本記事では、三井住友カードのデジタルプロダクト開発を手の内化するための環境である「Polaris」の設計・構築・運用について全8回（予定）で連載します。 「プラットフォームエンジニアリング」 「AIと一緒にプラットフォーム構築」 をどのように実践してい…

歪んだ確率をどう直す？キャリブレーション手法の仕組みと「なぜS字や階段関数を使うのか」という数学的・実務的な選定理由を重点的に解説！時間の経過とともに補正が崩れるメカニズムや、運用の注意点についてもあわせて紹介します。

【後編】「CVしそうな人」に配信するのは正解なのか？4つの顧客タイプとシュミレーションで、CVR予測モデルの落とし穴とUplift Modelingの使いどころを検証する。

【前編】「CVしそうな人」に配信するのは正解なのか？4つの顧客タイプとシュミレーションで、CVR予測モデルの落とし穴とUplift Modelingの使いどころを検証する。

モデルの確率スコアが「そのままでは実務で使えない」のはなぜか？不均衡対策や正則化、アルゴリズムの癖による歪みを徹底解剖。機械学習が返すスコアの本来の意味を押さえ、現場で確率のズレを正しく確認・評価するアプローチを解説します。

金融市場とカード業務の共通する課題に焦点を当て、機械学習を活用して不正検知や与信モデルを改善するための具体的なアイデアを紹介します。

本記事では、三井住友カードのデジタルプロダクト開発を手の内化するための環境である「Polaris」の設計・構築・運用について全8回（予定）で連載します。 「プラットフォームエンジニアリング」 「AIと一緒にプラットフォーム構築」 をどのように実践してい…

2026年度人工知能学会全国大会（第40回）にポスター発表＆企業展示で参加したレポートです。

Snowflake Summit 2026に参加し、システムが「摩擦」を解消してAI変革を最速化する、プラットフォームの進化を体感しました。ガバナンスを「制約」ではなく「推進力」へと変えることで、信頼を武器に迷いなく実運用（Shall we?）へ踏み出せます。

LightGBM は実務で発生するデータノイズに対してどの程度強いのかをマーケティングにまつわるデータセットも用いて検証しました。

2026年1月14日から2月11日までSIGNATE上で開催されていた第4回金融データ活用チャレンジで、受賞するに至るまでの取り組みや工夫の紹介

今回、2025年11月から2026年の1月にかけて開催された、SMBCグループのプライベートデータ分析コンペである「第6回D-1グランプリ」に参加し、上位に入賞することができました。 本記事では、参加報告の後編として、中上級者向けの「テクニカルチャレンジ」に…

今回、2025年11月から2026年の1月にかけて開催された、SMBCグループのプライベートデータ分析コンペである「第6回D-1グランプリ」に参加し、上位に入賞することができました。 本記事では参加報告の前編として、D-1グランプリの概要と、初中級者向けの「ビズ…

XGBoost や LightGBM などの勾配ブースティング木の分割について紹介します。元論文を参考に、GBDTの分割基準がどのように導き出されるのかを数式にフォーカスして整理しています。