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...
2022.02.25 11:00
データ処理基盤開発で日々の「意思決定」の精度を高める、DIプラットフォームとは
ギックスは、「あらゆる判断を、Data-Informedに。」をパーパスとして掲げています。データインフォームド（DI）とは、「人が論理的に考え、合理的な判断をする」ことを目的としたデータ活用です。類語として並べられるデータドリブンの「デ...
2022.03.04 11:00
DIコンサルの知見を詰め込んだ「自社プロダクト」。ギックス流のサービス開発とは
ギックスは、「あらゆる判断を、Data-Informedに。」をパーパスとして掲げ、これまで多くの企業のデータ分析を支援してきました。お客様の様々な課題を解決する中で、特定の業界や業務領域における共通の課題を発見するケースがあります。それ...
2023.03.16 11:00
Data-Informed事業本部 事業企画担当 大森 研史郎のインタビュー記事を「talentbook」に掲載いたしました
「talentbook」に、Data-Informed事業本部 事業企画担当 大森 研史郎のインタビュー記事を公開いたしました。当社の「コアタイムのないフルフレックス制度」について、実際の1日の流れをもとにお話しております。詳細は下記より...
2024.12.27 09:30
挑戦を恐れない環境で成長する ギックスのプロジェクトマネージャーが目指す新しい価値創造
プロジェクトベースでクライアントに価値提供を行うギックスでは、大きく2種類のプロジェクトが存在します。1つはデータ活用におけるクライアントの課題を特定し、その解決策への示唆を見出すもの、もう1つは得られた示唆をもとにしたシステムの開発を行...
2025.07.03 16:15
「AI-Informed（AIインフォームド）」という行動様式 〜AIの力を借りて、人間がより良く決めるために〜｜社長ブログ：ギックスが目指す世界
こんにちは。ギックス代表の網野です。昨今、生成AIが社会に急速に広がっています。もはや「ブーム」という言葉が正確ではないほどに、業務の中に“自然に組み込まれている”という印象を受けています。いわゆるアーリーアダプターを超えて、すでにレイト...
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 Produce & Business Architect (BP&BA) 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...
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