Python で儲かる AI をつくる(PythonデモウカルAIヲツクル)

見込み客、土日の需要、商品リコメンド…
営業、マーケティングが劇的に変わる
業務に本当に役立つ“儲かる AI ”を自分で作る!

◆数学なしでアルゴリズム選びもチューニングもわかる
◆現場目線で AI の最適化までできる
◆ブラウザだけで試せる Python 実習 (Google Colab)
◆ XGBoost 、 Prophet など話題の AI 技術を活用
◆全 Python コードを Google Colab 用の Notebook 形式で用意
＜機械学習のための Python 入門講座＞つき!

業務に本当に役立つ“儲かる AI ”を作るには
「業務目線」と「技術目線」の両方が必要です。

業務の課題を認識し、どう改善するかという「業務目線」が必要なのは
従来システムと同じですが、 AI の構築ではさらに
業務の課題が本当に AI で解決できるのか、 AI のどの処理方式なら適用できそうか
という「技術目線」が不可欠なのです。

本書の Python 実習で学ぶことで、「 AI の目利きができる技術目線」を獲得し
自分でも AI を作れるようになります。

1 章 業務と機械学習プロジェクト
2 章 機械学習モデルの処理パターン
3 章 機械学習モデルの開発手順
4 章 機械学習モデル開発の重要ポイント
5 章 業務要件と処理パターン
・営業成約予測 (分類)
・天候による売り上げ予測 (回帰)
・季節などの周期性で売り上げ予測 (時系列分析)
・お薦め商品の提案 (アソシエーション分析)
・顧客層に応じた販売戦略 (クラスタリング、次元圧縮)
6 章 AI プロジェクトを成功させる上流工程のツボ

機械学習の理論書を読み終えても、「で、これをビジネスにどう使うのか」が見えない。本書はその溝を埋めることに特化した一冊です。著者の赤石雅典氏は IBM で AI 案件を多数手がけた実務家であり、「売上予測」「需要予測」「顧客分類」といったビジネス課題を scikit-learn で解く過程を、データ収集から評価までワンストップで示します。

対象読者は Python の基本文法を理解している人で、数学的な前提知識はほとんど要求されません。線形回帰、決定木、ランダムフォレストなどのアルゴリズムを「理論の証明」ではなく「問題に当てはめて結果を得る」方向で解説しているため、独学で AI をビジネスに導入したいエンジニアや企画職の入り口として噛み合います。

一方、モデルの内部構造を深く理解したい人や、深層学習に進みたい人には物足りなさが残ります。本書は「まず動くものを作り、ビジネス価値を出す」段階に焦点を絞っているため、理論を掘り下げる段階では別の書籍へ進む必要があります。 AI を「使える道具」にする最初の一歩として、実務に直結する手触りのある機械学習書です。