データサイエンス(決定木分析)の依頼・外注

▼お勧めしたい事業者様
・自社商品の販売動向を可視化したい事業者様。
・顧客行動の傾向分析・将来予測を行いたい事業者様。
・価格予想モデルを作成したい事業者様。
・施策の実施効果の検証を行いたい事業者様。

▼ご提供内容
・提供いただいた社内データを分析し、統計学的な見地から分析結果をまとめ、『分析結果レポート』のPDFを納品します。分析結果には、当方の分析結果を踏まえた意見を記載します。
・＜スタンダード＞または＜プレミアム＞の場合は、『分析モデル（分析に用いたPythonコード）』を納品します。

▼お取引の流れ
①案件相談（案件相談は無料）：ワークスペースを使ったWebミーティングで、依頼内容や分析データの確認をさせていただきます。この段階ではデータ分析によるアウトプットが明確でなくてもOK。お話を聞かせていだだく中で、事業者様の課題の内容や解決の方向性を擦り合わせさせて頂きます。データ分析によるアウトプットが難しいようであればここで終了となりますが、方向性がまとまった場合は、納期・予算の相談をさせていただきます。
　なお、案件相談のみで終了するケースはよくありますので、お気軽にお声掛けください。
②分析に必要な社内データをランサーズのメッセージ機能を通じて送っていただき、当方でデータ分析を行います。社内データに個人を特定できる情報が記載されている場合、原則として、マスキング処理の後、データを送付していただきます。
③分析結果をまとめ、分析結果を踏まえた意見を付して、『分析結果レポート』のPDFを事業者様へ送付します。
④『分析結果レポート』の内容を確認いただき、質問等に回答をいたします。解説の記述追加等の修正依頼については２〜４回までお受けいたします。内容説明のWebミーティング開催も可能です。レポートの内容を確認いただき、事業者様にとってビジネス上の付加価値がないとご判断された場合は、当初見積額の50%まで報酬を減額させて頂きます。
⑤＜スタンダード＞または＜プレミアム＞の場合は、『分析モデル（分析に用いたPythonコード）』を納品します。＜プレミアム＞の場合はモデルの解説書も納品いたします。納品後、質問への回答、概要書の修正、内容説明のWebミーティング等は納品後、２週間の間、対応可能な範囲でお受けいたします。継続的なフォローが必要な場合は別料金となりますが、対応可能です。

▼データ分析の例
・売上予測
・顧客行動分析
・延滞予測
・不動産価格の予測
・観客来場者数の要因分析

▼対応可能な分析手法
・回帰分析
・判別分析
・主成分分析
・クラスタリング
・時系列分析
・RAG構築

▼料金プランやオプション
＜ベーシック＞
　データを分析し、『分析結果レポート』を納品します。
＜スタンダード＞
　データを分析し、『分析結果レポート』を提出後、『分析モデル（Pythonコード）』を、希望により２種類まで納品します。
＜プレミアム＞
　データを分析し、『分析結果レポート』を提出後、『分析モデル（Pythonコード）』を、希望により２種類まで納品し、モデルの解説書も納品します。
※AIライブラリの詳細な数式等については対応致しかねます。

☆オプション☆
・その他、データ分析関連のお仕事を時間単価5,000円で相談に応じます。
　
▼納期
・原則として、『分析結果レポート』はデータ受領から2週間以内に納品します。
※データの前処理等の要否によって２週間よりも長い納期が必要となる場合がございます。
・原則として、『分析モデル』は、１種類の場合は『分析結果レポート』の納品から7日後、2種類の場合は16日後に納品します。

AI専門知識で、あなたのビジネスに最適な機械学習モデルを構築します

このようなお悩みはありませんか？
「データはあるが活用しきれていない」「予測精度を上げたいが方法が分からない」「AI導入を検討しているが、どこから手を付けていいか不明」「業務プロセスの非効率さをAIで改善したい」「PoC止まりで実運用が進まない」といった課題を抱えていませんか？

発注の流れ

1. お問い合わせ・ヒアリング
   まずはランサーズのメッセージ機能で、貴社の課題やAI活用へのご興味をお聞かせください。漠然としたアイデア段階でも歓迎です。

2. 企画提案・お見積もり
   ヒアリング内容に基づき、機械学習モデル開発の方向性や期待される効果、おおよそのスケジュールと費用感をランサーズ上でご提案します。

3. 契約・仮払い
   ご提案内容にご納得いただけましたら、ランサーズ上で仮払いを行い、プロジェクトを正式に開始します。ランサーズ外での直接の連絡はお控えください。

