「データ分析 」- 「AIモデル開発」 比較

deep learning -> AIモデル開発 でやること

1. 「既存モデルを使う」レベル
   例えば PyTorch や TensorFlow で提供されている学習済みモデル（ResNet, BERT, GPT系など）を読み込んで使う。
   これは deep learning を“使う”段階。画像分類や文章分類をすぐ試せる。
   ↓
2. 「自分でモデルを構築して学習させる」レベル
   ニューラルネットの基本（層の積み方、活性化関数、損失関数、最適化手法など）を理解して、自分でモデルを設計。
   例）「手書き数字（MNIST）を分類するネットワークを自作して学習させる」
   ここまでできれば AIモデルを作った と言える。
   ↓
3. 「独自の課題に合わせて工夫する」レベル
   既存モデルを自分のデータで 再学習（fine-tuning） したり、アーキテクチャを工夫する。
   例）医療画像専用のモデル、音声認識の改良版。
   研究や実務に直結するのはこのあたり。
   ↓
4. 「基盤モデルを研究・開発する」レベル
   GPTやStable Diffusionのような 巨大モデルをゼロから訓練する。
   莫大な計算資源とデータが必要で、企業や研究機関レベルじゃないと難しい。

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データ分析でやること

1. データの収集・整形（前処理）
   SQLでデータベースからデータを抽出
   CSVやログファイルなどの生データを整形（欠損値処理・異常値処理・型変換）
   Python（pandas, numpy）やRで加工

2. 可視化・探索的分析
   matplotlibやseabornでグラフ作成
   TableauやPowerBIなどBIツールでダッシュボードを作る
   どんな傾向や相関があるかを人間が理解できる形にする

3. 統計的手法・機械学習
   回帰分析、クラスタリング、分類モデルなどを試す
   scikit-learnでモデルを作成し、精度を評価
   A/Bテストを設計して有意差を確認

4. ビジネス課題への落とし込み
   「広告費をどこに投下すべきか」
   「どの顧客が解約しやすいか」
   「在庫をどのくらい持つべきか」
   など、ビジネスの意思決定につなげる。

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データ分析 - AIモデル制作　比較

• データ分析の主な業務
  データ収集・整形（ETL、前処理）
  可視化・探索（グラフ、相関分析）
  統計的分析（回帰分析、検定、クラスタリングなど）
  ビジネス課題への解釈・レポーティング
  目的-> 意思決定に役立つ「知見を得る」こと

• AIモデル制作の主な業務
  データ準備（※ここがデータ分析と大きく重なる）
  特徴量エンジニアリング
  モデル設計（深層学習や機械学習アルゴリズムの選定）
  学習・評価・チューニング
  デプロイ（実際に使える形に実装）
  目的-> 予測や分類など「自動化する仕組みを作る」こと。

• 両者の関係性
  共通部分 → 前処理、可視化、特徴量理解などは両方で必要。
  違う部分 →
  データ分析は「分析結果を人が読む」
  AIモデル制作は「学習済みモデルをシステムに組み込む」
  だから、データ分析はAIモデル制作の一部でありつつ、単独でも成立する業務領域 と考えるのが正確。

• まとめ
  データ分析は「AIに限らず」ビジネス分析や統計調査だけでも十分な仕事になる。
  逆にAIモデル制作は「データ分析の土台の上」にある高度な応用。

やりたいのって、
分析を通じて課題を見抜く側（データアナリスト寄り）？
モデルを実際に作って動かす側（機械学習エンジニア寄り）？