AI/MLの技術検証を資産化する

# 実験計画書（PoC）

## 1. 背景
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このPoCを行うことになった背景を書いてください。
- この取り組みの起因となったモチベーション
- なぜPoCが必要か
- どのような業務に関係しているか 
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## 2. 目的
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PoCの目的やPoCを通じて何を明らかにしたいかを書いてください。
- ビジネスへの貢献仮説
  例：「カスタマーサポートの問い合わせ分類作業を自動化できる可能性を検証」
  例：「商品レビューから改善点を自動抽出し、分析業務を効率化できるか検証」
  例：「需要予測モデルにより在庫管理の意思決定を支援できるか検証」
- 成功基準
  例：「問い合わせ分類モデルが実用レベルの精度を達成すること」
  例：「レビューから抽出した改善点が人手での分析結果と概ね一致すること」
  例：「予測モデルの精度が現行の経験則による予測を上回ること」
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## 3. サマリー（実施概要）
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PoCの全体像を簡潔にまとめてください。
- 使用データ
- 技術検証の評価概要
- 技術的なアプローチ
- 成果物の想定（例：モデル、レポート、可視化など） 
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## 4. ビジネス仮説
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ビジネス/業務視点での仮説を書いてください。
目的の例に対応する仮説：
- 問い合わせ分類の場合
  例：「問い合わせ内容の8割は定型的なパターンに分類できる」
  例：「件名と本文の最初の数行で、問い合わせカテゴリを判定できる」
- 商品レビュー分析の場合
  例：「ネガティブレビューには具体的な改善要望が含まれている」
  例：「同じ改善点は複数のレビューで繰り返し言及される」
- 需要予測の場合
  例：「過去の販売傾向と季節性から、将来の需要を予測できる」
  例：「プロモーション実施時期と売上には明確な相関がある」
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## 5. 分析仮説
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ビジネス仮説を確かめるために、どのようなデータのファクトを積み上げるかを書いてください。
- 問い合わせ分類の仮説を確かめるために
  例：「過去1年分の問い合わせデータをカテゴリ別に集計し、上位10カテゴリで全体の何割を占めるか確認」
  例：「テキストの文字数と分類精度の関係を分析し、最初の何文字で判定可能か検証」
- 商品レビュー分析の仮説を確かめるために
  例：「星評価別にレビューテキストの長さと具体性を分析し、低評価ほど詳細な記述があるか確認」
  例：「頻出キーワードをクラスタリングし、同じトピックが複数回出現しているか定量化」
- 需要予測の仮説を確かめるために
  例：「過去2年分の日次売上データから、曜日・月次の周期性を時系列分析で確認」
  例：「プロモーション実施日の前後2週間の売上変化を統計的に検定」
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## 6. 技術的アプローチ
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分析や予測の方法を具体的に書いてください。
- 問い合わせ分類の場合
  例：「TF-IDFでテキストをベクトル化し、Random Forestで多クラス分類」
  例：「BERTで文章埋め込みを作成し、コサイン類似度でカテゴリマッチング」
- 商品レビュー分析の場合
  例：「感情分析モデルでネガティブレビューを抽出後、LDAでトピック抽出」
  例：「GPTを使った要約で改善点を自動抽出し、頻出度でランキング」
- 需要予測の場合
  例：「Prophet を使った時系列予測で、トレンドと季節性を分解」
  例：「XGBoostで特徴量エンジニアリング（曜日、月、プロモーション有無）を行い予測」
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## 7. 実験内容
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実際にやること・ステップを書いてください。
- 問い合わせ分類の実験ステップ
  例：「Step1: 過去6ヶ月分の問い合わせデータ（約10,000件）を収集」
  例：「Step2: データを8:2で訓練/検証に分割し、カテゴリラベルを付与」
  例：「Step3: 複数のモデルを比較し、最も精度の高いものを選定」
- 商品レビュー分析の実験ステップ
  例：「Step1: 直近1年分のレビューデータ（星1-2の低評価500件）を抽出」
  例：「Step2: 手動で50件をサンプリングし、改善点を人力で抽出（正解データ作成）」
  例：「Step3: 自動抽出結果と正解データを比較し、精度を評価」
- 需要予測の実験ステップ
  例：「Step1: 過去2年分の日次売上データとプロモーションカレンダーを統合」
  例：「Step2: 直近3ヶ月をテストデータとして、それ以前で学習」
  例：「Step3: 予測精度をMAPEとRMSEで評価し、現行手法と比較」
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## 8. 実験結果
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得られた数値・成果を記載してください。
- 問い合わせ分類の結果例
  例：「分類精度85%を達成、上位5カテゴリで92%の精度」
  例：「処理時間は1件あたり0.5秒、バッチ処理で1000件/分が可能」
- 商品レビュー分析の結果例
  例：「改善点の自動抽出精度は75%（人手の抽出結果との一致率）」
  例：「同一トピックの集約により、改善点を20項目から5項目に要約成功」
- 需要予測の結果例
  例：「MAPE 15%で予測可能（現行の経験則では25%）」
  例：「プロモーション期間の予測精度が特に改善（誤差率30%→12%）」
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## 9. 考察
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結果から分かったこと、意味のある気づきを書いてください。
- 問い合わせ分類の考察例
  例：「仮説通り8割以上のパターン化が可能で、業務の大幅な効率化が見込める」
  例：「誤分類の多くは複合的な問い合わせで、これらは人手での対応が必要」
  例：「次ステップ：3ヶ月間の試験運用を経て、本番導入を検討」
- 商品レビュー分析の考察例
  例：「ネガティブレビューから具体的な改善点を抽出でき、仮説は概ね正しかった」
  例：「月次レポート作成時間を8時間→2時間に短縮可能」
  例：「次ステップ：リアルタイムダッシュボード化を検討」
- 需要予測の考察例
  例：「季節性とプロモーション効果を適切にモデル化でき、予測精度が大幅改善」
  例：「在庫切れリスクを30%削減、過剰在庫を20%削減できる見込み」
  例：「次ステップ：商品カテゴリ別のモデル構築で更なる精度向上を目指す」
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