考 チェックサムとは チェックサムとは、 - [GPT Pilotを使ってAIと一緒に開発をしようとしてみた](https://54.95.138.195/blog/ai/601) - 目次 GPT PilotとはGPT Pilotの特徴GPT-Pilotの仕組みGPT-Pilotを使ってみる事 - [ChatDevを使って、ChatGPTにソフトウェア開発をやらせてみる](https://54.95.138.195/blog/ai/590) - 目次 ChatDevとはChatDevの仕組みChatDevを使ってみるまとめと所感参考 ChatDevとは - [(ch-8) ロジスティック回帰 + WordEmbeddingによる感情分析](https://54.95.138.195/blog/ai/586) - 感情分析のためのモデルを作成していきます。ここでは、Word embeddingを使った特徴量を作成し、それを - [(ch-7) ロジスティック回帰 + TF-IDFによる感情分析](https://54.95.138.195/blog/ai/572) - ロジスティック回帰 + TF-IDFによる感情分析 感情分析のためのモデルを作成していきます。まずはベンチマー - [(ch-6) テキストデータを整形して、ロジスティック回帰 + BoWによる感情分析を改善する](https://54.95.138.195/blog/ai/565) - 目次 前回の結果の振り返り今回やることデータの前処理データの準備テキストの前処理精度の比較文章の分かち書きクロ - [(ch-5) ロジスティック回帰 + BoWによる感情分析](https://54.95.138.195/blog/ai/561) - 感情分析のためのモデルを作成していきます。まずはベンチマークとして、単純なモデルと、単純な特徴量の組み合わせの - [(ch-4) 潜在的ディリクレ配分(LDA)によるchABSAデータセットの分析](https://54.95.138.195/blog/ai/538) - 前回に続いて、データセットに含まれるテキストの中身の理解を深めます。 そのために、トピックモデルのひとつである - [(ch-3) chABSAデータセットの基礎集計](https://54.95.138.195/blog/ai/530) - chABSAデータセットの基礎集計 ここでは、chABSAデータセットの感情分析を行うにあたって、データの中身 - [(ch-2) 準備編:MacでspaCyを使ったPython開発環境を作成する](https://54.95.138.195/blog/ai/525) - 準備編:MacでspaCyを使ったPython開発環境を作成する ここでは、MacにspaCyをインストールし - [(ch-1) 準備編:chABSAデータセットを感情分析(ポジネガ)のために整形する](https://54.95.138.195/blog/ai/521) - 準備編:chABSAデータセットを感情分析(ポジネガ)のために整形する chABSAデータセットの基礎集計 こ - [MacでMeCabのPython開発環境を構築する](https://54.95.138.195/blog/ai/489) - この記事では、MacにMeCabをインストールして、PythonでMeCabを使用できるような環境を整えます。 - [Open Interpreterを使ってみる](https://54.95.138.195/blog/ai/559) - 目次 Open Interpreterとは?インストールとセットアップ基本的な使い方注意点まとめ Open I - [pygwalkerを使ってデータを可視化してみる](https://54.95.138.195/blog/ai/470) - 目次 1.はじめに2. pygwalkerのインストールとセットアップ3. 基本の操作4. 基本的なチャートを - [ChatGPTを使って予測モデルを作成する(6): ハイパーパラメータチューニングを実行する 再挑戦](https://54.95.138.195/blog/ai/437) - 目次 前回の実行結果のふりかえり仮説検証まとめ 1. 前回の実行結果のふりかえり 前回のブログでは、ハイパーパ - [ChatGPTを使って予測モデルを作成する(5): モデルの精度改善案を考えさせてみる](https://54.95.138.195/blog/ai/358) - 目次 イントロダクション1.1 はじめに1.2 今回のモチベーション準備2.1 ライブラリのインストールとOp - [ChatGPTを使って予測モデルを作成する(4): 複数のモデルを実行して精度比較させてみる](https://54.95.138.195/blog/ai/348) - 前回のブログでは、LangChainからChatGPT APIを呼び出して、自然言語からランダムフォレストのコ - [ChatGPTを使った自律型AIエージェントJARVISを動かしてみる](https://54.95.138.195/blog/ai/366) - ARVISとは、ChatGPT等のLLMを使って、機械学習の複雑なタスクを自動的に解くことを目的とした自律型A - [ChatGPTを使って予測モデルを作成する(3): ランダムフォレストのコードを生成・実行してみる 再挑戦](https://54.95.138.195/blog/ai/322) - 目次 イントロダクション1.1 前回の結果1.2 上手く行かなかった原因に対する仮説事前準備2.1 ライブラリ - [ChatGPTを使って予測モデルを作成する(2): ランダムフォレストのコードを生成・実行してみる](https://54.95.138.195/blog/ai/316) - 目次 イントロダクション1.1 はじめに1.2 今回の実験サマリ事前準備2.1 ライブラリのインストールとOp - [ChatGPTを使って予測モデルを作成する(1): 線形重回帰モデルを作成する](https://54.95.138.195/blog/ai/284) - 目次 イントロダクション1.1 ブログの目的と内容1.2 