Megan Oftedal 氏

Megan Oftedal 氏

American Fidelity 社 シニアデータサイエンティスト
Megan 氏は、自社のシチズンデータサイエンティストに AI ツールを開放し、AI の民主化を促進している AI ヒーローです。

Megan 氏による AI ヒーローとしてのインパクト

Megan 氏は American Fidelity のリーダーとして、会社を次のレベルへと導いています。既存の幅広い人材を活用し て、強力なデータサイエンスチームをさらに成長させる取り組みを行っています。他の多くの企業ではチームの規模拡大に伴う問題や、登用できる人材とコストの不足が原因で、データサイエンスチームを成長させることに苦労していますが、Megan 氏はすべての部門で「シチズンデータサイエンティスト」を育成。社内でユーザーグループを作成し、優れたユースケースを競い合う機会を設けています。また、AI と ML に関するユースケースや高い知識を構築していることを証明する社内認定プログラムを立ち上げています。American Fidelity は、金融、保険、銀行、人事分野のさまざまな会社を傘下に抱えている企業です。
200 名のデータサイエンティストをトレーニング
DataRobot で意思決定プロセスを変革
100 種類のダッシュボード
AI 主導の価値を組織全体に拡大
30 の ML モデルと AI モデル
意思決定者のビジネスに対する意識改革を促進

既存のチームを活用し、データサイエンスコンピテンシーを向上

スマートに効率よく成長するために、企業が自社の AI の可能性を最大化できる領域がいくつかあります。アナリストをトレーニングし、シチズンデータサイエンティストに育て上げましょう。今いる人材の潜在能力を最大限に引き出すことで、繰り返し行われるデータサイエンスプロセスを自動化したり、データサイエンティストではなくビジネスユーザーが可視化や準備作業を行えるようにタスクを割り当て直したりできるようになります。また、プロジェクトに優先順位を付ければ、ビジネス上の価値が明確で、実行可能で、成果を達成できるプロジェクトを優先できるようになります。

Megan 氏は、American Fidelity のすべての部署からシチズンデータサイエンティストを見つけ出しました。「特に IT 部門と、保険の管理や財務など数字に関わる仕事をする部門に、多くの人材がいることがわかりました。また、人事部門や、場合によってはカスタマーサービス部門など、実にさまざまな部門で人材を見つけることができました。したがって、シチズンデータサイエンティストを探す場所を自ら限定しないようにすることが大切です。また、スキルだけでなく、データに対する熱意をより重視する必要があります」と Megan 氏は言います。また、正確性、完全性、および品質を確保するため、Megan 氏はデータの品質とアクセスを監視するデータガバナンスチームと相互評価プロセスを構築しています。

「私たちは大きく成長し、自社のさまざまな業務にデータサイエンスを取り込めるようになりました。DataRobot は、提供されるモデルの数と前処理ツールの機能が際立っていました。しかも、分析ツールや、パフォーマンスが最も高いモデルを特定できるツールなど、バックエンドにもあらゆるツールが用意されています」。

Megan 氏のデータサイエンスグループが、会社で求められているすべてのプロジェクトを自分たちだけで行っていたら、「プロジェクトが終わるまで 2 年はかかる」ことになっていたでしょう。しかし、シチズンデータサイエンティストを活用できるようにしたことで、組織全体で AI 主導型モデルの導入にかかる時間を、わずか数時間から数日にまで大幅に短縮できます。

「私たちは、自社のビジネスをデータドリブンなビジネスに変革しました。200 人以上のデータサイエンティストを DataRobot でトレーニングし、100 種類のダッシュボードと 30 種類の機械学習モデルを本番環境に導入しました。これらのモデルは、ビジネスに真の変革をもたらしており、意思決定者や経営幹部がビジネスの手法を変えるのに役立っています。彼らは、直感に頼って意思決定を行っていた状態から、革新的な方法でデータを活用できる状態へと移行しました」 – Megan Oftedal 氏、American Fidelity 社 シニアデータサイエンティスト

  • DataRobot のプラットフォームのおかげで仕事がうまく進んでいます。結果の精度も上がり、しかもタイムリーです。まるで魔法のようです
    Omair Tariq
    Omair Tariq

    Data Analyst, Symphony Post Acute Network

  • 弊社は、この業界で主体的に動く必要があると考えています。具体的には、顧客のニーズを理解する予測モデルを構築し、キュレーションプロセスを通して顧客のコンシェルジュになるべきだと考えています。
    Oliver Rees 氏
    Oliver Rees 氏

    General Manager – Torque Data at Virgin Australia

  • LendingTree 社にとってデータはビジネス戦略の中核にあり、一人ひとりに合った卓越した顧客エクスペリエンスを提供するうえで欠かせません。DataRobot を導入して以来、この資源から低コストで価値を引き出せるようになりました。
    Akshay Tandon 氏
    Akshay Tandon 氏

    LendingTree 社、戦略分析担当副社長

  • DataRobot ではモデルにフィードされているデータを理解できるため、得られたデータを何もかもシステムにフィードする必要がなくなります。DataRobot によって私のチームの有用性が高まっています。
    Deena Narayanaswamy 氏
    Deena Narayanaswamy 氏

    Head of Data Insights, Avant

  • モデリングに必要なデータサイエンスと手間のかかる作業を任せられるのは、DataRobot の技術の本質的な特長です。DataRobot を導入する前、モデリングプロセスには多くの手作業が必要でした。今のプラットフォームでは、そのステップの多くを最適化および自動化しながらも、自在に制御することができています。DataRobot を導入していなかったら、今と同じ成果を得るためには常勤のスタッフを 2 名増やす必要があったでしょう。
    Evariant

    DataRobot で AI ヒーローを目指しましょう