データサイエンス(ニューラルネットワーク)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。

■概要
統計学の支援歴約10年の研究型データサイエンティストが、統計解析・機械学習・データサイエンスに関わる次の支援をします
　✔解析（R，Python，Stan，EZR，JMP）
　✔コンサルティング・メンタリング
　✔研究・学習の支援
　✔アプリケーション開発

■強み
・応用統計学の修士号を有しており、統計解析を理論から実践までわかりやすく説明可能です
・特に、統計学を「使っていただけ」ではなく、「統計学自体を研究していた」点が当出品者の強みです
・統計関連学会で優秀賞受賞経験あり
・査読付き国際論文（インパクトファクターあり）の執筆実績多数
・研究・ビジネスいずれも支援実績多数

■支援内容
(1) 統計解析・機械学習・データ分析・データサイエンス
・モデル構築・推定・予測・検定
・高品質な分析レポートの作成も可能

(2) コンサルティング・メンタリング
・解析方針・解析結果活用・研究方針に関する助言・提言
・統計学やプログラミングの個人指導

(3) 研究・学習支援（統計に関わる部分）
・執筆支援（卒論・修論・博論・投稿論文・査読コメント返答文・発表資料・レポート・授業課題）
・発表支援（オーディエンスや指導教員に安心して発表できるように支援します。統計的想定質問も対策可）

(4) アプリケーション開発
・クライアント様がお手元で解析を実行するためのアプリケーションの開発

■料金体系・納期・成果物
ご要望に応じてご提案します

■手法の例
統計学の概念的には重複しているものもありますが、あくまで例としてご参考ください

回帰モデル、一般線形モデル、一般化線形モデル、混合効果モデル、ロジスティック回帰、ポアソン回帰、Cox回帰、生存時間解析、回帰分析、Lasso、混合分布モデル、決定木回帰、ニューラルネットワーク、サポートベクターマシン、ランダムフォレスト
因子分析、主成分分析、クラスター分析、k-means法
時系列分析、ARIMA、状態空間モデル
統計的因果推論、準実験、回帰不連続デザイン、傾向スコア、IPW法、操作変数法、
ベイズ統計、ベイズ推定、階層ベイズモデル

■対象分野の例
医学研究、臨床研究、観察研究、疫学研究、看護研究、心理研究、社会研究、教育学研究、医療統計、生物統計、予測モデル構築、ビジネスデータ分析、マーケティングデータ分析

＜サービス紹介＞
下記のお悩みを解決します
●データの集計は済んでいるのにいまいちよく分からない。
●大量のデータを迅速に処理したい
●データを整理したい

＜サービスの特徴＞
●迅速、かつ安価で対応します

＜サービスの流れ＞
step1 依頼内容のご確認
step2 データ内容と要望のヒアリング
step3 可視化の結果の報告とフィードバック
step4 必要に応じた追加サポート

常に新しい技術を習得し、クライアントのニーズに応えるためのデータ分析を行っております。どうぞお気軽にご相談ください。

お取引後の流れ

1. 無料相談
2. 要件定義
3. ローデータ確認
4. 成果物納品
5. 問い合わせ対応

成果物（例）

• モデルソースコード
• ダッシュボード
• 報告書

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

▼こんな方へオススメ

•在庫不足や過剰在庫に悩んでいる方

•データに基づいた需要予測を導入したい方

•手軽に導入できるカスタムモデルを探している方

▼ご提供内容

•データ整理・前処理

•Pythonを活用した需要予測モデルの構築

•必要に応じたダッシュボード作成

▼ご購入後の流れ

1.ヒアリング（課題や希望を確認）

2.必要データの共有

3.モデル設計・構築

4.納品・導入サポート

▼制作可能なジャンル

•在庫管理予測

•売上トレンド分析

•季節性を考慮した需要予測

▼料金プランやオプション

•ベーシック: 簡易モデルの構築（50,000円）

•スタンダード: カスタムモデルとデータ前処理込み（100,000円）

•プレミアム: 高度なモデルとダッシュボード作成（150,000円）

▼納期

•ベーシック: 5日

•スタンダード: 10日

•プレミアム: 14日

業務内容

▼こんな方にオススメ
製品開発や品質改善、実験や操業データの解釈で困っていませんか？データから特長量を評価することで、次のステップへ進むためのアクションが見えてきます。お気軽にお問い合わせください。データの守秘義務と漏洩防止には万全を期しています。

▼ご提供内容
ディープラーニングを用いて、提供されたデータから特長量を評価します。最適な手法を選定し、未来予測も可能なモデルを構築します。お気軽にお問い合わせください。

▼ご購入後の流れ
ご注文前にご依頼内容をお知らせください。内容を精査し、アウトプットのイメージを提示します。それがご期待に沿うものであれば、ご注文ください。ご注文後にデータを解析し、一次回答を行います。必要に応じて追加や修正対応をさせていただきます。

