LLM Frontline
開発・エージェント
AIに社内データを触らせる前に読むDB設計・SQLの本｜RAGとText-to-SQLの土台を作る4冊
RAGのソースが正規化されていない、列名が意味不明でText-to-SQLが当たらない、集計定義が人によって違う。LLM実務でよく起きるこの3つの詰まりは、モデル側ではなくデータ側の問題です。DB設計・SQL・データ基盤の実在書籍4冊を、扱う範囲と扱わない範囲まで含めて整理します。
#データ整理・分析 の記事
開発・エージェント
Text-to-SQLを業務で使う設計｜デモは動くのに本番で当たらない理由
自然言語で社内DBに問い合わせるText-to-SQLを、デモ止まりにせず業務で使うための設計手順を整理します。ベンチマークの現在地、セマンティックレイヤの用意、DB側での権限強制、実行結果一致による評価セットの作り方、向かない場面までを扱います。
業務活用
Kaggleで学ぶデータ分析・機械学習の書籍ガイド｜入門から深層学習コンペまで段階順に選ぶ4冊
Kaggle入門、テーブルデータで勝つ実践、深層学習コンペ、前処理・特徴量という段階で、データ分析・機械学習を手を動かして学べる実在書籍を目的別に紹介します。
開発・エージェント
機械学習のための数学を学ぶ書籍ガイド｜全体像・線形代数・最適化・確率統計を段階順に固める4冊
機械学習やディープラーニングの土台になる数学を、全体像をやさしく掴む入門、線形代数、微分積分と最適化、確率統計という4段階で学べる実在書籍を紹介します。自分がつまずいている段階に合う1冊から読み進められるよう整理しました。
業務活用
生成AI時代のPython入門書ガイド｜未経験から業務活用まで段階順に選ぶ4冊
プログラミング未経験の社会人が、Pythonで業務のデータ活用や自動化を始めるための実在書籍を、全体像をやさしく・手を動かす入門・業務自動化・データ活用の入り口という4段階で紹介します。自分の段階に合う1冊から読み進められるよう整理しました。
業務活用
データ分析・データサイエンスの書籍ガイド｜統計の土台から実務まで段階順に学ぶ4冊
統計の土台、Python/pandasでの前処理・データ操作、可視化と分析の実践、データサイエンス実務への総合という4段階で、データ分析を学べる実在書籍を目的別に紹介します。自分の段階に合う1冊から読み進められるよう整理しました。
開発・エージェント
Jupyter Notebookとは｜LLMの検証とデータ分析に向く対話型環境
Jupyter Notebookの基本を、生成AI・LLMを扱う人の目線で解説します。コードと実行結果・説明・図表を1つにまとめられる仕組み、JupyterLabやGoogle Colabとの違い、そしてLLMのAPI検証やプロンプト試行・データ分析でどう役立つかを、始め方とあわせて整理します。
ニュース・動向
ByteDanceの画像生成「Seedream 5.0 Pro」を業務目線で｜精密編集と多言語テキスト
ByteDanceが2026年7月に公開した画像生成モデル「Seedream 5.0 Pro」を業務利用の観点から整理します。領域を指定した精密編集、10以上のレイヤー分離、日本語を含む多言語のテキストレンダリング、高密度なインフォグラフィックといった特徴を、資料・販促制作の実務に引きつけて冷静に読み解きます。