4. 開発・進捗報告
   プロジェクト進行中は、ランサーズのメッセージ機能やビデオ通話機能、ワークスペースを活用し、密に連携しながら開発を進めます。

5. 納品・完了
   完成したモデルや成果物をご確認いただき、最終調整を行います。問題がなければランサーズを通して納品いたします。

   対応範囲・価格

MLモデル導入相談・要件定義：150,000円〜
お客様のビジネス課題や現状のデータ、AI活用の目的などを丁寧にヒアリングし、機械学習導入の可能性や実現へのロードマップを策定します。

個別タスク実行支援（モデル評価・チューニング等）：500,000円〜
既存モデルの精度向上、特定のデータ分析タスク、モデルのチューニング、小規模なデータ前処理など、部分的な課題解決を支援します。

機械学習モデル開発・実装（PoC～本番導入）：1,500,000円〜
ビジネス要件定義からデータ分析、機械学習モデルの設計・開発、訓練・評価、PoC、そして本番環境への導入までを一貫して担当します。

納期
30日

制作の流れ

1. 要件定義・データ分析
   ビジネス課題の深掘り、必要なデータの特定、そしてモデル開発のゴール設定を行います。ここで、具体的な成功指標を明確にします。

2. データ前処理・加工
   集めたデータを整理し、機械学習モデルが学習しやすい形に加工します。欠損値処理、特徴量エンジニアリングなどを行います。

3. モデル開発・評価
   最適な機械学習アルゴリズムを選定し、モデルを構築します。テストデータを用いて精度やパフォーマンスを徹底的に評価します。

4. システム連携・導入支援
   開発したモデルを実際に利用できるシステムに組み込み、本番環境での安定稼働を目指します。必要に応じてAPI連携も行います。

5. 運用・最適化サポート
   導入後もモデルのパフォーマンスを監視し、定期的な再学習やチューニングによって、継続的な精度向上とビジネス価値最大化を図ります。

   サービス内容
   お客様のビジネス課題を深く理解し、高精度かつ実用的な機械学習モデルを構築します。単なるモデル開発に留まらず、データの準備からモデルの訓練・評価、システムへの組み込み、そして運用後の最適化まで、一貫したAI導入支援を通じてビジネスインパクト最大化に貢献します。複雑なAI技術を分かりやすく説明し、お客様が安心してAI活用に取り組めるよう、丁寧なコミュニケーションを心がけています。

データはあるのに活用しきれていない、AI導入のノウハウがなく手探り状態、そんなお悩みはありませんか？15年のIT業界経験を持つシニアフルスタックエンジニアが、あなたのビジネス課題に特化した機械学習モデルを開発し、その導入から運用まで一貫してサポートします。単なる理論的なモデルではなく、「現場で本当に使えるか？」を追求した実践的なAIソリューションで、貴社のデータ活用を次のステージへと導きます。まずは、貴社の「こうなりたい」という漠然としたアイデアから、ぜひランサーズのメッセージでお気軽にご相談ください。具体的な一歩を一緒に踏み出しましょう。

プロフィールをご覧いただきありがとうございます。
大手金融にて、3年間現役のデータサイエンティストとして勤務しております。

大学院を修了後、一貫してデータサイエンスの最前線でキャリアを積んでまいりました。実務ではDatabricksやPySparkを用いた数千万件規模の大規模データ処理や予測モデル構築に従事していますが、LancersではExcelやPandasを用いた小規模データの分析や資料作成にも幅広く対応しております。

お客様の開発環境やご要望に合わせ、VS Code や Jupyter Notebook を用いた納品も可能です。技術的な正確さはもちろん、ビジネスの現場で即戦力となる柔軟なアウトプットを提供いたします。

【単価目安】

データ分析・集計・資料作成： 3,500円〜 / 時

機械学習モデル構築： 4,000円〜 / 時
※案件の内容やボリュームに応じた固定報酬制のご相談も承ります。

【学歴・資格】
学歴： 大学院修了（修士）

保有資格：

• 統計検定 準1級
• E資格（ディープラーニング）
• G検定

【可能な業務・スキル】

柔軟な分析・レポーティング：
小規模なデータ（Excel/CSV）の集計から、大規模データの統計解析まで対応。
意思決定に役立つ、可視化を含めた報告資料の作成。

機械学習モデリング：
Pythonを用いた予測・分類モデルの構築（キャンペーン利用予測、顧客行動予測など）。

大規模データ処理：
PySpark / Databricksを用いた効率的なデータ加工・分析。

【主な実務実績（3年間の経験より）】

キャンペーン利用予測モデルの構築。
顧客属性に基づいた住所変更フラグの予測モデリング。
ベイズ更新を用いたスコアリングモデルの最適化。
社内向けデータサイエンティスト研修資料の作成。

