ノーコードではじめる表データ解析｜株式会社ヒューマノーム研究所【AI部】

ノーコードAIツールで予測するたこ焼き屋さんの客層｜第3回作成した販売予測AIをつかう

こんにちは！ヒューマノーム研究所でインターンをしている佐藤です。先日、初めて友達とお酒を飲みながらたこ焼きを食べました。お酒とたこやきって合いますね！ハマっちゃいそうです…。この連載ではたこ焼き屋の売り上げデータについて、当社が開発するHumanome CatData（以下CatData）を使って分析しています。第1回では、「天気と購買数」や「客層と購買数」など、いろんなパターンの相関関係を見た考察（妄想）を、第2回では、たこやきの購入数を予測するAIを作成し、学習する

だれでもできる主成分分析でデータ傾向をつかむ

こんにちは、ヒューマノーム研究所のしゅんです。暑い日が続いていますね。こんな時に、極寒の地に生息するペンギンを見ると、なんだか涼むし癒されます。ペンギンは、漢字で書くと「人鳥」と書くようです。二本足で歩いているからでしょうか？さて、データサイエンティストや機械学習を扱う皆様には馴染みのある有名なデータで”palmerpenguins”というペンギンに関するデータがあります（今回の記事用に改変した表データは以下のリンクからダウンロードできます）。本データの中身は表1のよ

【AI解析事例】アイスの購入額をブラウザだけで予測してみる

みなさん、こんにちは！ヒューマノーム研究所のえりこです。ここ最近はとても暑い日が続いています...。35°Cを超えるような日は、クーラーの効いたお部屋でアイスを食べたくなります。私が今食べてみたいおうちアイスは、鹿児島・宮崎では明日から期間限定で販売されるゴディバ「南国白くまチョコレート」です。ものすごく美味しそうなのですが、この気温ではゴディバショップから自宅まで持ち帰るのがなかなかハードル高そうで、そこが少し気になります。さて、今回はせめて気持ちだけでも涼しく

「遺伝子変異と疾患発症の関連性」について高校生がノーコードツールで解析した話

こんにちは。ヒューマノーム研究所次世代先端教育特命研究員の辻敏之と申します。普段は中学・高校の教員をしながら、ヒューマノーム研究所のお手伝いをさせていただいています。勤務している学校では、一部の生徒が「研究活動」と称して各自が研究テーマをもって研究を行っています。そのジャンルは多岐にわたるのですが、ここではその中でHumanome CatDataを活用した事例について紹介させていただきます。その生徒の研究テーマは「遺伝子変異と疾患発症の関連について」というものです。

ノーコードAIツールで予測するたこ焼き屋さんの客層｜第1回客層データを可視化する

こんにちは！ヒューマノーム研究所でインターンをしている佐藤です。みなさんは、たこ焼きを買う派ですか？自宅で作る派ですか？私は自宅で作る派です。個人的には、たこ焼きにソースをかけてお出汁につける食べ方が好きで、家で作るときは必ずやっています。とても美味しいので是非試して見てください！さて、今回の連載では、そんなたこ焼きの売り上げデータについて、当社が開発するHumanome CatData（以下CatData）を使って分析していきます。 CatDataは、無料で大

データサイエンス人材がいなくてもなんとかなる！ AIツールを使ったチーム開発

こんにちは！ヒューマノーム研究所です。 AIは既に多くの業界で利用されていますが、みなさんは自分自身でAIを作ったり、自分が作ったAIでデータ解析をしてみたことはありますか？　どんなに単純な機能であったとしても、実際にAIを作って活用してみた経験をお持ちの方は、それほど多くはないのではないでしょうか。当社は「Humanome CatData（以下「CatData」）」という表データを使ったAI開発ツールを開発しています。CatDataはノーコードツールという、プログラミ

スマホ利用時間データをノーコードツールで解析してみる｜②AIでデータ比較を省力化編

こんにちは。ヒューマノーム研究所・次世代先端教育特命研究員の辻敏之と申します。普段は中学・高校の教員をしながら、ヒューマノーム研究所のお手伝いをさせていただいています。前回は総務省が作成し、e-STATで公開されている、社会生活基本調査平成28年社会生活基本調査調査票Ａに基づく結果生活時間に関する結果生活時間編をHumanome CatData（以下 CatData）を用いて解析してみようということで、CatDataの持っている可視化機能を使ってデータの観察を行

