はじめに
当ブログのサブタイトルは，「JTCのデータサイエンス中間管理職の学び」である。というわけで，2025年1月の学習記録を振り返ってみた。
インプット編
2025年1月は，2冊の本を読んだ。
「LangChainとLangGraphによるRAG・AIエージェント［実践］入門」
12月の後半から読み始めて，1月中に読み終えた。
業務でLLMを活用していくためには，検索拡張生成(RAG)やAIエージェントといった技術が必要になってくると考えられる。これらの技術の基礎知識と実践経験を積むために本書を読んだ。
本書の前半ではLangChainの使い方やChainを記述するための記法であるLCELについて説明していた。特にLangSmithは，処理の実行状況が可視化されるので，開発の効率を高められると感じた。
本書の後半では，AIエージェントについて説明していた。特にデザインパターンの説明が丁寧で，AIエージェントを実装する際に有用であると感じた。
読書メモ一覧は以下の通りである。
「世界一流エンジニアの思考法」
本書は，米マイクロソフトで働く筆者が，エンジニアとして高い生産性を実現するためのノウハウをを丁寧に説明している。私自身の働き方にとっても参考になることが多かった。
読書メモは以下の通りである。
アウトプット編
2024年 統計検定1級 統計数理
2024年 統計検定1級 統計数理の問題(計5問)を，解説を加えながら解いてみた。
統計検定1級 過去問解説：2024年 統計数理 問1 #統計検定 - jiku log
統計検定1級 過去問解説：2024年 統計数理 問2 #統計検定 - jiku log
統計検定1級 過去問解説：2024年 統計数理 問3 #統計検定 - jiku log
統計検定1級 過去問解説：2024年 統計数理 問4 #統計検定 - jiku log
統計検定1級 過去問解説：2024年 統計数理 問5 #統計検定 - jiku log
今年の問題は，推定量の評価や十分統計量，順序統計量など，問題をまたいで共通のテーマも多かった。また2024年はあまりひねった問題がなく，過去問や問題集を丁寧にこなしていれば解けるのではないか，という印象を受けた。
ブログの記事
ブログの記事は，31個の記事を作成した。
- 2024年12月のアクセス数時系列グラフ
↓
- 2025年1月のアクセス数時系列グラフ ※スクリーンショットは2025/2/1に取得
月の後半の方がアクセス数が増えているが，「ベイズ最適化」の読書メモを書き始めたためと考えられる。
Google Analyticsを用いて，2025/1/1～31の4週間におけるアクセス数トップ3を確認した(ただし，トップページを除く)。
- 第1位
第1位は，現在読んでいる「ベイズ最適化」の読書メモである。この記事は，著者である松井先生にリポストしていただいたためアクセス数が増えたのだと思う。
本書はしっかり読み込んで読書メモをまとめていきたい。
今村・松井「ベイズ最適化」を読み始めた。データの取得にコストがかかることがある製造業には必要な技術なのでは。
— yoschi_s (@stern_bow) 2025年1月28日
「ベイズ最適化」を読む ～第1章 機械学習による適応的実験計画とベイズ最適化～ - jiku log https://t.co/CmnQEkOES6 #ベイズ最適化
- 第2位
第2位は，統計検定1級のおすすめ書籍に関する記事だった。
Xにおいて改めて紹介したのだが，こちらのポストを見ていただいた方が多かったからであると考えられる。
是非頑張ってください！
— yoschi_s (@stern_bow) 2025年1月12日
おすすめ書籍をまとめておりますので，もし良ければご参考になさってください。https://t.co/bUpKIQi7AI
- 第3位
第3位は，弊ブログのトップにおいている記事であった。2024年 統計検定1級 統計数理の問題を解いた記事を追加したためであったと考えられる。
これから統計検定1級を受ける人にとって，多少なりとも参考になれば嬉しいと思う。
振り返りと今後の抱負
熱量を持ってインプット・アウトプットを続けたい
今月の前半はLangChainとAIエージェントの読書メモ，今月後半はベイズ最適化の本を読んだ。どちらも面白く参考になったのだが，自分がこれまで学んできたことは後者の方が近い。そうすると，自然とアウトプットにおける熱量も変わってくる。
自分なりの知見と熱量を加えてアウトプットができるよう，解説や思考を加えながらブログ記事を書いていきたい。
