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自分で釣るか?漁師に釣ってもらうか?

AI・機械学習のデータ分析を魚釣りで例えると大きく二つのアプローチがあります。

1)自分で魚を釣る(自社で分析する)
2)漁師などの専門家に釣ってもらう(外注する)

皆さんはどちらを選びますか?

もちろん決まった正解はなく、また状況によっても選択は異ります。
ただ以前は、データ分析は外部専門家に頼るしかありませんでした。
なぜなら、誰も魚の釣り方(分析方法)がわからなかったからです。
また釣るための道具(分析ツール)も簡単に手に入りませんでした。

そのためAIベンダー等のプロの漁師に釣りをお願いしていたのです。
漁師は、自ら持参した特製の道具で、大きな魚を釣ってくれます。
(釣れない漁師もいますが。。。)
しかし、漁師が去った後には、釣れないままの自分が残ります。
すなわち、組織としての分析能力は何一つ残っていないのです。

KSKアナリティクスは「自分で魚を釣る」ことをオススメしています。
私たちは分析会社ですが、私たちが全てを分析するべきではないと考えます。
釣り場を所有しているお客様こそが、魚の釣り方を習得すべきと考えます。
私たちは、そのための道具作り(ツール開発)と釣り方教室(分析教育)に集中します。

一時的な大漁は考えず、持続的な価値創出を行い、お客様組織の分析力を高めます。
それに賛同いただけるお客様が増えています。

私たちはそれを日本中、世界中に広めたいと思っています。それは私たちのビジョンでもあります。

 

□■ KSK Analytics ————————-
Data Analysis for Everyone!
市民データサイエンスの実現
株式会社KSKアナリティクス
代表取締役 森本 好映
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$$ \begin{aligned} \newcommand\argmin{\mathop{\rm arg~min}\limits} \boldsymbol{\beta}_{\text{ridge}} & = \argmin_{\boldsymbol{\beta} \in \mathcal{R^p}} \biggl[ ||\boldsymbol{y}-\boldsymbol{X\beta}||^2 + \lambda ||\boldsymbol{\beta}||^2 \biggr] \\ & = (\boldsymbol{X}^T\boldsymbol{X} + \lambda\boldsymbol{I_{p+1}})^{-1}\boldsymbol{X}^T\boldsymbol{y} \end{aligned} $$
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