▼納期

• プランに応じて

まずはお気軽にお問い合わせください。

脳波やfMRIのデータ分析・データ解析をお手伝いいたします。

国立の研究所の研究員として脳波データやfMRIの実験やデータ解析を行っておりました。

MatlabやPythonを用いた事象関連電位、BCIなどの脳波データの解析、MatlabやSPMを用いたfMRIのデータ解析、また脳波とディープラーニングを組み合わせた解析なども対応いたします。
まずはどのようなご要望があるかご相談ください。

販売価格と納期は仮のものを表示しています。
ご相談いただいた内容に応じて具体的な販売価格と納期を提示いたします。

・こんな方にお勧め
1）データ前処理工程の実装が必要な方
2）データ前処理工程の設計以降が必要な方
3）AI/機械学習/データ解析を導入したいが、どのような企画を立てれば効果的に進められるか検討が必要な方。

・納品物
　1）pythonソースコード、インターフェース設計書
　2）基本設計書プラス1）の納品物
　3）企画書、実験計画書、ユーザ要求定義書、技術要件定義書プラス2）の納品物

・進め方
　共通手順
　1）NDA締結、ご要望についての概略ヒアリング、契約締結、上流工程ドキュメントご提供ください
　2）NDA締結、ご要望についての概略ヒアリング、契約締結、上流工程ドキュメントご提供ください
　3）NDA締結、ご要望についての概略ヒアリング、契約締結、業務知識ドキュメントご提供ください

・アピールポイント
　小職につきましては、データ解析経験は長いのでその面での基本的な手順についての情報共有はそれ程お時間はかからないと存じます。
　経験ドメインは生物学、医学、ヘルスケア、化学、エネルギー、自動運転、教育などです。DDDについての経験も長いので、これらの分野の業務知識の共有もそれほどお時間はかからないと存じます。
　そのため、実際の使用目的などにつきまして、ユビキタス言語を通してアジャイル開発にて詳細に情報共有させていただければ、ご希望に沿ったシステムをご提供できると存じます。

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。

オーダーメイド物体検出AIの業務内容:

ご提供内容:

• カスタム物体検出モデルの設計と開発
• モデルのトレーニングおよび最適化
• APIや統合方法の提供

ご購入後の流れ:

• 顧客ニーズのヒアリングと要件定義
• お客様より学習データ、テストデータのご提供（任意）
• モデル開発とトレーニング
• 納品前のテストと調整

製作可能なジャンル:

• 産業用機器の検出
• 医療画像の解析
• ナイフの検出
• 小売業界での商品検出と在庫管理
• カスタム要件に基づく他の物体検出ニーズ

料金プランやオプション:

• プロジェクトの規模に応じたカスタム価格
• ...その他追加予定！

納期:

• プロジェクトの複雑性に基づくが、通常数日から数ヶ月

おすすめの方:

• 特定の物体検出モデルが存在しない、または既存のモデルが適していない場合
• 検出したい対象がニッチ過ぎて、既存のAIを使えない（検出対象：スマホ、ペン、包丁、本、など）

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！

機械学習・AI・画像処理・点群処理のスキルに基づき、以下のコンサルティングや試作開発を行います。
調査や開発の規模に応じてご予算の相談をさせて下さい。料金表は目安になります。

① 学習用途：
・機械学習、AIの原理
・機械学習、AIの基本的なコーディング方法(Python, C++)

② 適用方法：
・お客様のご事情に合わせた機械学習、AIの適用方法について一緒に検討させて頂きます。
・ロードマップの作成(開発の進め方)のご提案いたします。

私のバックグラウンドは以下の通りです。

【概要】
大手電機会社のR&D、新規事業部門にて①機械学習や②画像/3次元・点群処理の技術開発をおこなってきました。製品としては、計測器、ロボット、電機設備保守、シミュレータ、XRへの技術適用を検討してきました。①、②の技術分野で多数、国際学会での発表経験があります。
①機械学習、②画像/3次元・点群処理などでお困りがありましたら、是非、ご相談下さい。

【実績】
①機械学習/AI：
　-AIが学習するデータを省コストで作成する、3次元モデルを使ったデータ拡張を開発
　-自律走行ロボット向けに、様々な視点で撮影した画像を使った異常検知を開発
　-Semantic/Panoptic Segmentation, 物体検出, 6DoF(物体の位置・姿勢)推定のAIの活用

②画像/3次元・点群処理：
　-3次元の周辺環境地図作成(Visual SLAM, Structure from Motion)と、地図を使った位置推定
　-ステレオカメラ(2つのカメラ)を使った距離測定、ステレオマッチング、ステレオカメラ校正
　-点群Viewerの開発
　-カメラとIMUの統合

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。

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。