「2025年11月24日(月)の最新AIニュース、OpenAIがChatGPTに導入した新機能「shopping research（ショッピングリサーチ）」についてです。今回の最新AIニュース、ポイントは以下の通りです。 この記事のポイントは？ ChatGPTに「ショッピングリサーチ」を導入。条件に合う製品を網羅的に調査し、数分でパーソナライズされた購入ガイドを生成。 Free／Go／Plus／Proのログインユーザーに順次提供。ホリデーシーズンは全プランで「ほぼ無制限」に利用可能。 モデルはショッピング ...

ショートQ&Aコーナー Q：AIコンサルタントとは？A：経営課題に対して、AI技術を活用した解決策を提案し、その実行を支援する専門家。 Q：AIコンサルタントには何ができる？A：経営課題に基づいたロードマップ策定や社内AI人材の育成など。 Q：AIコンサルタントの選び方のポイントは？A：同業界での解決実績や料金体系などを見る。 Q：AIコンサルタントに依頼するメリットは？A：AI導入の失敗リスクを最小化できたり社内のAIリテラシー向上につながったりなど。 Q：AIコンサルタントに依頼する際の注意点 ...

決定係数（Coefficient of Determination 決定係数（Coefficient of Determination）は、回帰モデルが目的変数のばらつき（分散）をどれだけ説明できたかを 0〜1（場合によっては負）で示す指標です。1に近いほどよく説明できていると解釈します。単回帰では「実測と予測の相関の二乗」に一致します。 決定係数（Coefficient of Determination関連用語 決定係数（Coefficient of Determinationに関連する単語は以下の通り ...

二乗平均平方根誤差（Root Mean Square Error：RMSE） 二乗平均平方根誤差（Root Mean Square Error：RMSE）は、予測と実測の誤差を二乗して平均しその平方根をとった指標です。値が小さいほど予測が当たっていると解釈します。MSEだと単位が二乗になるため直感が持ちにくいのに対し、RMSEは元の単位に戻るので読みやすいのが利点です。 二乗平均は大きな誤差を強く罰してくれますが単位が二乗（円²・℃²）になります。平方根をとることで単位を元に戻し、現場感のある「平均的な外 ...

ショートQ&Aコーナー Q：AI導入は何から始める？A：現状の課題を洗い出したり信頼できる相談先を探したりなど。 Q：業務にAIを導入するメリットは？A：業務プロセスの効率化やヒューマンエラーの防止など。 Q：AI導入の進め方は？A：企画・構想を練るところからはじめて、テストを重ねながら本格的な運用につなげる。 Q：AIを導入する際の注意点は？A：AIの得意・不得意を理解することや情報漏えいのリスクに対策することなど。 Q：AI導入の相談先を選ぶポイントはある？A：同業界での導入実績やサポート体制 ...

平均絶対誤差（Mean Absolute Error：MAE） 平均絶対誤差（Mean Absolute Error：MAE）は、予測値と実測値のズレの絶対値を平均した指標です。値が小さいほど予測が当たっていると解釈します。回帰タスクの評価・学習目的（損失）に広く用いられ、単位は元データと同じ（円、℃、個 など）で直感的に読みやすいのが特徴です。 直感は、各サンプルの「外れ幅」をそのまま平均する＝平均的にどれだけ外したか。  性質・読み方 外れ値に強い：大きな誤差を等しくカウントするため、MSEほど外れ値 ...

平均二乗誤差（Mean Squared Error：MSE） 平均二乗誤差（MSE）は、モデルの予測と実際の値のズレ（誤差）を二乗して平均した大きさです。数値予測（回帰）で最もよく使われる損失・評価指標の一つで、値が小さいほど予測が当たっていると解釈します。学習では「MSEを最小にする」ようにパラメータを調整します（最小二乗法はその代表例）。 二乗する理由は下記の通りです。 符号を打ち消さない：過大予測（＋）と過小予測（−）が相殺されるのを防ぐ。 大きなミスを強く罰する：外れた値ほどペナルティが急増。 計 ...

ショートQ&Aコーナー Q：AI導入のPoCの失敗例は？A：目的や課題が曖昧なままスタートする、費用対効果の試算が甘いなど。 Q：AI導入PoCが失敗したらどうする？A：失敗原因の分析やゴールの再設定など。 Q：AI導入PoCをスムーズに進めるにはまずどうしたらいい？A：解決したい課題を明確にするところから始める。 【無料相談受付中!!】AI活用に関する相談はコチラから！ AIを業務導入するためPoCを進めたものの、失敗に終わり「どうするべきかわからない……」とお悩みではありませんか？ PoCの失 ...

最小二乗法（Least Squares Method） 最小二乗法（Least Squares Method）とは、観測データにいちばん合う曲線（とくに直線）を求める標準的な方法です。各データ点とモデル予測のズレ（残差）を二乗して足し合わせた値を最小にするよう、モデルのパラメータを決めます。 直線回帰なら切片と傾き、重回帰なら各説明変数の係数をこの基準で推定します。行列表現では正規方程式を解くか、数値的にはQR分解や勾配法で安定に解きます。 なぜ二乗なのか？ （1）ズレの符号を打ち消さずに大きな誤差をより ...

ショートQ&Aコーナー Q：ChatGPTの文章に感情がないと感じるのはなぜ？A：AIは感情を理解せずパターンを学習し、中立的な回答を初期設定にするから。 Q：ChatGPTに感情的な文章を書かせるコツは？A：明確な感情と言葉のトーンを指定したりあえて弱みや体験談を含めたりなど。 Q：ChatGPTに感情的な文章を書かせる際の注意点は？A：読者の違和感を招かないようにすることや個人情報・機密情報は絶対に入力しないことなど。 【無料相談受付中!!】AI活用に関する相談はコチラから！ ChatGPTが ...