【開発環境・使用ツール】

開発環境： VS Code, Jupyter Notebook, Databricks, Google Colab
言語： Python, PySpark, SQL, Pandas, Scikit-learn
資料作成： PowerPoint, Excel, Word, Notion

【稼働時間】

土日： 5〜6時間程度
平日： 隙間時間での迅速なメッセージ対応が可能です。

プロフェッショナルとして、データの大小や環境を問わず、お客様のビジネス課題解決に向けて誠実に取り組ませていただきます。まずはお気軽にご相談ください。

過去の売上データ・購買履歴・顧客属性データ等から、将来の売上、需要量、顧客行動（離反、購買、反応率等）を予測するモデルを構築します。

【こんな方におすすめ】

• 来期の売上予測や在庫計画に活かしたい方。
• 優良顧客や離反顧客を機械学習で特定したい方。
• 購買行動を予測してマーケティング施策に活かしたい方。

【使用手法】
時系列モデル、機械学習モデルなどから、データの性質と目的に最適なものを選定します。

【担当者の強み】
モデルを構築するだけでなく、なぜその予測になるのかを解釈し、業務でどう活かすかまで言語化します。学術論文レベルの厳密さと、現場で使える実用性の両立を重視しています。

【オプション】

• 客先出向対応

ご希望があれば、新宿の事務所から首都圏のクライアント先へ出向いての作業（個人情報の匿名化処理等）にも対応可能です。お気軽にご相談ください。

業務内容:

コミュニケーションを大切に、データ活用に課題を抱える企業や組織に対して、戦略的なデータ分析と可視化、そして問題解決提案を提供します。

具体的な業務内容:

1. データクリーニング: データを頂き、分析に適した形に整理します。
2. 探索的データ分析(EDA): Pythonを用いて、データの特徴や傾向を把握し、洞察を導き出します。
3. 高度な統計分析: 機械学習モデルの構築や統計的検定を行い、データに基づく予測や意思決定をサポートします。
4. データ可視化: Power BIやTableauを使用し、複雑なデータを直感的に理解できるダッシュボードを作成します。
5. ビジネス課題解決提案: 分析結果を基に、具体的な改善策や戦略を提案します。
6. レポート作成とプレゼンテーション: 分析結果を分かりやすくまとめ、経営陣や関係者に効果的に伝えます。

私の強み:

• 金融・都市計画・業務改善分野での実務経験を活かした、ビジネス視点でのデータ解釈
• 最大8プロジェクトの並行管理経験による効率的な業務遂行
• データサイエンティスト資格保有による最新の分析手法の適用
• 英語でのコミュニケーション能力を活かした、グローバルな視点での分析

納品物例:

• データ分析レポート（PDF）
• インタラクティブなダッシュボード（Power BIファイル）
• 予測モデル（Pythonスクリプト）
• 戦略提案書（PowerPointプレゼンテーション）

丁寧かつ迅速な対応で、お客様のデータ活用を強力にサポートいたします。

すでにあるデータに何となく適当な分析手法を適用して出てきた最もらしい分析結果に適当な解釈をしても、いくらAIが発達しようとも高度なデータ分析を行うことができません。
効果的なデータ分析を行うためには、何が知りたいのか目的をはっきりさせ、そのためには
どのようなデータが必要なのか、そして現実的に得られたデータをどのように加工すれば
高度なデータ分析が可能になるかをまずはコンサルティングします。そのうえで各種データマイニング手法、多変量解析手法を適用し、高度な分析結果を提供いたします。

【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！

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

20年の経験と新規事業立ち上げ実績で、IT企業のデータ活用を戦略的に支援します。

このようなお悩みはありませんか？

データが多すぎて活用しきれない、分析基盤の構築方法が分からない、新規事業でデータ活用を推進したいがノウハウがない、AI/MLを導入したいがどこから手をつければ良いか不明、セキュリティ対策に不安がある、といった課題を抱えているお客様に最適です。

発注の流れ

お問い合わせ・ヒアリング
まずはランサーズのメッセージ機能にて、お客様の現状の課題、目的、データ活用のイメージ、ご予算、希望納期などをお気軽にご相談ください。

企画提案・お見積り
ヒアリング内容に基づき、最適なデータ分析基盤の構成案や開発プロセス、具体的な成果物、お見積りをご提案します。この段階で疑問点を解消しましょう。

