AI+ データサイエンティスト
AIを活用して、より賢いモデルを構築し、迅速にリリースする
開発を加速する。デプロイを賢く行う。信頼できるモデルをリリースする。
データ準備に一週間の大半が費やされ、実験記録はスプリントの終わりまで後回しになり、ステークホルダー向け資料の作成にはモデル構築以上の時間がかかる——。『AI+ Data Scientists』は、データサイエンティストの皆様に、MLパイプラインのあらゆる段階で使える体系的なワークフローを提供します。AIを活用したコーディングや探索的データ分析から、モデル評価、責任あるデプロイ、エージェント型の自動化までをカバーします。本番導入前の安全確認であるSIGNALプロトコルと、AIを活用したデータサイエンスのワークフローであるSHAPEフレームワークを紹介し、45のすぐに使えるプロンプトテンプレートを収録しています。AIエンジニアリング企業が、モデリングだけでなく仕事の全体を担うデータサイエンティストのために制作しました。
- 45個の実践済みプロンプト：コード生成、EDAのための簡潔な指示書、モデルの説明、関係者向け要約、デプロイ手順書など、すぐに使えるものばかり
- SIGNALプロトコル：デプロイ前の6つの安全確認質問——データの出所（Source）、知的財産（IP）、正解ラベルの信頼性（Ground truth integrity）、差別的影響の有無（Non-discrimination audit）、追跡可能性（Auditability）、適用される法令（Legislation）
- SHAPEフレームワーク：Scope（範囲設定）、Harvest（データ収集）、Analyse（分析）、Present（提示）、Embed（定着）——AIが最も効果を発揮するポイントに、MLパイプライン全体を対応づけた構造
- 実践的な責任あるAI：バイアス検出、公平性評価、EU AI法のリスク分類、そして「自分自身が下さなければならない唯一の判断」
- エージェント型ワークフロー：MLパイプラインの自動化にDELEGATEプロトコルを適用したもの。各工程における人間の監視体制も明示
キャリアのあらゆる段階にあるデータサイエンティストです。初めての本番モデルを構築するジュニア、実験パイプラインを管理する中堅、MLプロジェクトを率いて後進を指導するシニアまでを想定しています。主にPythonまたはRを使い、データサイエンス、統計学、コンピュータサイエンス、工学などの学位を持つ方も多く、テクノロジー、金融、医療、小売、製造、コンサルティング、公共部門などで働いています。
その他の対象：より分析的な業務へと移行しつつあるMLエンジニア、モデル構築へとスキルを広げたいデータアナリスト、産業界や学術界から応用機械学習へ転身しようとしている定量研究者です。
- AIコーディングツールを活用してPythonやRのコードを生成・デバッグ・リファクタリングし、マージ前に品質を評価できる
- AIを活用して、探索的データ分析（EDA）、データクレンジング、特徴量エンジニアリングを加速できる
- 再現・監査可能な実験記録を残しながら、AIを思考のパートナーとして仮説生成やモデル選択に活用できる
- AIを使ってモデルの性能を評価・説明し、モデルカードを作成して、結果をステークホルダーが行動に移せる言葉で伝えられる
- SIGNALプロトコルとバイアス検出手法を適用し、モデルが公平で法令に準拠し、本番環境へ導入できる状態かを評価できる
- SHAPEフレームワークと30日間プランを用いて、MLパイプライン全体にわたるAI活用型ワークフローを日々の実践に定着させられる
- スキルチェック
- データサイエンス実践は、AI対応できていますか？
- 第1章
- 現在のデータサイエンスにおけるAI
- 第2章
- AIをコーディングのパートナーとして活用する
- 第3章
- 速度重視のデータ準備
- 第4章
- より賢い実験の進め方
- 第5章
- モデルの評価と説明
- 第6章
- ステークホルダーの言葉で話す
- 第7章
- MLOps と責任あるデプロイ
- 第8章
- 責任あるAIとモデルの倫理
- 第9章
- データサイエンスにおけるエージェント型ワークフロー
- 第10章
- AIを活用したデータサイエンス実践
- 巻末資料
- スキルサマリー・推奨書籍・用語集・ツールリファレンス
AIエンジニアリング企業が開発した、モデリングだけでなく、すべての工程を担うデータサイエンティストのための実用書。