コラム
AI・データ活用を、現場の判断につなげる。
考え方から実践のヒントまで、SignaRoot の知見をお届けします。
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決定木とは？業務で試す前に押さえる仕組みと過学習の確かめ方
決定木は条件の枝分かれで予測する仕組みです。分類と回帰の違い、学習用データとテストデータを分ける理由、過学習を抑える設定、初めて試すときの手順と確認事項をまとめます。
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考え方・フレームワーク
社内ナレッジを AI にどこまで見せる？判定する主体と止める位置で境界を決める
社内ナレッジを AI に見せる範囲を、判定する主体（権限・感度ラベル・分類器・保存場所）と止める位置（索引・検索・回答・操作）の表で整理。Purview、Kendra、Pinecone、MCP が公式に書く限界と、空いたマスの埋め方を解説します。
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