マネーフォワード・データ＆AI

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マネーフォワード所属データアナリスト・データサイエンティスト・データエンジニア・機械学習エンジニア・アナリティクスエンジニア・研究者の共同マガジンです。データ分析・活用事例やデー… もっと読む

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ChatGPTで実現するデータ分析の世界：バイバイSQL（LangChain SQL Database Agent)

データアナリストやデータマネジメントなどの職業が、ChatGPTをはじめとするLLMの出現によってなくなると言われています。私もデータに深くかかわる仕事をしているので、少し気になりますね。自分のポジショントーク的にはいやいや～無理でしょて気持ちにはなるのですが、少し調べてみました。今回は、ChatGPTを活用してテーブル作成やデータ抽出をやってみます。やってみたら、SQLがいらなくなる可能性がありえるかもと思いました。 LangChain SQL Database

MLOps 現場の課題に向き合う勉強会 #1を開催しました

Money Forward Labの久井です。 2023年3月3日にMLSE 機械学習オペレーションワーキンググループ(以下機械学習オペレーションWG)の活動として行ったMLOps 現場の課題に向き合う勉強会 #1について今回ご紹介させていただきます。機械学習工学研究会(MLSE)とはMLSEでは、機械学習を実社会・実産業に適用していく上でのさまざまな知見の集積や体系化を学術界と産業界が共同で行っています。本研究会内部には複数のWGがあり、私が所属している機械学習オペレ

傾向スコアによる逆確率重み付け(IPW)で平均処置効果を推定できる理由〜数式を交えた解説〜

マネーフォワードCTO室AI推進部の tamiya と申します。本稿では、施策の効果検証方法として用いられることのある傾向スコアによる逆確率重み付け(IPW)という手法について解説いたします。はじめに「この施策を行なったことが原因で得られた効果って、どれくらいですか？」これを知るために、Webマーケティングにとどまらず様々な現場で日夜 A/Bテスト（ランダムコントロール実験）が行われる。しかし、A/Bテストが容易に行えない状況というのも一方で存在する。そのよ

MRKL（Multi-Round Knowledge Loop）システムの実現方法理解し、ChatGPTを自社のためにカスタマイズする方法とは(第一回:理論編)

驚きとともにLangChainのプロジェクトを見つけ、チュートリアルでコードを打ち込んでみて大変驚いたのがMRKL（Multi-Round Knowledge Loop）システムの仕組みでした。こんな問いにChatGPTが答えることができます。現在の日本の首相の年齢から現在のフランスの首相の年齢を引いたらいくつですか？（答えは章末にあります） ChatGPTがビジネスで使いづらい点は、データが最新ではないところで、刻々と日々変化するデータには対応できないことでした

NLP2023に参加しました & NLP2023参加報告会を実施しました

こんにちは、Money Forward Labの山岸です！ Money Forward Lab（以下Lab）は、マネーフォワードのValueの1つでもある「テクノロジー・ドリブン」を体現し、さらなるデータの可能性を追求するために設立された、社内研究組織です。私はコンピュータでテキストを扱う技術である自然言語処理（NLP）の研究員として、社内の課題解決・新規技術の研究などを行なっています。この記事では、2023/03/13 - 03/17 に沖縄で開催された言語処理学会第

ChatGPTのfine-tuningをpythonでやってみた

はじめに今話題のchatGPTをビジネスで使用するために、何をするべきか考えています。その中で、ある程度答えが決まっている業務で使えそうなfine-tuningのやりかたとその効果について考察しました。 chatGPT pluginsがリリースされたことで、fine-tuning自体を選択肢とすべきかは検討したほうがいいと思います。 fine-tuning（ファインチューニング）とは、機械学習モデルを特定のタスクやデータセットに対してより適切に動作させるために、既存の学習済

dbt情報共有会の開催レポート- Retty×マネーフォワード -

はじめまして。マネーフォワード分析推進室の木宮(yuu_kimy)です。実はnote自体への投稿が初です。最近は、データ分析基盤の界隈では、その言葉は聞かない日がないぐらいに浸透を見せる「dbt」ですが、分析推進室でも、昨年から徐々に利用を始めています。先月の1/25(水)に、Rettyさんと「dbt情報共有会」を実施しましたので、その開催のあらましをレポートしたいと思います。きっかけ dbtの利用を始めた昨年に、たまたま、Rettyさんのdbtに関する記事