CatDataの機能追加だより｜チームで分析！「グループ機能」をご紹介

こんにちは。ヒューマノーム研究所です。最近は、表データ向けのAI開発ツール・Humanome CatData（以下「CatData」）の新機能を精力的に開発しています。みなさまに便利に使っていただけるように、どんどん機能改善していけたらと思っています。さて今回は、なんと5ヶ月ぶり（！！！）の新機能のご紹介になります。今回ご紹介するのは、複数人での解析が便利になる「グループ機能」です。この機能を利用すると、チームでAI解析ができるようになり、複数人での作業がスムーズに進

【データ解析初心者向け】マウスだけで営業実績を可視化・分析する

こんにちは！ヒューマノーム研究所です。近年、IT関連の技術の進歩が著しく、さまざまな企業でDXによる業務の効率化が求められています。経済産業省は「DX」を以下のように定義しています。このように、DXを推進する上では業務データを分析し、定量的な課題を見つけることが重要視されています。しかしながら、実際のデータを分析し、その結果から課題を見つけるのは思っているより大変です。そこで、当社が開発する初心者向けデータ分析ツール「Humanome CatData（以下「C

レンタサイクルの利用者数を予測するAIをノーコードで作ってみた｜第5回：時系列データの取り扱い

こんにちは！ヒューマノーム研究所でインターンをしている佐藤です。今回の連載では、レンタサイクルのデータについて、当社が開発するHumanome CatData（以下CatData）を用いて分析しています。第1回から第4回目では、2011年1月1日〜2012年12月31日までに集められたレンタサイクルのデータを2012年11月1日で分割し、2011/01/01〜2012/10/31のデータでモデルを作成し、2012/11/01〜2012/12/31のデータでモデルの評価

レンタサイクルの利用者数を予測するAIをノーコードで作ってみた｜第4回：作成したAIの評価と精度向上

こんにちは！ヒューマノーム研究所でインターンをしている佐藤です。この連載では、レンタサイクルのデータを当社が開発する Humanome CatData（以下CatData）を用いて分析し、自転車のレンタル数を予測するモデルを学習しています。今回は、前回に引き続き、レンタサイクルのデータをCatDataで分析していきます。前回の記事では、学習用のデータとして準備した2011/01/01〜2012/10/31分のレンタサイクルの利用者数データを使ってモデルを作成しまし

レンタサイクルの利用者数を予測するAIをノーコードで作ってみた｜第3回：レンタル数を予測するモデルの学習

こんにちは！ヒューマノーム研究所でインターンをしている佐藤です。今回の連載では、レンタサイクルのデータを当社が開発する Humanome CatData（以下CatData）を用いて分析し、自転車のレンタル数を予測するモデルを学習します。前回の記事では、AIの作成に向けた事前準備として、時系列データを分割しました。今回は、前回作成した 2011/01/01〜2012/10/31 分のデータを使って、自転車のレンタル数を予測するモデルを学習します。 CatDataを使

レンタサイクルの利用者数を予測するAIをノーコードで作ってみた｜第2回：AI作成に向けた時系列データの準備

こんにちは！ヒューマノーム研究所でインターンをしている佐藤です。今回の連載では、レンタサイクルのデータを当社が開発する Humanome CatData（以下CatData）を用いて分析し、自転車のレンタル数を予測するモデルを学習します。前回の記事では、データを「可視化」することで、データの傾向の確認を行いました。様々なグラフでデータを確認できて楽しかったです！今回は、データを分割したり、モデルの学習時に不要となる情報をあらかじめ削除するなどの「データの前処理」を

スマホ利用時間データをノーコードツールで解析してみる｜①可視化編

あけましておめでとうございます。この記事が2023年最初の投稿となります。本年も当noteのご愛顧のほど、よろしくお願いいたします。さて、近頃はたいそう便利な世の中になったもので、スマホさえあれば、ちょっと気になることがあったらすぐに検索、保存しておきたいシーンはすぐに写真か動画にすることができます。我々の生活にスマホは欠かせないものになりました。ちなみに筆者におきましては、自宅の鍵、定期、電子マネー、書籍、地図、音楽、睡眠のログのビューワーなどなどさまざまなことを

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