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SPSSブログのバックナンバー

By YOICHIRO NISHIMAKI posted 07/06/25 07:50 PM

SPSS Modeler ユーザーイベント開催レポート

開催時期	タイトルとご登壇企業	リンク
2026　春	Data Science Day 2026 "組織に新しい価値をもたらした、あのプロジェクトの舞台裏" HONDA/NGK/電通マクロミルインサイト/日本生命	https://community.ibm.com/community/user/blogs/ririko-ikegami/2026/06/09/data-science-day-2026
2025　秋	新たなIBMテクノロジーの進化の中でSPSSが示す価値千代田化工建設/JFE条鋼/朝日新聞社/ファミリーマート	https://community.ibm.com/community/user/blogs/yoichiro-nishimaki/2025/12/10/spss-modeler2025-autumn
2025　春	生成AIの利用価値を高める定量/定性データ分析について考える JALカード/ベネッセ/トヨタプロダクションエンジニアリング/三井化学	https://community.ibm.com/community/user/blogs/yoichiro-nishimaki/2025/06/16/spss-modeler2025spring
2024　秋	AIの最先端テクノロジーとSPSSの融合産総研/JR東日本/イズミ/朝日生命	https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/asuka-saito/2024/12/11/spss-modeler2024-autumn
2024　春	新たなテクノロジーを活用してデータから価値を引き出す H2O RETAILING/KINTOテクノロジーズ/日本生命	https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2024/12/09/spss-modeler2024-ibm
2023　秋	4年ぶりのオンサイト開催！ HONDA/JFEテクノリサーチ/日本ガイシ/ファンケル/イオンマーケティング	https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2024/01/22/techxchange-2023

2023春以前はこちらにアーカイブしています。

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中学2年生に教えるデータサイエンス

（2025年7月から2025年11月）

回数	記事	タイトル	リンク
第1回	公開	円周率とモンテカルロシミュレーション	https://community.ibm.com/community/user/blogs/yoichiro-nishimaki/2025/07/16/pi
第2回	限定	モテる人のまばたきの回数と有意差検定	https://community.ibm.com/community/user/blogs/yoichiro-nishimaki/2025/08/18/eye
第3回	限定	有名コーヒーチェーンの出店計画と回帰モデル	https://community.ibm.com/community/user/blogs/yoichiro-nishimaki/2025/09/24/coffee
第4回	限定	果物詰め放題で最も得する最適化計算	https://community.ibm.com/community/user/blogs/yoichiro-nishimaki/2025/10/19/fruit-basket
第5回	限定	勝ち組カップ麺と価格弾力性分析	https://community.ibm.com/community/user/blogs/yoichiro-nishimaki/2025/11/11/price-elasticity