AIとWeb3はコミュニケーションに何をもたらすか？Web3の社内勉強会を実施しました

こんにちは！Money Forward Labの川上（うぇるだん）です。 Money Forward Lab（以下Lab）とは、Money ForwardのValueの一つでもある、「Technology Driven」を体現し、さらなるデータの可能性を追求するために設立された、社内研究組織です。 Labの研究領域現在Labでは、「Autonomous Backoffice」というスローガンを掲げ、バックオフィスの自律化・企業や個人のお金についての悩みを減らすことを目的に

ChatGPTの衝撃ーー新しいテクノロジーがもたらすもの。

またすごいものが世の中に出てきました……。「ChatGPT」、皆さんはもう試されたでしょうか？ ChatGPTとは、サム・アルトマン、イーロン・マスクを中心とした投資家たちが設立した研究機関「OpenAI」が開発した対話型AIチャットボットです。テキストで質問を打ち込むだけで瞬時に、機械学習による非常に精度の高い回答が、しかも会話として違和感のないごく自然な言語で返ってくることで、IT業界を中心に話題になっています。 2023年1月23日マイクロソフトは今後数年かけて

時系列データを分析してみる（4）

　こんにちは、CTO室AI推進部アナリストグループの足立です。私たちアナリストグループは、主に「プロダクトの課題発見のためのデータ分析」に取り組んでいます。ユーザの皆さんがサービスをより利用しやすくなるよう、データ分析によって得られた知見は様々な場面で活用しています。　前回は、時系列データを前処理し挙動を俯瞰して見てみました。今回は前回の結果の一部を利用して、他とは異なる挙動をとる箇所を取り出してみましょう。前回のおさらい（の一部）データの大まかな挙動を掴む　これまで

データマート開発プロジェクトを通して気づいたメンテナンスしやすいクエリの書き方

マネーフォワード　分析推進室　アナリティクスエンジニアの奥野です！私は、現在ビジネスユーザーが使いやすいデータマート開発プロジェクトに携わっており、その中でdbt Coreを使ったデータパイプラインの構築を行っています。データアナリスト1名、アナリティクスエンジニア2名の合計3名で開発を進めています。このブログでは、そのデータマート開発プロジェクトにおいて、メンテナンスしやすいクエリを作るためのアイデアが出てきたので共有したいと思います。伝えたいことは大きく以下の

時系列データを分析してみる（3）

　こんにちは、CTO室AI推進部アナリストグループの足立です。私たちアナリストグループは、主に「プロダクトの課題発見のためのデータ分析」に取り組んでいます。ユーザの皆さんがサービスをより利用しやすくなるよう、データ分析によって得られた知見は様々な場面で活用しています。　前回は、時系列データを前処理して形を整えました。今回は、前回の結果とは違った軸でデータ前処理し、挙動を俯瞰して見てみましょう。データを前処理するデータについて　前回の結果から得られたデータセットを扱いま

Money Forward Labの研究者ってどんな人たち？

はじめにこんにちは！Money Forward Labの川上（うぇるだん）です。 Money Forward Lab（以下Lab）は、Money ForwardのValueの一つでもある、「テクノロジー・ドリブン」を体現し、さらなるデータの可能性を追求するために設立された、社内研究組織です。今回はLabで働くことに興味をもってくださった方に、Labの研究者へのインタビューをとおして、チームの雰囲気や仕事内容をご紹介します。インタビューにご協力いただいたのは、このお二

マネフォの「分析推進室」で働く人たちはこんな人たち！（アナリティクスエンジニア編）

イントロダクションこんにちは。マネーフォワード分析推進室の佐々木です。「データアナリスト編」に引き続き、チームの素敵なメンバーを紹介します。前回の記事をまだ読んでいないという方は是非こちらも合わせてご覧ください。今回は、アナリティクスエンジニアの二人に「この仕事のやりがい」や「どんな方と働きたいか」を聞きました。世の中的にもまだ新しい職種である「アナリティクスエンジニア」ですが、マネーフォワードの中ではとても大事な役割を担っています。アナリティクスエンジニア