ChatGPTとLangChainの概要必要なツール - [LangChainでOpenAIのAPIを使用する手順](https://54.95.138.195/blog/ai/247) - 目次 イントロダクション動作環境手順3.1 LangChainライブラリをインストールする3.2 OpenAI - [OpenAI Dev Dayまとめ](https://54.95.138.195/blog/ai/625) - 日本時間の2023年11月7日早朝に、OpenAI DevDayが開催され、OpenAIの提供するサービスに関 ## 固定ページ - [お問い合わせ](https://54.95.138.195/contact) - [採用情報 middle data scientist](https://54.95.138.195/recruit/middle_data_scientist) - ししまろ【データサイエンティスト募集】 ミドルクラス以上向け求人:高度なデータ分析・AI開発、DX推進を担うポ - [採用情報 sales](https://54.95.138.195/recruit/sales) - ししまろ 募集要項|法人向けデータ分析コンサルの提案や受注を担うセールススタッフ(リーダー・マネージャー候補) - [採用情報 workstyle](https://54.95.138.195/recruit/workstyle) - データサイエンティストや営業職など、各職種の1日の業務フローを徹底解剖! 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私たち - [【書籍出版(取材協力:弊社役員が「機械学習エンジニア」の項目を担当)】「こども手に職図鑑 AIに取って代わられない仕事100」誠文堂新光社](https://54.95.138.195/news/info/143) - この度、弊社役員が取材協力させていただいた「こども手に職図鑑 AIに取って代わられない仕事100」が出版となり - [設立5周年記念のご挨拶](https://54.95.138.195/news/info/141) - 平素は格別のご高配を賜り、厚くお礼申し上げます。 さて、弊社は2022年7月末日をもちまして設立5周年を迎えま - [事務所移転のお知らせ](https://54.95.138.195/news/info/136) - 平素は格別のご高配を賜り厚く御礼申し上げます。さて、このたび、営業拠点を台東区に移転させて頂く事になりました。 - [【共著書籍出版】AI・データ分析プロジェクトのすべて[ビジネス力×技術力=価値創出] 技術評論社](https://54.95.138.195/news/info/109) - 2020年12月21日発刊の「AI・データ分析プロジェクトのすべて[ビジネス力×技術力=価値創出]」に弊社の油 - [ホームページをリニューアルしました](https://54.95.138.195/news/info/108) - 平素は格別のお引き立てを賜り誠にありがとうございます。 さて、当社ではこの度ホームページをリニューアルいたしま ## カテゴリー - [お知らせ](https://54.95.138.195/category/info) - [AI](https://54.95.138.195/category/blog/ai) - [機械学習](https://54.95.138.195/category/blog/machine-learning) - [予測分析](https://54.95.138.195/category/blog/predictive-analytics) - [データマイニング](https://54.95.138.195/category/blog/data-mining) - [ブログ](https://54.95.138.195/category/blog) - [予測](https://54.95.138.195/category/blog/prediction) - [分析](https://54.95.138.195/category/blog/analytics) - [ChatGPT](https://54.95.138.195/category/blog/chatgpt) - [LLM](https://54.95.138.195/category/blog/llm) - [Python](https://54.95.138.195/category/blog/python) - [SQL](https://54.95.138.195/category/blog/sql) - [可視化](https://54.95.138.195/category/blog/visualization) - [テキストマイニング](https://54.95.138.195/category/blog/text-mining) - [環境構築](https://54.95.138.195/category/blog/environment-construction) - [分析事例](https://54.95.138.195/category/blog/analysis-examples) - [事例](https://54.95.138.195/category/blog/examples) ## タグ - [AI](https://54.95.138.195/tag/ai) - [ChatGPT](https://54.95.138.195/tag/chatgpt) - [予測モデル](https://54.95.138.195/tag/予測モデル) - [JARVIS](https://54.95.138.195/tag/jarvis) - [Hugging