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統計モデラー
統計モデルの定式化
はたらきの中身
- ドメイン
- データサイエンス
- 主要ツール
- R/RStudio(統計解析)・SAS(統計解析)・Stata(計量分析)・Python/statsmodels(統計)・SPSS(統計)
- 利用シーン
- 実験/観察データ解析・統計モデリング・統計レポート作成
- 利用場所
- 研究室・大学・解析オフィス・リモート
- アプリの種
- 統計解析アプリ・実験データ管理アプリ・可視化アプリ・電子実験ノートアプリ
市場と規模
- 市場規模（日本）
- 数百億〜数千億円
- 市場規模（世界）
- 数千億〜数兆円
- 想定人数（日本）
- 数万人規模
- 想定人数（世界）
- 数百万人規模
- ニッチ度
- 3.0
- 収益性
- 3.0
AIとの関係
- AI依存度
- 5年35% / 10年45% / 30年60% / 50年70% / 100年80%
- AI依存の理由
- 計算・探索・実装はAIへ急速委譲されるが、問題の定式化・前提設定・新規理論の核は人が保持。長期も完全代替には至りにくい。
- 推奨AI
- ML/深層学習基盤: PyTorch＋勾配ブースティング(XGBoost)＋基盤モデルのfine-tune
- 実現可能性
- 中
- 関連開発候補
- データ分析/統計, データ可視化/BI, 研究/実験データ(ELN)
資格・リスク
- 資格（日本）
- 不要(規制なし)
- 資格（世界）
- 概ね不要(国により異なる)
- 法的・倫理リスク
- 監視・個人データ・プライバシー侵害の懸念。
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