分野問わず大手製薬企業やアンケート調査会社などからデータ分析を依頼頂き解析してます。本業は大学教員。研究教育も日々頑張ってます。研究の一環(半分趣味)で医療に役立つAIエージェントの開発もしてます。その延長でゲームアプリも作って公開してます。
Joined December 2021
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Jun 6
データ分析コンサルティングをしています(以下のページを参照)。臨床系データ分析や機械学習モデル、ケモ/バイオインフォマティクス、オミクス解析、様々な分野のデータに対応できます。統計解析の依頼や相談、図表作成など気軽にお声掛け頂けますと幸いです。
lancers.jp/menu/detail/12455…
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Jun 11
「初心者向けに説明して」と頼んでも、
まだ難しい回答が返ってくることがあります。
理由はシンプルで、
“初心者向け”の中身が曖昧だからです。
だからChatGPTにはこう頼む。
続く⬇️
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Jun 11
「専門知識がない人向けに、
専門用語の定義→たとえ話→具体例→よくある誤解→一言まとめ
の順で説明してください」
これだけで、説明の分かりやすさはかなり変わります。
初心者向け説明で大事なのは、
難しい言葉を消すことだけではない。
相手が理解できる順番に並べること。
AIに説明させるなら、
“やさしく”より“順番を指定”。
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May 17
編集者役：
・読みにくい箇所
・冗長な表現
・構成の悪さ
・伝わりにくい言い回し
査読者役：
・根拠不足
・論理の飛躍
・反対意見
・専門家から突っ込まれそうな点
この2つは、見る場所が違う。
だからChatGPTには、
まず編集者として整えさせる。
次に査読者として疑わせる。
文章をうまくするだけでなく、
文章を疑わせる。
AI活用で大事なのは、
きれいな文章を作ることより、
弱点が残っていないか確認すること。
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May 17
AIに文章を直してもらうとき、
「読みやすくする」と「正しさを検証する」は分けた方がいい。
詳細は次へ⬇️
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Jun 10
ChatGPTで手順を作るとき、
「正しい順番」だけを聞くのはもったいない。
初心者が本当に困るのは、
正解を知らないことより、
どこで失敗するか分からないこと。
だからこう頼む。
続く⬇️
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23
Jun 10
「初心者が失敗しやすい順に、
失敗例・原因・回避方法・確認ポイントをセットで説明してください」
これだけで、ただの手順書が
“つまずきにくい手順書”になる。
Python、Excel、アプリ設定、書類作成、AI活用。
どれでも使える。
手順を聞くなら、失敗も一緒に聞く。
これ、かなり実用的です。
43
Jun 9
ChatGPTで一番危ない使い方は、
「それっぽい回答」をそのまま信じること。
AIは、間違っていても自然な文章で答えることがあります。
だから回答をもらったら、最後にこう聞く。
続く⬇️
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Jun 9
「この回答の弱点、根拠不足、反対意見、誤解されそうな点を指摘してください」
これだけで、
・どこが怪しいか
・何を確認すべきか
・別の見方はあるか
・そのまま使うリスクは何か
が見えやすくなる。
AIを使うなら、答えを出させるだけでは足りない。
答えを疑わせる。
これが一番実用的です。
22
Jun 7
判断に迷ったとき、ChatGPTに
「どっちがいい？」と聞くのは少し危ない。
AIは、それっぽい結論を出せます。
でも、その結論が自分の状況に合うとは限らない。
おすすめは、、
続く⬇️
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68
Jun 7
おすすめは、結論ではなく整理を頼むこと。
「この件について、
事実・推定・メリット・デメリット・反対意見・追加確認すべき点に分けてください」
これだけで、
感情で見えにくくなっていた判断材料が整理される。
AIに決断を委ねるのではなく、
決断の前に視野を広げる。
答えを出させるより、
判断材料を並べさせる。
迷ったときほど、結論より整理。
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Jun 6
データ分析コンサルティングをしています(以下のページを参照)。臨床系データ分析や機械学習モデル、ケモ/バイオインフォマティクス、オミクス解析、様々な分野のデータに対応できます。統計解析の依頼や相談、図表作成など気軽にお声掛け頂けますと幸いです。
