3ヶ月経って、いくつか新しいモデルが登場したことでごっそり事情が変わりました。 ChatGPT Pro使ってましたが解約しました。o3が登場したらまた考えます。一時期解約していたGemini Advanced（Google AI Oneプレミアム？）を契約しなおしました。Claudeの年契約をしたんですがすこーし後悔しています。 追記: Gemini 2.5 Pro は今までのGemini シリーズとは明確に違うコメントとかでGeminiアレルギーの人が多そうなので追記します。実際のところ僕もそうでしたよ。過去のGeminiは、特に1.5 Proが論外なくらいハルシネーションも多く馬鹿で、使い物にならないおもちゃでした。それは事実です。2.0 Proで状況が変わり始めたものの実験モデルが続いてて、結局コイツの真価がよくわからんってなってました。 Gemini 2.5 Proを触ったことがな

※本記事は一部AIにより作成しています。 ※本記事では、データプライバシーとセキュリティの観点から、すべて架空のデータサンプルを使用しています。実務でのClaudeの活用に際しては、所属組織のセキュリティポリシーを遵守し、適切なデータ取り扱いを行ってください。 はじめにデータ分析の価値は、その土台となるデータの質に大きく左右されます。どれほど洗練された分析手法を用いても、基礎となるデータに問題があれば「Garbage In, Garbage Out（ゴミを入れればゴミが出る）」の原則通り、信頼性の低い結果しか得られません。そのため、あらゆるデータプロジェクトにおいて、データクレンジングは不可欠なプロセスとなっています。 近年、生成AIの発展により、データ分析のワークフローも大きく変化しつつあります。特に、データクレンジングという時間を要する作業において、AIの支援を受けることで、データアナ