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連載：データ分析者達の教訓

（2023年1月から2026年1月現在）

回数	所属	筆者（敬称略）	タイトル	リンク
第1回	日本航空	小西孝典	悩んだらビジネスの課題意識と目的に立ち返る	https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2024/12/20/lessons01
第2回	千葉銀行	星野泰啓	部分にフォーカスし成果を得てから全体にスケールせよ	https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2024/12/20/lessons02
第3回	イオンマーケティング	山本卓也	分析は「魔法の杖」にあらず、ビジネス主体と合意形成が肝心	https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2024/12/20/lessons03
第4回	ビデオリサーチ	田村玄	データ分析に求められるのは予測の精度ではなく施策の成果	https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2024/12/20/lessons04
第5回	三菱自動車工業	五安城貴博	現場の「心」を知ることがデータ民主化への突破口	https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2024/12/20/lessons05
第6回	IBM	赤尾広明	データ活用プロジェクトは利益をもたらしてなんぼ	https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2024/12/20/lessons06
第7回	ファンケル	真弓裕貴	実装後に現場の運用に耐える予測モデルを開発時点で意識する	https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2024/12/20/lessons07
第8回	NRI	塩崎潤一	データ分析にミスは付き物。大切なのは反省と次回への対策	https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2024/12/20/lessons08
第9回	浜銀総研	高野知	予測モデルは秀逸でも業務に実装できない場合がある	https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2024/12/20/lessons09
第10回	JFEテクノリサーチ	津田和呂	因果を軽視した機械的な予測モデルはたちまち劣化する	https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2024/12/20/lessons10
第11回	ネイチャーインサイト	中野雄介	テスト段階で油断せず運用を見据えたした予測モデル開発を	https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2024/12/20/lessons11
第12回	リバーフィールド	磯部葉月	データ分析者の孤立を防ぎ「自分ごと化」で成功に導く	https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2024/12/20/lessons12
第13回	トランスコスモス	濱田充男	基礎統計量と可視化にかけた時間が予測モデルの値打ちを上げる	https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2024/12/20/lessons13
第14回	日立HSE	澤田美樹子	データから導かれる「あたりまえ」を丁寧に見つめ直す	https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2024/12/20/lessons14
第15回	HONDA	小川努	データ分析は手段と割り切り情熱をもって目標に進め	https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2024/12/20/lessons15
第16回	MAI	木暮大輔	ステークホルダーの高い期待を使命感と創意工夫で乗り越えろ	https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2024/12/20/lessons16
第17回	DNP	福島清志	データ分析はチーム戦。個々がミス最小化の責任を持つ	https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2024/12/20/lessons17
第18回	KINTO テクノロジーズ	西口浩司	データの向こうある社会的背景や因果関係を洞察せよ	https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2024/12/20/lessons18
第19回	AIT	西村剛	ちゃぶ台返しを受けないため「最初に」現場と握っておく	https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2024/12/20/lessons19
第20回	日本生命	佐藤慶	分析プロジェクトはスピードが命。鉄もデータも熱いうちに打て	https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2024/12/20/lessons20
第21回	JR東日本	堀恵治	異常検知には異常を識別する「データと対象への理解」が必要	https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2024/12/20/lessons21
第22回	日本情報通信	青島諒	予測モデルはビジネスの文脈で語られ初めてインパクトを持つ	https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2024/12/20/lessons22
第23回	花王	若月一生	理屈だけでは現場は動かない。業務プロセスと調和してこその「最適化」	https://community.ibm.com/community/user/blogs/asuka-saito/2025/12/12/231
第24回	朝日新聞社	木村慎太郎	「正しい分析」だけではダメ――問いと対話が価値を生むデータ分析の教訓	https://community.ibm.com/community/user/blogs/yoichiro-nishimaki/2026/02/13/lessons24
第25回	阪急阪神百貨店	岡本満男	限られたデータから、いかに顧客行動を説明・推測できるかこそが、分析の真価	https://community.ibm.com/community/user/blogs/asuka-saito/2026/03/23/lessons25
第26回	NGK	平島大介	最適化は学ばず、いきなり実課題から始めよう──壁打ちが答えを連れてくる	https://community.ibm.com/community/user/blogs/yoichiro-nishimaki/2026/05/07/lessons26
第27回	ファンケル	木村秀貴	分析アルゴリズムへの過信が過学習を招く	https://community.ibm.com/community/user/blogs/asuka-saito/2026/06/16/lessons27
第28回	Data Station	渋谷直正	分析を迷走させないコツは正しい問いの設定と施策からの逆算	https://community.ibm.com/community/user/blogs/yoichiro-nishimaki/2026/06/28/lessons28
第29回	オートバックスセブン	白岩英士	報告のためのデータ分析から、ビジネス課題起点の提案へのシフト	https://community.ibm.com/community/user/blogs/yoichiro-nishimaki/2026/08/24/lessons29
第30回	横河デジタル	服部翔大	「データがない」で終わらせない。課題解決のために、できることを考え抜く	https://community.ibm.com/community/user/blogs/yoichiro-nishimaki/2026/09/03/lessons30

