データ・AIのスキル

Pythonで回帰分析や時系列予測を行い、係数表や信頼区間、予測値を得る作業を支援します。残差や外れ値の診断、モデルの比較を通じて、分析結果の根拠も確認します。

• 回帰係数と信頼区間を解釈したいとき
• 二値データや件数データの分析
• 不確かさを含む時系列予測

Kilnで追加学習に使うベースモデルの対応状況を提供元の資料やAPIで点検し、古い識別子やFireworksの許可リストの不整合を報告するスキル。

• Kilnの追加学習対応を点検したいとき
• 設定済みの学習用IDの有効性の確認
• Fireworksの古い許可項目の洗い出し

Kilnのモデル一覧を各提供元のAPIや公開情報と照合し、提供終了・終了予定のモデルを報告して、確認後に提供元別の非推奨設定を更新するスキル。

• Kilnの古いモデル項目を点検したいとき
• 提供終了が近いモデルを把握したいとき
• 特定の提供元のモデル提供状況の確認

Kilnで利用するLLMの新モデル調査、一覧への追加、有料APIテスト、提供終了モデルの非推奨化を進め、変更内容と公開状況をPRやレポートにまとめます。

• 定期モデル調査を手動実行したいとき
• 新モデルの追加と接続確認
• 提供終了モデルを非推奨にしたいとき

ブロックチェーンの取引ハッシュからTRES Financeの記録を取得し、資産の送受信と手数料をフロー図で示して、取引内容を平易な英語で説明します。

• 取引ハッシュから内容を把握したいとき
• トークン交換の送受信を図で確認したいとき
• 資産移動とネットワーク手数料を分けて見たいとき

経済データの物価基準・季節調整・頻度・通貨を確認してから公的統計などの信頼できる提供元から取得し、出典と取得日付きの表形式に整えるスキルです。

• 公的機関のGDPや雇用統計を取得
• 国際比較のデータ条件をそろえたいとき
• 公表論文の再現用データを探す

下水流出を扱う研究プロジェクトの規約に沿って、Rの分析スクリプトを作成・レビューします。回帰モデルの推定や仕様追加を行い、論文用の表・図と推定結果を保存します。

• 下水流出と住宅価格の関係を推定したいとき
• 既存の回帰分析に仕様を追加したいとき
• 記述統計の図や地図の作成

機械学習・AIの実験データを検証し、モデル比較や構成要素の効果を統計と図で整理します。検定の前提や不足する根拠も明示し、分析レポートと統計付録を作るスキル。

• 反復実験に基づいてモデル性能を比較したいとき
• 構成要素の変更や除去の効果を調べたいとき
• 実データから比較図や学習曲線を作りたいとき

研究の問いとデータに合う定量・定性分析の手法を比較し、前提条件の確認から分析コードの生成、結果の解釈、感度分析までを支援するスキル。

• 研究の問いに合う分析法を選びたいとき
• RやPythonの分析コード作成
• インタビューのテーマ分析計画

Kaggleの上位入賞解法から、特徴量の作り方やモデル設定、再利用できるコードを学び、自然言語処理・画像・時系列などの機械学習課題に生かすスキル。

• Kaggleの上位解法を学びたいとき
• 機械学習課題に使う手法の調査
• 機械学習のコード例を探したいとき

論文PDFの取得、本文抽出、分割、検索用データベースの構築を進めます。文書の並列処理とローカルでの数値化により、研究資料をRAGに使える形へ整えるスキルです。

• 選別済み論文からRAGを構築したいとき
• 論文PDFをまとめて取得・抽出したいとき
• 有料APIなしでベクトルDBを作りたいとき

RまたはPythonで、データの読み込みと探索から回帰分析、論文向けの表・図の出力まで進めます。分析コードと計算結果を保存し、再現できる形に整えるスキルです。

• データの分布や欠損、変数間の関係を調べたいとき
• 横断・パネルデータで回帰分析したいとき
• 論文向けの回帰表や図を出力したいとき

研究の生データから分析結果や図表を再生成できるよう、フォルダ構成、処理手順、実行環境を整えます。共同研究での再実行や、論文投稿用の再現パッケージ作成に使えます。

• 新しい研究のフォルダ構成を整備
• 分析処理と図表生成の自動化
• PCによる結果の違いを調べたいとき

米国の選挙区割りをRで分析し、人口や地域の分割条件を満たす案をシミュレーションします。区割りの形状や政党間の公平性を指標と地図で比較する手順を案内します。

• 国勢調査・選挙・地理データの準備
• 人口条件に沿う区割り案を生成したいとき
• 現行の区割りと候補案を比較したいとき

経済理論に基づく構造モデルの設計からパラメータ推定、収束不良の診断までを支援します。需要推定、動的な選択、オークションに応じた手法と実装を検討するスキルです。

• 構造モデルの推定手法を選びたいとき
• BLPによる需要推定の実装
• 動的選択・オークションモデルの推定

多数の説明変数を扱う因果効果の推定や、属性による効果の違いの分析を支援します。DMLやCausal Forestなどの手法選びから実装・診断までを案内するスキルです。

• 多数の調整変数で平均効果を推定したいとき
• 属性ごとの施策効果を調べたいとき
• クロスフィッティングを実装したいとき

企業の参入や価格競争、入札、交渉をゲーム理論で分析するために、均衡の選択・計算から、複数均衡の扱いや推定の前提確認までを案内するスキル。

• 均衡の選択と計算
• 企業の参入や価格競争の分析設計
• 実証モデルの複数均衡への対処

政策対象の地域や国に似た比較対象をデータから合成し、政策効果を推定するスキル。比較候補の選定、重み付け、検証、図表での報告までを支援します。

• 一地域に導入された政策を評価したいとき
• 比較対象の候補と重みを選びたいとき
• 架空の導入日や対象で検証したいとき

制度の適用基準などの閾値前後を比べる回帰不連続デザインで、効果の推定から比較範囲の選択、妥当性の検証、論文向けの図表整理まで支援するスキル。

• 制度の適用基準付近で効果を調べたいとき
• 処置が確定しない場合のRDD分析
• 閾値付近の操作や属性の偏りの検証

分析データの平均・標準偏差・欠損状況を整理し、論文向けの記述統計表や群間比較表、相関行列をPython・R・Stataで作成するスキル。

• 回帰分析前にデータを把握したいとき
• 論文用の記述統計表の作成
• 処置群と対照群の特徴の比較

Kaggleのデータセットやコンペ、ノートブック、モデルを調べ、指定範囲の公開データを取得し、実行履歴とファイルの検証情報を残すスキル。

• Kaggleのデータとメタデータの調査
• 公開データを指定先に取得したいとき
• コンペ・ノートブック・モデルの探索

回帰分析の任意の統制変数を全組み合わせで比較するStata用ファイルを生成します。注目する説明変数のt値の絶対値で順位を付け、上位10件と最上位の回帰を出力する構成です。

• 任意の統制変数を全組み合わせで比較
• 必須の統制変数を固定した比較
• Stataの並列回帰処理を準備したいとき

経済データの時間的な変化を分析し、定常性の検定からモデル選択、残差診断、予測精度の評価までをPython・R・Stataのコード例で支援するスキル。

• 経済データの傾向と定常性の確認
• ARIMAによる予測と精度評価
• 複数の時系列の関係を調べたいとき

Stataの分析コードの作成・修正・解説を支援します。データ整形から回帰分析、因果推論、図表出力まで、構文や欠損値処理などの注意点を確認できます。

• Stataの.doファイルを作成・修正したいとき
• 分析データの整形・結合
• 回帰分析や因果推論を実装したいとき