Face](https://54.95.138.195/tag/hugging-face) - [HuggingGPT](https://54.95.138.195/tag/hugginggpt) - [randomForest](https://54.95.138.195/tag/randomforest) - [複数モデル比較](https://54.95.138.195/tag/複数モデル比較) - [LangChain](https://54.95.138.195/tag/langchain) - [Python](https://54.95.138.195/tag/python) - [線形重回帰](https://54.95.138.195/tag/線形重回帰) - [環境構築](https://54.95.138.195/tag/環境構築) - [LLM](https://54.95.138.195/tag/llm) - [精度改善](https://54.95.138.195/tag/精度改善) - [ハイパーパラメータ](https://54.95.138.195/tag/ハイパーパラメータ) - [自動](https://54.95.138.195/tag/自動) - [可視化](https://54.95.138.195/tag/可視化) - [データ分析](https://54.95.138.195/tag/データ分析) - [tableau](https://54.95.138.195/tag/tableau) - [自然言語](https://54.95.138.195/tag/自然言語) - [MeCab](https://54.95.138.195/tag/mecab) - [Mac](https://54.95.138.195/tag/mac) - [chABSA](https://54.95.138.195/tag/chabsa) - [感情分析](https://54.95.138.195/tag/感情分析) - [ポジネガ](https://54.95.138.195/tag/ポジネガ) - [テキストマイニング](https://54.95.138.195/tag/テキストマイニング) - [spaCy](https://54.95.138.195/tag/spacy) - [OpenAI Dev](https://54.95.138.195/tag/openai-dev) - [LDA](https://54.95.138.195/tag/lda) - [トピックモデル](https://54.95.138.195/tag/トピックモデル) - [ロジスティック回帰](https://54.95.138.195/tag/ロジスティック回帰) - [予測](https://54.95.138.195/tag/予測) - [Bag of words(bow)](https://54.95.138.195/tag/bag-of-wordsbow) - [ネガポジ予測](https://54.95.138.195/tag/ネガポジ予測) - [自然言語処理](https://54.95.138.195/tag/自然言語処理) - [ネガポジ](https://54.95.138.195/tag/ネガポジ) - [TF-IDF](https://54.95.138.195/tag/tf-idf) - [Word Embedding](https://54.95.138.195/tag/word-embedding) - [FastText](https://54.95.138.195/tag/fasttext) - [ChatDev](https://54.95.138.195/tag/chatdev) - [Pyhton](https://54.95.138.195/tag/pyhton) - [ゲーム作成](https://54.95.138.195/tag/ゲーム作成) - [プログラミング](https://54.95.138.195/tag/プログラミング) - [コード生成](https://54.95.138.195/tag/コード生成) - [GPT-Pilot](https://54.95.138.195/tag/gpt-pilot) - [アプリケーション開発](https://54.95.138.195/tag/アプリケーション開発) - [SQL](https://54.95.138.195/tag/sql) - [Bigquery](https://54.95.138.195/tag/bigquery) - [データ確認](https://54.95.138.195/tag/データ確認) - [チェックサム](https://54.95.138.195/tag/チェックサム) - [Spotify](https://54.95.138.195/tag/spotify) - [voyager](https://54.95.138.195/tag/voyager) - [Jupyter](https://54.95.138.195/tag/jupyter) - [Jupyter ai](https://54.95.138.195/tag/jupyter-ai) - [Git](https://54.95.138.195/tag/git) - [ghq](https://54.95.138.195/tag/ghq) - [文字化け](https://54.95.138.195/tag/文字化け) - [データベース](https://54.95.138.195/tag/データベース) - [製造業](https://54.95.138.195/tag/製造業) - [事例](https://54.95.138.195/tag/事例) - [メンテナンス](https://54.95.138.195/tag/メンテナンス) - [分析](https://54.95.138.195/tag/分析) - [予測メンテナンス](https://54.95.138.195/tag/予測メンテナンス) - [人事](https://54.95.138.195/tag/人事) - [離職防止](https://54.95.138.195/tag/離職防止) - [採用](https://54.95.138.195/tag/採用) - [人事データ活用](https://54.95.138.195/tag/人事データ活用) - [退職予測](https://54.95.138.195/tag/退職予測)