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連載：ブログで学ぶSPSS Modeler

（2022年1月から2022年12月）

回数	所属	筆者（敬称略）	タイトル	リンク
第1回	IBM	坂本康輔	予測モデル安定化のためのPythonスクリプトN分割交差検証	https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2024/12/23/spss-modeler-01
第2回	日本情報通信	森山隼	Google BigQueryでSPSS Modelerプッシュバックを実行する	https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2024/12/23/spss-modeler-02
第3回	IBM	山下研一	データのクレンジングにトライ！法人のお客様を名寄せする	https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2024/12/23/spss-modeler-03
第4回	SmartAnalytics	畠慎一郎	早く教えて欲しかった！新グラフの実力を忖度抜きで評価する	https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2024/12/23/spss-modeler-04
第5回	IBM	河田大	LightGBMや地図表示！拡張ノードでPythonやＲの機能を取り込む	https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2024/12/23/spss-modeler-05
第6回	日立HSE	南雲陸	モデル作成をもっと楽に！特徴量の選択もSPSS Modelerにおまかせ	https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2024/12/23/spss-modeler-06
第7回	IBM	西牧洋一郎	モデル評価に欠かせない予測変数の重要度！そのカラクリと存在意義	https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2024/12/23/spss-modeler-07
第8回	MAI	木暮大輔	パッと見地味でもベテラン推し！平均値ノードで示す施策の有効性	https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2024/12/23/spss-modeler-08
第9回	IBM	西澤英子	分析のキホン、分割表を制覇する！	https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2024/12/23/spss-modeler-09
第10回	IBM	斉藤明日香	異常検知の自動化！CADSの設定を動画でご紹介	https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2024/12/23/spss-modeler-10
第11回	AIT	林啓⼀郎	時系列データを扱う「シーケンス関数」をおさらいしよう！前編	https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2024/12/23/spss-modeler-11
第12回	AIT	林啓⼀郎	時系列データを扱う「シーケンス関数」をおさらいしよう！後編	https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2024/12/23/spss-modeler-12
第13回	IBM	牧野泰江	原点回帰CRISP-DMから始まるデータ分析	https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2024/12/23/spss-modeler-13

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連載：身近な疑問をヒモトク

（2022年1月から2022年12月）

回数	所属	筆者（敬称略）	タイトル	リンク
第1回	IBM	中島文阪本正治	幹事の悩み！オンライン飲み会の部屋割りは最適化で解決	https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2025/01/07/life01
第2回	IBM	西川貴久	気象予報士が解説！業務活用の前に押さえておきたい気象データの誤解	https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2025/01/07/life02
第3回	IBM	盛武亮	What-if分析で誤算を回避！結婚式のお金の出入りをシミュレーション	https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2025/01/07/life03
第4回	MAI	木村秀貴	新規出店の売上予測は難問奇問！出店の成功確率を上げるデータサイエンス	https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2025/01/07/life04
第5回	AIT	西村剛	コロナ禍の教育現場。データでリモート授業をサポートできないか？	https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2025/01/07/life05
第6回	マーケティングバリューアップ	千野直志	答えはお客様の中にある！アンケートの自由回答からニーズを顕在化させる	https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2025/01/07/life06
第7回	IBM	角田厚志	ニュースでよく見るイケてる地図グラフを自分でもサクッと描いてみたい	https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2025/01/07/life07
第8回	IBM	清野聡	担当者泣かせの突発的な設備故障。蓄積したデータから予測できるのでは？	https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2025/01/07/life08
第9回	IBM	藤岡英典	新規感染者数予測のような時系列データ予測を最速で実現する！	https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2025/01/07/life09
第10回	IBM	河村忠明	秒速で掘り起こす！テキストマイニングはデータが多いほど実効性が高い	https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2025/01/07/life10
第11回	日立HSE	柴田直倫	流行りのソーシャルリスニング！SNSのデータってどうやって活用するの？	https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2025/01/07/life11
第12回	IBM	牧野泰江	ちょっと待って！その説明統計的に有意なの？	https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2025/01/07/life12

