弊社が運営する技術メディア「SCI-Navi」にて、新たな技術解説記事を公開いたしました。
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■ 本記事の概要：高度なデータ解析は「環境構築」から始まる
企業のDX推進において、経営データや時系列データの分析にExcelを用いているケースは少なくありません。しかし、Excelだけでは複雑な予測モデルや最適化計算の実行には限界があります。 本記事では、手元のPC環境に依存せず、機械学習（XGBoost等）や時系列予測（Prophet）、さらにはAIの判断根拠を可視化する技術（SHAP等）を即座に利用可能にする、Dockerを用いた再現性の高い解析環境の構築手法を公開しています。
■ 弊社の「ITインフラ×データ解析」の統合ソリューション
本記事で紹介した「堅牢で再現性のあるIT環境構築」のノウハウは、弊社のソリューションを支える重要な基盤（インフラ）技術です。
- DX推進支援・ITコンサルティング『ISHIZUE』
単なるツールの導入ではなく、組織に根付くセキュアかつスケーラブルなデータ活用プロセスの設計・構築から支援します。 - 戦略的データ活用『SHINRA』／異常検知ソリューション『MITERAS』『G-SENSIA』
弊社の各サービス（経営戦略の最適化および各種センサーの時系列データを用いた設備異常検知）は、本記事で構築したような高度な予測・最適化ライブラリ上で稼働しています。ブラックボックス化しやすいAI解析に対し、「なぜその予測・異常検知に至ったのか」という根拠（説明可能性）を提示できるのは、この緻密な解析基盤があるためです。
■ DX基盤構築・高度なデータ活用に関するご相談
「自社のデータ分析がExcelから脱却できていない（ISHIZUE）」 「AI開発に取り組んでいるが、環境構築や運用・精度向上で壁にぶつかっている（SHINRA）」 といった課題をお持ちの企業様は、知見と高度なエンジニアリング力を併せ持つ弊社へご相談ください。
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