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はじめに こんにちは！マーケティングアナリストの倉田です。 今回も生成AI（LLM）をテーマにします。 前回の検証 では、都道府県レベルの低精度データに対して、生成AIによる修正は約67％が正解という結果でした。 今回はその第2弾。実務...

どうも！sodaエンジニアの國田です。 前回、Google Geminiの新しい画像生成AI "Nano BananaPro"について紹介しました。その中で、以下のような"書籍の表紙画像"を生成したのですが、皆さま、覚えておられますでしょうか？ 我ながら、素敵な書籍の画像だと思います(笑)。 実は、...

はじめに こんにちは！マーケティングアナリストの倉田です。 今回は生成AI / LLM（以下 生成AI）をテーマにしたいと思います。 私が日頃行っている、専門性が少し高い業務を効率化できないかを検証し、そのプロセスを数回に渡ってお伝えいたします。 ちなみに私はプロンプトエンジニアでも自然言語の専門家...

どうも、sodaエンジニアの國田です。 突然ですが皆さま、画像生成AIはエンジョイしていますか？当ブログでもここ暫く画像生成AIのトピックはお休みしていたのですが、先日衝撃的なニュースが入ってきました。2025年11月下旬、新たな画像生成AIモデル「Nano Banana Pro（Gemini 3 ...

はじめに こんにちは！マーケティングアナリストの倉田です。 私は普段、公的統計データや競合情報をGIS（地理情報システム）やBIツールで可視化し、意思決定を支援する仕事をしています。現地調査に行くときも、事前に資料を読み込み、ストリートビューを確認し、多くの仮説を立ててから現場に向かうのがいつもの流...

どうも！sodaエンジニアの國田です。 昨今、「AIエージェント」という言葉を頻繁に耳にします。「AIエージェント」は、単純な生成AIではなく、裏側に「function calling（関数呼び出し）」という仕組みを備えた生成AIです。「何をすべきか」をAI自身が考え、「どのツール(関数)で実行すべ...

はじめに こんにちは、マーケティングアナリストの倉田です。 今回のテーマは「商圏ポテンシャル」の評価をシンプルにする事！ 前編ではAIエリアスコアリングのスコアを活用して、出店戦略におけるアクションプランの考察例を、中編ではスコアがどのような仕組みで算出されているのか、その裏側にある考え方について解...

どうも！soda AIエンジニアの國田です。 前回、OpenAIが公開したオープンソースのチャットAIモデル gpt-oss について、紹介させていただきました。その際は小型版である gpt-oss-20b を中心に紹介と検証をさせていただいたのですが、大型モデルのgpt-oss-120bについては...

はじめに こんにちは、マーケティングアナリストの倉田です。 今回のテーマは「商圏ポテンシャル」の評価をシンプルにする事！ 前編では、AIエリアスコアリングのスコアを活用して、出店戦略におけるアクションプランの考察例をご紹介しました。 前編の記事はこちら 今回はその続きとして、 スコアの活用例（前編）...

みなさん、お久しぶりです！AIエンジニアの國田です。 さっそくですが、BIGニュースが入ってきました。2025年8月6日朝、OpenAIがオープンソースの言語モデルを公開しました。 その名も「gpt-oss-120b」&「gpt-oss-20b」。昨今、様々な会社が自前のローカルLLMないし...

こんにちは、sodaの古橋です！ 久しぶりの技術ブログ投稿になります。 今回は技術紹介ではなく検証系の記事です。 これまで私のブログでは、自然言語の文章から中心的な話題（＝トピック）を抽出する「トピックモデル」について、発展形や派生手法も含めて何度か紹介してきました。 ↓過去記事です。興味のある方は...

はじめに こんにちは、マーケティングアナリストの倉田です。 出店の成否は、「経営戦略・マーケティング戦略」「商圏」「物件」「店舗運営・戦術」といった様々な要因が複雑に絡み合って決まります。中でも、客観的な数値で評価しやすい要因が 「商圏」 のポテンシャルです。今回はこちらをテーマに進めてまいります。...