Gemini 2.5 Proと取り組んだデータ分析のリアルな道のり - Nealle Developer's Blog

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Kesin この手の泥臭い作業は実は専門知識の塊だったのだけど、ある程度の知識があればAIに補助してもらいながら独力で可能になったことが分かって面白かった

機械学習

2025/05/01 リンク

gairasu 既存のテキストマイニングで得られる結果となんか違うのかな？手法が異なるからデータ集計結果は異なるだろうけど、分析結果に大差ないなら労力には見合わないけどどうなのだろう

2025/05/02 リンク

misshiki “AIの回答を鵜呑みにせず、批判的に評価する姿勢は不可欠。しかし、分析モデル構築のように、状況に応じて最適なアプローチを見つけ出す必要があるタスクにおいては、今回のような使い方が非常に有効だと感じる。”

2025/05/01 リンク

Kesin この手の泥臭い作業は実は専門知識の塊だったのだけど、ある程度の知識があればAIに補助してもらいながら独力で可能になったことが分かって面白かった

機械学習

2025/05/01 リンク

jintrick NotebookLMを使ってみたら…… → “詳細を確認すると全体の件数が違っていたり、内容に対する解釈が異なっていたり”

2025/05/01 リンク

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Gemini 2.5 Proと取り組んだデータ分析のリアルな道のり - Nealle Developer's Blog

はじめにはじめまして。Analyticsチームの清水です。 2024年12月に入社しまして、約4ヶ月が経過しまし... はじめにはじめまして。Analyticsチームの清水です。 2024年12月に入社しまして、約4ヶ月が経過しました。今回が初めてのテックブログになります。 ▼先日、入社エントリも公開しました。本稿のテーマは、自由記述のテキストをラベリングして分類する分析タスクに対し、Geminiと共に取り組んで分かったことの共有です。私は生成AIをそれほどたくさん使った経験があるわけではないので、これが最良の使い方というわけではないと思いますが、どのようにプロンプトを組み立て、どう効率的に分析を進められたのかを可能な限りリアルに書いていきます。 ※今回利用したモデルは、Gemini 2.5 Proです。はじめに Geminiを活用したデータ分析の進め方フェーズ0: アプローチの模索 - Notebook LMや教師なし学習の試行フェーズ1: データ理解とラベルチェック - コード生成と探索的分

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gi23572025/05/02
dhesusan46492025/05/02
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yuiseki2025/05/02
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sylar6122025/05/02
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hi-hats2025/05/02
vine_hate2025/05/02
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u1-53002025/05/02
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cossacks2025/05/02

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