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連載：Modelerデータ加工Tips

（2021年1月から2021年12月）

回数	所属	筆者（敬称略）	タイトル	リンク
第1回	IBM	斉藤明日香	ノードにデータをキャッシュして後続処理を効率化	https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2025/01/14/modelertips01
第2回	ヤマトHD	杉野恒男	関数で任意の文字列を削除・抽出する	https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2025/01/14/modelertips02
第3回	ビデオリサーチ	田村玄	欠損値に直前の値を代入または線形補間する	https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2025/01/14/modelertips03
第4回	ウエスタンデジタル	小杉潔	行列入替で適合率PrecisionやF1スコア・MCCを求める	https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2025/01/14/modelertips04
第5回	JALエンジニアリング	竹村玄	@OFFSETで車両の時刻と座標から速度や距離を得る	https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2025/01/14/modelertips05
第6回	ファミリーマート	橋本ゆり子	@OFFSETでカテゴリ別商品ランキングを作成する	https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2025/01/14/modelertips06
第7回	DNP	西山忍	傾向スコアとGUIスクリプトで販促と効果の因果推論	https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2025/01/14/modelertips07
第8回	ABTマーケティング	白岩英士	７日後と６ヶ月後の日付データを作成する	https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2025/01/14/modelertips08
第9回	IBM	牧野泰江	IoTデータからピーク間の傾きを特徴量として抽出	https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2025/01/14/modelertips09
第10回	東京ガス	笹谷俊徳	時系列データを加工して95％予測上限と下限を求める	https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2025/01/14/modelertips10
第11回	横浜国立大学	鶴見裕之	フィールド名を一括変換して見やすく整える	https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2025/01/14/modelertips11
第12回	浜銀総研	中村友紀	顧客毎の購買累積金額と特定額到達までの日数を算出	https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2025/01/14/modelertips12
第13回	産総研	本田智則	移動平均と偏差値で異常値を見極める	https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2025/01/14/modelertips13
第14回	メルカリ	松本健	条件付きレコード結合で売り手と買い手のマッチング	https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2025/01/14/modelertips14
第15回	スタテックス	長谷川博康	後続モデルのためにフィールドを縮約（次元削減）する	https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2025/01/14/modelertips15
第16回	JALカード	辻井万里子	キーワードの有無で類似文章を検索する	https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2025/01/14/modelertips16
第17回	Tポイント	山本卓也	対数と分位化で偏りのあるデータから特徴量を作る	https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2025/01/14/modelertips17
第18回	リバーフィールド	磯部葉月	連続値の最適分割とモデルの出し分け	https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2025/01/14/modelertips18
第19回	読売広告社	斉藤敏之	決定木の所属グループと該当条件をレコードに付与する	https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2025/01/14/modelertips19
第20回	IBM	都竹高広	ワイブル分布を当てはめて故障を予測する	https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2025/01/14/modelertips20
第21回	アクセンチュア	赤石雅典	併買パターン上位5種類の組み合わせを抽出する	https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2025/01/14/modelertips21
第22回	日立HSE	及川慎也	顧客が休眠直前に購入した商品を特定する	https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2025/01/14/modelertips22
第23回	HONDA	小川努	GUIループとPython書き出しでデータを分割保存する	https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2025/01/14/modelertips23

