DataRobot ブログ

「AI x ルールベース」をどう使いこなすのが望ましいか、金融・保険業界でのビジネス適用事例も交えてご紹介。 条例やコンプライアンスに従いビジネスロジックの自動化を図るには、AIとルールベースのそれぞれの強みを理解し、適切に棲み分け、組み合わせることが、AIを活用した自動化・高度化を実現する上で重要です。

直感的なUIで誰でも簡単に扱うことができるDataRobotですが、実はPythonとRを普段から扱うデータサイエンティストやR&D部門の技術者の方々にもご活用いただいています。この記事ではPythonとRユーザーの皆様の生産性をさらに高めるDataRobotの機能をユースケース（事例）を交えながら解説します。

需要予測を行う際、特に消費財を扱うような小売業では、数万といった多くのSKUの予測モデルを作成する必要があります。モデル数を増やすと精度向上が期待できますが、管理が煩雑というトレードオフがあります。本ブログでは、多数の商品の需要予測を効率よく行うためのクラスタリング関連のテクニックを紹介します。

DataRobot AI Cloud 8.0 は、40 を超える新機能と強化された機能を市場にもたらし、世界で最も信頼され、広く展開されている AI プラットフォーム をさらに拡充します。提供される機能は、以下のとおりです。

機械学習モデルの精度向上とコスト削減は、どちらでも重要です。もちろん妥協点が必要ですが、最適解を見つけるのは最大の価値を生み出せます。本ブログではDataRobotのお客さんの課題を解決するため、kaggleで鍛えたスキルを活用して、高精度かつ低コストを実現できた事例を紹介します。

製造業企業でアフターメンテナンス領域は業務効率化や収益化が難しいとされていますが、業務改革を実現するAI活用のポテンシャルが多くあります。が、効果的にAI活用を進めるにはステップがあり、本ブログでは具体的なステップも含め、アフターメンテナンス領域におけるAI活用について解説をします。

DataRobotが2020年に発表したDataRobot Visual Artificial Intelligence（AI）​​はベストプラクティスや様々なディープラーニングモデルを組み込むことで画像データに対応しています。Visual Artificial Intelligence（AI）を次のレベルに引き上げる努力の結果、すばらしい新機能をリリースしました。

DataRobot Core​​ は、目的に応じたテクノロジーをデータサイエンティストに提供する包括的な製品で、データサイエンティストがコーディング中心の作業で強力な​ AI ソリューションをすばやく組織に導入できるようにします。

2021年11月12日に金融庁は「モデル・リスク管理に関する原則」を公表。Part 2では、金融庁の示すモデル・リスク管理における8原則を解説しながらAIサクセスとDataRobot MLOpsによってどのように対処できるかについて解説していきます。