2025.12.18 13:12
生成AIは業務システムの夢を見るか（2）｜業務システムは「算数」の世界
国語と算数をつなぐ「翻訳」がポイント 質問：前回に引き続き、岡さんにお話を聞いていきたいと思います。前回はLLMが国語、システムが算数、というお話でしたが、これを受けて、「業務システムへの組み込み」という部分についてお話を伺いたいと...
2025.12.18 13:12
生成AIは業務システムの夢を見るか（1）｜LLMに算数をやらせるな。
生成AIに過度な理想を抱きすぎてはいけない 生成AIの活用を検討していない企業はいないでしょう。多くの会社が、自社の業務に生成AI、とりわけLLM（Large Language Model）を組み込み、生産性向上を成し遂げようと腐心...
2014.12.30 08:59
Python vs R 実装方法の違い（ロジスティック回帰）/PythonとRのビッグデータ統計分析の比較 第3回
Python+Anaconda+Eclipseでロジスティック回帰プログラムを実行 前回の記事では、統計モデルを構築する上ために必要となるプログラム実行環境の構築手順を説明しました。今回は、実際にロジスティック回帰のプログラムを実行します...
2015.01.06 09:06
Python vs R 実行速度比較（ロジスティック回帰分析）/PythonとRのビッグデータ統計分析の比較 第4回
200万件データのロジスティック回帰モデルでPythonはRより4倍早かった 前回の記事では、Pythonからロジスティック回帰のプログラムを実行しました。最終回である今回は、PythonとRで同じデータを使って同じ統計モデルを実行し、処...
2020.12.11 08:21
pandas でヘッダーが複数ある POS データを縦持ち横持ち変換する（前編）
この記事は GiXo アドベントカレンダー の11日目の記事です。昨日は、非エンジニアの Kaggler がエンジニア指南を受けて気づいた、たった1つのことでした。 Technology div. の緒方です。 本記事では、 ...
2020.12.12 07:45
pandas でヘッダーが複数ある POS データを縦持ち横持ち変換する（後編）
この記事は GiXo アドベントカレンダー の12日目の記事です。昨日は、pandas でヘッダーが複数ある POS データを縦持ち横持ち変換する（前編）でした。 Technology div. の緒方です。 本記事では前回の...
2022.04.08 14:00
新入社員とそのメンターに聞く、ギックス流「人材育成」の極意
理系出身者が多く在籍しているギックス。Design&Science（D＆S） Divisionでは、データを扱う業務は未経験でも、体系的に学べる育成プログラムを提供することで、短期間で成果を出せるスキルを身につける環境が整っていま...
2023.05.31 10:00
データアナリスト職アシスタントマネージャー 田原 有紀子のインタビュー記事を「talentbook」に掲載いたしました
「talentbook」に、データアナリスト職アシスタントマネージャー 田原 有紀子のインタビュー記事を公開いたしました。本記事は全3部作になっており、当社のデータサイエンティスト3名の一日にそれぞれフォーカスをあてながら、従事する業務や...
2025.07.16 12:00
挑戦を糧に、事業を創る人材へ｜ギックス ビジネスプロデューサー 西田尚徳インタビュー
ギックスのBusiness Analytics & Optimization Divisionで、ビジネスプロデューサーを務める西田尚徳。学生時代から起業に挑戦し、前職では20年にわたり新規事業や海外赴任も経験してきたそのキャリア...
2026.05.07 08:04
人格AIに何を求めるべきか｜tagahikoGPTを作ってみた（1/3）
生成AIの活用が広がる中で、AI社長や、AI部長などを作るケースが増えています。実際に、ギックスにおいても、特定の役員・コンサルタントの人格を模した「○○AI」が存在します。（もちろん、特定の人物を模倣せず、特定の機能を有するAI エージ...
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