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連載：わたしの推しノード

（2020年1月から2020年12月）

回数	所属	筆者（敬称略）	ノード	タイトル	リンク
第1回	IBM	岸代憲一	-	SPSS Modelerノード総選挙結果をヒモトク	https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2025/01/24/push01
第2回	IBM	西牧洋一郎	ユーザー入力	知られざる名脇役「ユーザー入力ノード」で価格弾力性カーブを描いてみる	https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2025/01/24/push02
第3回	荏原製作所	神子島隆仁	データ検査	予測の出来を左右するデータ理解の達人「データ検査ノード」で一気に俯瞰する	https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2025/01/24/push03
第4回	IBM	西牧洋一郎	再構成	ID付POSやIoT時系列データから特徴量を生成するスゴ技職人「再構成ノード」	https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2025/01/24/push04
第5回	MAI	木暮大輔	データ自動準備	お助けロボ参上!?「データの自動準備ノード」があなたに代わって予測精度を上げる	https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2025/01/24/push05
第6回	IBM	山下研一	CHAID	絶対エース「CHAIDノード」流行りの機械学習を圧倒する伝えやすさと使いやすさ	https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2025/01/24/push06
第7回	三菱自動車工業	伴俊広	フィールド作成	新たなデータの道を切り開く、タフロードの俊足「フィールド作成ノード」	https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2025/01/24/push07
第8回	IBM	牧野泰江	異常値検査	”いつもと違う”を見逃さない！凄腕検査官「異常値検査ノード」が異常を検知	https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2025/01/24/push08
第9回	SmartAnalytics	畠慎一郎	RFM集計	顧客データ分析の頼れる助さん＆格さん「RFM集計ノード」「RFM分析ノード」	https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2025/01/24/push09
第10回	IBM SoftwareService	西澤英子	SMOTE	機械学習時代の申し子「SMOTEノード」が不均衡データの壁を突破する	https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2025/01/24/push10
第11回	プラス	鳥海淳一	TwoStep	文系データ分析者の強い味方「TwoStepノード」で店舗の見えない特性をあぶり出す	https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2025/01/24/push11
第12回	IBM	守谷昌久	グローバルの設定	裏方の魔術師「グローバルの設定」が統計値をキャッシュ！後続プロセスで利活用	https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2025/01/24/push12
第13回	スタッツギルド	櫛田弘貴	レコード結合	ストリーム領域のキーマン「レコード結合ノード」の秒で繋げる力と過信にご用心	https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2025/01/24/push13
第14回	IBM	上田延寿	時系列	過去の山や谷を捉えて幅でトレンドを先読みする勝負師「時系列ノード」の真骨頂	https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2025/01/24/push14
第15回	福岡大学	太宰潮	置換	フィールドのマエショリスト「置換ノード」が魅せる凄ワザと関数＠FIELDの威力	https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2025/01/24/push15
第16回	IBM	水谷好伸	データベース	SQL魔法使い「データベースノード」がとどめの呪文で運用処理速度を向上	https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2025/01/24/push16
第17回	ADKマーケティング・ソリューションズ	田口仁	KNN	似た者探しの名人「KNNノード」（最近傍法）が気づかぬ隣人を言い当てる！	https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2025/01/24/push17
第18回	IBM	小林竜己	ベイズ	隠れた関係を見つける名探偵「ベイズノード」が変数間の因果構造を解き明かす	https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2025/01/24/push18
第19回	日本情報通信	近澤喜史	CPLEXの最適化	最強のラスボス「CPELXの最適化ノード」が予測の次の最終ステージで実力を解放	https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2025/01/24/push19
第20回	IBM	坂本康輔	スーパーノード	ストリームを変幻自在に整頓活用する超人「スーパーノード」の神業パラメータ処理	https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2025/01/24/push20
第21回	三井住友海上火災	木田浩理	シミュレーション	リスク博士「シミュレーションノード」がシナリオ別に示す臆病と強気の境界線	https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2025/01/24/push21
第22回	IBM	千代田真吾	拡張ノード	一流エージェント「拡張ノード」。必要なタレントは外から連れてくれば良い！	https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2025/01/24/push22
第23回	AIT	林啓⼀郎	自動分類	機械学習の多重奏！名指揮者「自動分類ノード」が織りなす至高のアンサンブル	https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2025/01/24/push23
第24回	IBM	京田雅弘	-	リレー完結！解説と振り返り	https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2025/01/24/push24

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