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星では分からない"壊れ方"を社外データ×AIで可視化【Bright Data】

2026/9/3 Amazonレビュー, 電動工具, 互換品, Google Colab, Bright Data, Claude Code, スクレイピング, 機械学習, 転移学習, 社外データ, 市場品質, 品質保証

「AIで品質改善」と言われても、学習させるデータがない・・・そんな現場は多いはず。本記事では、Bright DataでAmazonの工具レビュー約2,000件を集め、壊れ方を仕分けるAIを育て、星の数では見えない純正と互換品の違いを可視化します。社外データ、転移学習、市場品質、品質保証・・・etc

しぶちょー

技術士(機械部門)×AIエンジニア(E資格) | 工作機械メーカーで新機能開発に従事 | 著書『集まれ！設計1年生はじめての締結設計』(日刊工業新聞社) | 「ものづくりnoラジオ」「おちつきAIラジオ」「ものづくりのシテン(Voicy)」配信中！！

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