データサイエンス (人工知能・機械学習 R) の依頼・外注

AIでデータ分析・スクリプト作成をしませんか？

このようなお悩みはありませんか？

データはあるけど活用方法がわからない、ルーチン業務を自動化したい、AIで業務効率化ツールを開発したい

発注の流れ

お問い合わせ
メッセージにて、現状の課題やご要望、ご予算、納期などをお気軽にご相談ください。

要件定義
お打ち合わせにて、詳細な要件をヒアリングします。課題の背景や最終的なゴールを共有します。

企画提案・お見積り
要件定義に基づき、最適なソリューションをご提案し、お見積もりを提示します。

契約・制作開始
ご提案内容にご納得いただけましたら、契約を締結し、制作を開始します。

対応範囲・価格

データ分析・可視化：5万円〜
データ分析の基礎を理解し、可視化によって課題を発見します。Excelでの簡単な集計作業を自動化します。

業務自動化スクリプト開発：10万円〜
Pythonを用いたデータ分析、レポーティングを自動化します。AIモデル構築の基礎をサポートします。

AIモデル・解析パイプライン構築：30万円〜
深層学習モデルの構築、API実装、サーバー構築まで一貫して担当します。論文発表レベルの解析も可能です。

納期

要相談

制作の流れ

企画立案
ヒアリング内容を元に、データ分析・スクリプトの企画立案を行います。

データ収集・分析
必要なデータを収集し、分析・解析を行います。

開発・構築
スクリプトの開発、AIモデルの構築を行います。

テスト・改善
作成したスクリプト・AIモデルのテストを行い、精度向上を図ります。

納品・サポート
成果物をお客様に納品します。必要に応じて運用サポートも行います。

サービス内容

AIとデータ分析の力で、お客様のビジネス課題を解決します。データ分析、業務自動化スクリプト開発、AIモデル構築まで幅広く対応可能です。お客様の課題や想いを丁寧にヒアリングし、最適なソリューションを提案します。

データ分析でお困りではありませんか？
「さとまるファクトリー」は、お客様の課題をAIで解決します！
手元にあるデータをどう活用すればいいかわからない、毎日繰り返す作業を自動化したい...そんなお悩みを、データ分析とAIの専門家が解決します。
まずは、あなたの「課題」と「想い」をお聞かせください。
今すぐお問い合わせを！

お取引後の流れ

1. 無料相談（オンライン会議）
2. 要件定義（チャット相談）
3. ローデータ確認（チャット相談）
4. 成果物納品（共有方法をご教示ください。）
5. 問い合わせ対応 （チャット相談）

成果物

• 報告書（PowerPoint/Looker Studio等）
• ソースコード（前処理から探索的データ分析、予測モデル構築、効果検証まで）
• 証拠資料（出所やグラフ等）

キーワード

• 回帰問題
• 分類問題
• レコメンド
• 画像認識
• 音響解析
• 効果検証

【顧客データがもっと見やすくなれば、売り上げ予測できるかもしれないのに…】

あなたのお仕事において、欠損値や半角/全角スペース、日付の表記法などが入力者によってバラバラで、分析に使えそうにないと判断されているようなデータはありませんか？

使えないと一蹴して削除する前に、そのデータ、私に綺麗にさせてくれませんか？

機械学習全盛のこの時代、Excelやcsvのデータは顧客の購買予測などに応用できる、いわば宝の山です。そのデータがもし見やすく、またPCによる分析のしやすい形となれば、未開拓の商機を見いだすことができるかもしれません！

私は東大で心理学を専攻し、実験データの扱いや統計解析手法に慣れ親しみました。さらに旧帝大医学部に再入学し、独学でデータ分析手法を学ぶほか、機械学習を医学研究に応用する研究室での研究従事、さらには統計検定準1級を最優秀成績賞で取得しました。
実務ではデータ分析企業でのインターンにて自動車部品の性能データ分析、さらに大学医学部での医学研究データ分析を経験。貢献が認められ医学部論文への氏名掲載に至りました。

経験例：
データクレンジング、分散分析、相関係数の算出、ロジスティック回帰分析、重回帰分析、t検定、カイ二乗検定、赤池情報量基準の算出、scikit-learn ならびにxgboostによる機械学習モデル、ノンパラメトリック検定など

ご購入前にDMにて簡単に依頼内容をご相談ください。差し支えなければデータをお送りいただけますと幸いです。

ぜひ私におまかせください！

データは企業の主な資産です。より良いデータ、より良い決定を下すことができます。データサイエンスは、データを分析するためのツールを提供する分野です。これには、データの準備と探索、データの表現と変換、データの視覚化、プレゼンテーション、予測分析など、いくつかのサブディビジョンが含まれています。

➡︎だから、あなたの厄介なデータを貴重で意思決定可能なものにしてくれる人を探しているなら、私はあなたを助けるためにここにいます。

【プロジェクトのための私のスキルリスト】
・Python
・Numpy
・Pandas
・Matplotlib
・Seaborn
・Folium
・Scikit-learn

【データの前処理】
・欠落データの処理
・データ補完
・分類のラベルエンコーディング
・カテゴリデータの処理
・特徴変換の手法
・特徴エンジニアリング

【データビジュアライゼーション】
・Matplotlib
・Plotly
・Seaborn
・Folium

【機械学習】
・線形回帰
・ロジスティック回帰
・K 最近傍 (KNN)
・デシジョンツリー分類子
・ランダムフォレスト分類子
・サポートベクターマシン
・ベイズアルゴリズム

ご興味持っていただけましたら、メッセージでお気軽にお声がけください。

どうぞ宜しくお願いいたします！