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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。 本記事は、名古屋市東区を読み解く後編です。前編では、白壁・主税町・橦木町、徳川園から東区役所周辺にかけての一帯を取り上げ、住環境や歴史性、景観の質が土地の価値を支えている場所を見てきました（前編はこちら）。 今回も、中川寛子著『路線価図でま...

どうも！sodaエンジニアの國田です。 みなさん、プロテインは好きですか？私は大好きです。いや、「好き」という言葉だけでは足りませんね。プロテインは、神の粉です。 朝の筋トレ後に一杯。仕事前に一杯。バグが直らず、心がカタボリックになりそうな夜にも一杯。筋肉は嘘をつかない。プロテインは常に私と共にある...

どうも、soda エンジニアの國田です。 前回の記事では、RAG（Retrieval-Augmented Generation）における検索手法として「Agentic Search」を取り上げ、いわゆる「ベクトル検索」が本当に必要なのかを検証しました。結果、Agentic Searchでは、「ファイ...

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。 本記事では、以前このブログでも紹介した（以前の記事はこちら）中川寛子著『路線価図でまち歩き 土地の値段から地域を読みとく』（学芸出版社）URL: https://book.gakugei-pub.co.jp/gakugei-book/978...

どうも！sodaエンジニアの國田です。 昨今、大規模言語モデル（LLM）はビジネスの場面でも非常によく利用されており、社内LLMなどを検討している企業さんも多いと聞きます。LLMの社内利用のユースケースにおいては、よくRAG(Retrieval-Augmented Generation; 検索拡張生...

どうも！sodaエンジニアの國田です。 突然ですが、皆さん、画像生成AIは楽しんでいますか？私も最近、Nano Banana Proでいっぱい遊んでいます。コンテキストの理解力が非常に優れているので、楽しいですよね。AIエンジニアとしても興味津々です。 ・・・はい？ なになに？ 「AIエンジニアなの...

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...