データサイエンス(PyTorch)の依頼・外注

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。

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

・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。

1. おすすめの利用者:

   • データセットのアノテーションを効率的に行いたい機械学習エンジニアやデータサイエンティスト。
   • プロジェクトのアノテーション作業をアウトソーシングしたい企業の方

2. 提供内容:

   • AIによる高度なアノテーションサービス。
   • 画像、テキスト、音声など、複数のデータタイプに対応。
   • カスタムルールやラベルの追加が可能。

3. 購入後の流れ:

   • 商品ページでパッケージを選択いただいたのち、詳細をヒアリング
   • タスクを実行し、アノテーションが進捗するとクライアントに通知
   • 必要に応じて修正や追加

4. 料金プランやオプション:

   • 記載の内容以外にも柔軟に対応可能です。詳しくはお問い合わせください

5. 納期:

   • パッケージやオプションによって異なるが、通常は数日から数週間で完了

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。

GA4データ分析から最適シフト作成まで、データ活用でビジネスを加速させます！

このようなお悩みはありませんか？

データ分析スキルはあるけど、それをどうビジネスに活かせばいいかわからない。
データに基づいた意思決定をしたいが、何から始めればいいかわからない。
データ分析の結果を、具体的なアクションプランに落とし込めない。

発注の流れ

お問い合わせ・ご相談
お客様のビジネス課題やご要望を詳しくお伺いします。お気軽にご相談ください。

分析プランのご提案
ヒアリング内容に基づき、最適な分析プランをご提案します。費用や納期についてもご説明します。

ご契約
分析プランにご納得いただけましたら、ご契約となります。契約内容について詳しくご説明します。

データ分析の実施
契約内容に基づき、データ分析を開始します。進捗状況は随時ご報告します。

分析結果のご報告・ご提案
分析結果を分かりやすくご報告します。今後の改善策についてもご提案します。

対応範囲・価格

GA4データ収集・基本レポート作成：5万円〜
GA4の基本設定からデータ収集、レポート作成までをサポートします。ウェブサイトの現状把握に最適です。

マーケティング施策の効果検証：10万円〜
統計的因果推論を用いて、マーケティング施策の効果を可視化します。費用対効果の改善に貢献します。

機械学習による異常検知・需要予測：10万円〜
機械学習を用いて、プロセスの異常検知や商品の需要予測を行います。業務効率化、売上向上に繋げます。

数理最適化によるシフト作成：10万円〜
数理最適化を用いて、従業員の最適なシフトを作成します。人件費削減、従業員満足度向上に貢献します。

納期

案件によりますが、通常2週間から1ヶ月程度で対応可能です。

制作の流れ

データ準備
お客様から提供されたデータや情報を基に、分析の準備を行います。

データ分析
統計解析、機械学習、数理最適化などの手法を用いて、データ分析を行います。

レポート作成
分析結果を分かりやすくまとめ、レポートを作成します。

レポートのご説明
レポート内容について、お客様にご説明します。質疑応答にも対応します。

レポートの修正
お客様からのフィードバックを基に、レポートを修正します。

納品
最終版のレポートを納品します。

サービス内容

統計解析、数理最適化、機械学習を用いて、企業のデータ活用を支援します。GA4データ分析、マーケティング施策の効果検証、異常検知、需要予測、最適シフト作成など、幅広いニーズに対応可能です。

データ活用でお困りではありませんか？

「データはあるけど、どう活用すればいいかわからない…」
「分析結果を、具体的なアクションプランに落とし込めない…」

そんなお悩みを、統計解析、数理最適化、機械学習の力で解決します！

GA4データ分析から最適シフト作成まで、データに基づいた意思決定を支援し、ビジネスの成長を加速させます。

まずはお気軽にご相談ください。お客様の課題に合わせた最適なソリューションをご提案します。

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

▼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

▼こんな方へオススメ
製品開発、品質改善、実験、操業データ、各種データの解釈にお困りではないですか？
これらデータから説明変数に対し、各種特長量の評価を実施することで、次のアクションにつながります。
＊まずはお気軽にお問合せください。
＊データの守秘義務、漏洩防止には徹底的に対応します。

▼ご提供内容
相関係数、相互情報量、回帰分析（重回帰含む）、勾配ブースティング手法であるLightGBM等のモデルのうち、ご提供いただくデータから最適な手法を選定して特長量評価を行います。また時系列情報であれば時系列予測モデルを構築することで未来予測も可能となります。
＊まずはお気軽にお問合せください。

▼ご購入後の流れ
ご注文前に内容の事前連絡をお願いします。
ご依頼内容を精査の上、アウトプットイメージを提示させていただき、
内容がご期待に添えそうであればご注文ください。
ご注文後→データ解析し１次回答
→ご要望通りかご確認頂き、必要じ応じ追加もしくは修正対応させて頂きます。

▼料金プランやオプション
ベーシック：10,000円　
目的変数1
説明変数10以下
データ数60,000行以下
＊データ前処理は含みません
＊アウトプット　出力アウトプットのみ

スタンダード：20,000円
目的変数３以下
説明変数20以下
データ数100,000行以下
＊データ前処理は含みません
＊調査レポート提出（調査方法、調査結果、見解含む）

プレミアム：30,000円
目的変数10以下
説明変数100以下
データ数500,000行以下
＊データ前処理含む
＊詳細な調査レポート提出

▼納期
１４日

＊まずはお気軽にお問合せください。

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。

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！

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。