ChatGPTより予測に強い！表形式に特化したAIの活用方法について解説してみた

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こんにちは、にゃんたです。

今回は、ChatGPTなどの言語モデルが「表形式データの予測」を苦手としている理由と、その解決策について解説しました！🙆‍♂️

「Excelデータから来月の売上を予測したい」といった場面、実は言語モデルにそのまま投げると、数字の仕組み（トークン化）の問題で精度が出にくかったり、コストが膨れ上がったりしがちです。


動画では、数値予測に強い「LightGBM」というモデルを、話題の「Claude Code」を使って一瞬で構築・アプリ化する方法を紹介しています。

「プログラミングは書けないけれど、仕事でデータに基づいた予測をしてみたい！」という方は、ぜひ参考にしてみてください😊

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■チャプター
00:00 オープニング
01:12 ChatGPTが表データ予測に弱い理由：数値処理
05:41 ChatGPTが表データ予測に弱い理由：構造とコスト
08:07 LightGBM・XGBoostで表形式予測
09:15 特徴量とターゲットの基本
10:52 売上・不動産・解約の予測アイデア
12:00 株価予測の現実と検証のコツ
13:33 VS CodeでのClaude Code起動手順
14:22 California Housingデータ取得と環境構築
15:40 LightGBMで住宅価格モデルを学習
17:15 予測モデルのアプリ化と運用イメージ
18:23 表形式予測のまとめと次のステップ

■関連動画
https://youtu.be/_OiMAiaG1js

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■楽曲提供
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効果音ラボ : https://soundeffect-lab.info/

■編集
にゃんた妻
　一言：「こんにちは」と「こんにちわ」ではトークン数が変わるんですね...!
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#AI #生成AI

投稿日：2026.01.10 18:01

視聴時間：20:4　 視聴回数：11,960回

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