ご契約・開発開始
提案内容とお見積りにご納得いただけましたら、ランサーズ上でご契約（仮払い）を行い、開発に着手します。定期的に進捗をご報告いたします。

テスト・検収・納品
構築した基盤のテスト、お客様による検収を経て、最終的な成果物（ソースコード、設定ファイル、ドキュメント等）を納品いたします。

納期

プロジェクトの規模や内容によりますが、Basicプランであれば30日程度、Standardプランであれば60日程度、Premiumプランは90日以上が目安となります。詳細はお打ち合わせにて調整させていただきます。

制作の流れ

要件定義・設計
お客様のビジネス要件に基づき、データソース、目的、規模を考慮したAWSアーキテクチャとデータモデルを設計します。

基盤開発・構築
設計に従い、AWS環境設定からデータパイプライン、データウェアハウス、可視化ツールまで実装します。

テスト・調整
機能・性能・セキュリティテストを実施し、基盤を最適化します。

納品・運用支援
最終調整後、ドキュメントと共に納品。必要に応じて運用サポートも提供します。

サービス内容

大手電機メーカーで20年培ったソフトウェアエンジニアとしての経験と、データサイエンスの深い知見を活かし、お客様のデータ活用を全面的に支援します。新規事業立ち上げにおけるビジネスサイドの視点と、AWS上での堅牢なデータ分析基盤構築、大規模データを用いたAI/MLアルゴリズム開発といった技術サイドの専門性を融合。データの収集、加工、蓄積、分析、可視化までの一連のパイプライン構築はもちろん、需要予測モデルの開発、セキュリティ・コンプライアンス対応まで、データ駆動型経営を加速させるための最適なソリューションを提供します。ビジネスと技術の両面から、お客様の課題解決と価値創出に貢献いたします。

「データはたくさんあるのに、どう活用すればいいかわからない…」そんなお悩みはありませんか？ 大手電機メーカーで20年間培ったソフトウェア開発とデータサイエンスの経験、そして新規事業立ち上げの知見を活かし、あなたのデータ活用を強力にサポートします。ビジネスと技術、両側面から課題を抽出し、AWSを使った堅牢なデータ分析基盤の構築から、大規模データの需要予測アルゴリズム開発、さらに日々の運用・活用まで一貫して支援。眠っているデータを価値に変え、事業の成長を加速させましょう。まずは気軽にご相談ください。あなたのビジネスをデータで最適化するお手伝いをいたします。

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概要
お手持ちのデータを解析して、どんなことがわかるか・何をすべきか等、次のアクションに繋がる結果をお返しします。

お取引の流れ
①見積り依頼（ざっくりとご希望をお知らせ下さい）
　※ビデオチャット可能です！
②弊方からのご提案（価格、納期、解析のゴールをご提示します）
③こ依頼（上記②でご了承の場合）

サービス価格
仮価格で5,000円としています。
ご依頼内容によっては上下しますが、できるだけお手頃な価格を目指しますのでご予算とあわせて、まずはご相談ください。

手法
pythonとしていますが、excelだけでの分析もご依頼によっては可能です。
また、解析結果をPowerPoint資料にまとめることも可能です。

データ分析を全て請け負います。

顧客データ、売り上げデータ、社内リソースをただエクセルファイルに入れて塩漬けにしていませんか？
私たちは東京大学のAI研究室のメンバーを多数抱えており、データサイエンスサークルの代表とも繋がっております。
優秀なデータサイエンティストが皆様のデータを分析し、コンサルティングします。
これにより売り上げ向上、社内DX、コスト削減に繋げることができます。

具体例:大手スーパー様の場合
売れた商品と時間のデータから特徴量をみつけ、特売のタイミングと%を試算。
これにより効率的なマーケティングが行え、コスト削減、売り上げアップに繋がった。

既に持っているデータを使ってRを使用して多変量解析、統計解析などを行い、可視化を行います。これまでにRを使ったことがない方でも使用できるように説明して、使用方法やコマンドおよび結果の説明なども含めて提供したいと思います。
Rだけではなく、医療統計として使用するEzrも対応致します。

また、genome解析やRnaseq解析などのBioinformaticsでの解析もできますので、何かありましたらご質問ください。

企業が保有するデータと機械学習やAIなどのデータサイエンスの技術を組み合わせて、業務効率化や業務革新を生み出すシステムの提案とツールの作成を実施します。