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【機械学習自動化第1弾】マーケティング分析がここまで簡単に！AI×Pythonで学ぶAutoML-回帰問題編-
01.はじめに
公開日
2025年03月25日
総再生時間
1時間18分08秒
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セミナー概要
データ分析や機械学習に興味はあるけれど、専門的すぎてハードルが高いと感じていませんか？そんな皆さんにおすすめするのが「AutoML（自動機械学習）」です。
AutoMLとは機械学習の分析を行う一連の流れを自動化する技術のことです。
一般的に機械学習を使った分析を行う場合、
①問題・仮説の定義
②データを予測しやすいように綺麗に加工する（特徴エンジニアリング）
③色々な種類がある機械学習モデルの中から最適なモデルの選定
④精度を高めるためのパラメータ調整（パラメータチューニング）
⑤複数のモデルの性能比較
という操作を繰り返す必要があります。
１つ１つの操作を１からPythonで書こうとすると時間がかかってしまうものですが、これらの手順を自動化してコーディングにかける時間を最小限にしようという試みがAutoMLなのです。
様々なAutoMLツールがある中で、今回はPyCaretというライブラリを使ってAutoMLの入門編を学んでいきましょう。これらを使えば、圧倒的に少ないコードで、上記の一連の処理、つまりデータの処理から複数のモデル比較までを行えます。
さらに、ChatGPTやgeminiをはじめとするAIも利用することで、もうPythonコードを書くことに悩むことはありません。
講義では実際のビジネスの場面でよく見られるデータを使って、AutoMLの流れを体感頂きます。例えば売上データを使った予測。次のような広告費に対する売上データから、それぞれの広告費と売上との関連性を明らかにし、どの広告の予算をいくら増やす/減らすことで売上がどのように変化するかを予測することができるようになります。
手書きでコードを書くと、１つモデルを作成すると疲れ果ててしまうことも多いですが、PyCaretを使えば、複数のモデルを一度に作成することも簡単です。より良いモデルを作成するための機械学習の一連の流れをご紹介していきます。
※こちらの動画にはお得なシリーズセット版(第1弾～5弾収録)がございます。
■【機械学習自動化】
Pythonで学ぶAutoML講座（セット版）
岡崎 凌
Okazaki Ryo
＜講師略歴＞
「大人のための数学教室・統計教室」経営企画室室長
大阪大学基礎工学部修士。
人工知能（AI）の画像認識モデルを構築。
初学者向けの統計学や、機械学習や人工知能を含む高度な分析手法まで幅広く対応。
データ分析の目的やニーズに合わせてExcel、R言語やPython言語を含むプログラミング言語、BIツールなどソフトウェアを活用する講座を開発し、法人向け研修やセミナーを行う。
分析のコンサルティングも行っており、大手アパレルメーカーの売上分析などを手がける。
<<研修・外部提供講座>>
・澤田経営道場 統計学講師
・株式会社オンラインスクール「誰でも簡単！ビジネス統計学講座」
・株式会社TAC「統計検定® ２級 試験対策講座」
・スポーツ系専門学校 データアナリスト講師
・データ分析コンサルティング（製造、アパレル、美容、医療関連企業等）
他、年間約30社にて法人向け研修を実施。
セミナー内容
・売上など数値データを予測するための機械学習モデル（重回帰分析、ランダムフォレスト、lightGBM）
・最適な機械学習モデルを選ぶ方法
・説明変数選択とパラメータチューニングによる予測精度の改善
・Python言語による実践（広告費に基づく売上データの予測）
受講対象
・お仕事でデータ分析にかかわる方（マーケティング・人事・販売管理）
・ビジネスにデータサイエンスを導入したい経営者の方
・統計学やデータサイエンスを学びたい方
・機械学習に興味のある方
（数学、統計学が苦手な方でもご参加いただけます。）