lancers.jp/menu/detail/12455…
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236,041
Jun 6
■可能な業務／スキル
・統計解析全般（R、python）
・機械学習モデルの構築
・ケモ・バイオインフォマティクス
・生命情報学関連全般の解析(遺伝子発現データの解析、パスウェイ解析、オミクス解析、腸内細菌関連の解析など)
・論文用などの適切な解析結果の作図
・統計解析計画書の作成（日本語、英語）
・研究プロトコールの作成（日本語、英語）
■実績例
・データ分析のコンサルティング
・統計解析及び結果の要約（図表作成などを含む）
・医療系の学術論文（英語、日本語）の執筆
・医療従事者向けの雑誌や参考書の執筆
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Jun 6
薬剤師向けに、
・EBM
・論文読解
・生成AI活用
・医薬品情報学
・バイオメディカルインフォマティクス
を整理するポータルサイトを作りました。
これまでに構築してきた機械学習モデルも公開しています。(論文投稿済み)
AI時代の薬剤師に必要なのは、
「便利に使う力」だけでなく、
「疑って確認する力」だと考えています。
health-stats.com/
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Jun 6
薬剤師向けに、
・EBM
・論文読解
・生成AI活用
・医薬品情報学
・バイオメディカルインフォマティクス
を整理するポータルサイトを作りました。
これまでに構築してきた機械学習モデルも公開しています。(論文投稿済み)
AI時代の薬剤師に必要なのは、
「便利に使う力」だけでなく、
「疑って確認する力」だと考えています。
health-stats.com/
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Jun 6
データ分析コンサルティングをしています(以下のページを参照)。臨床系データ分析や機械学習モデル、ケモ/バイオインフォマティクス、9オミクス解析、様々な分野のデータに対応できます。統計解析の依頼や相談、図表作成など気軽にお声掛け頂けますと幸いです。
■可能な業務／スキル
・統計解析全般（R、python）
・機械学習モデルの構築
・ケモ・バイオインフォマティクス
・生命情報学関連全般の解析(遺伝子発現データの解析、パスウェイ解析、オミクス解析、腸内細菌関連の解析など)
・論文用などの適切な解析結果の作図
・統計解析計画書の作成（日本語、英語）
・研究プロトコールの作成（日本語、英語）
■実績例
・データ分析のコンサルティング
・統計解析及び結果の要約（図表作成などを含む）
・医療系の学術論文（英語、日本語）の執筆
・医療従事者向けの雑誌や参考書の執筆
lancers.jp/menu/detail/12455…
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Jun 6
薬剤師向けに、
・EBM
・論文読解
・生成AI活用
・医薬品情報学
・バイオメディカルインフォマティクス
を整理するポータルサイトを作りました。
これまでに構築してきた機械学習モデルも公開しています。(論文投稿済み)
AI時代の薬剤師に必要なのは、
「便利に使う力」だけでなく、
「疑って確認する力」だと考えています。
health-stats.com/
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May 16
1. まず異なる方向性で3案出す
2. それぞれの長所・短所を比較する
3. 良い部分だけを統合して最終案にする
この流れ。
AIは、1案を深掘りするより、
複数案を並べて比較させた方が強い場面が多い。
タイトル、X投稿、講演名、メール文、研究テーマ。
どれも「3案→統合」が使いやすい。
一発回答より、候補出し。
直感より、比較。
呪文より、編集プロセス。
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May 16
ChatGPTで企画や文章を作るとき、
最初から「最高の1案」を求めるのは少しもったいない。
おすすめは、 ⬇️
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Jun 4
“要約の目的”を伝えていないこと。
・全体像を知りたいのか
・意思決定に使いたいのか
・会議前に把握したいのか
・専門用語を減らしたいのか
・重要なリスクを見たいのか
目的が違えば、残す情報も変わります。
だからChatGPTには、
「何のための要約か」
「何字以内か」
「何を残すか」
「何を省くか」
「不明点も出すか」
まで伝える。
要約は、短くする技術ではなく、
重要度を並べ替える技術。
“要約して”より、
“この目的で要約して”が大事。
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