11/12はDataRobotにとってエキサイティングで歴史的な日になりました。CEOであるDebanjanが発表したように、AIへの新しいアプローチ、つまりビジネス成果に焦点を当てたアプローチの時代が来ました。
機械学習と生成AIの急速な進歩に伴い、AIが戦略と収益にとって不可欠になっているのを目の当たりにしているのではないでしょうか。競争力を維持するためには、AIをビジネスに統合することがこれまで以上に重要になっています。
これは、DataRobotのEnterprise AI Suiteで提供するものと、私たちがどのようにストーリーを伝えるかにおいて、進化を必要とします。今日のビジネスのAIニーズを満たす新しい方法で、イノベーションとインパクトの歴史を前進させていきます。
Our mission
DataRobotの使命は、リスクを最小化し、ビジネスへの影響を最大化するAIを提供することです。
そして、私たちがそれを行う方法は、あなたにとって最も重要なことに焦点を当てることによってです。つまり、AIをあなたのビジネスのために機能させるのであって、あなたのビジネスをAIのために機能させるのではありません。
私たちはAIをあなたのビジネスに融合させます。オープンなプラットフォーム、ユーザーフレンドリーなツール、そしてインパクトの高いアプリケーションによって、組織が既存のプロセスにAIをシームレスに統合するのを支援することで、これを実現します。
私たちは、お客様のAIを安全に使うことを支援します。 組み込みの相互運用性、ガバナンス、およびオブザービリティ機能を使用して、組織が自信を持ってAIを拡張できるようにすることで、これを実現します。
私たちは、あなたのAIチームをさらに強くします。AIワークフロー、組み込みのコラボレーション、オーケストレーション、そしてモデル、チーム、個々のニーズを統合する豊富な機能群により、チームのインパクトを最大化することで、これを実現します。
新たなステージへ
私たちの使命はDataRobotのストーリーの1つの要素ですが、私たちが日々どのように現れるかは、私たちが誰であるか、そして私たちのブランドにとっても重要です。
本日、私たちは新しいビジュアルアイデンティティを発表しました。
私たちの新しいロゴは、多くの意味を説明するビルディングブロックで構成されています。
- AIの複雑さを簡素化し、実用的なインサイトに変えること
- AIをビジネスに織り込み、浸透させること
- 企業が望み、必要とするチーム、プロセス、テクノロジーを統合すること

また、DataRobotの市場の勢いと革新のエネルギーにマッチし、明瞭さを表現する、明るく新鮮な色の新しいパレットも導入しました。

そして、技術革新と親しみやすさのバランスをとった新しいタイポグラフィシステム。

Our vision
DataRobotは、あらゆる業界のビジネスにとってAIを有用でアクセスしやすいものにするために設立されました。
12年間、私たちは毎日、お客様や業界の専門家から学び、共に仕事をしてきました。
未来を見据える中で、私たちのビジョンは、AIでビジネスをより良くすることです。
お客様とパートナーの皆様のパートナーシップに感謝いたします。皆様なしでは、私たちはここにいません。これからも共に革新を続けていけることを嬉しく思います。
そして、過去と現在のチームメンバーの皆様へ、DataRobotを今日のような会社にしてくれた貢献に感謝いたします。
今回発表したAIへの新しいアプローチについてもっと知りたい方は、以下をご確認ください。
- 12月17日(火)15:00実施:Webinar「 加速するAI時代にビジネスに力を与えるただ一つのEnterprise AI Suite 」
- ブログ「 ビジネスのためのAIの次なる進化を推進 」
- プロダクトツアー
複雑化する意思決定プロセスにおいて、適切なインサイトを迅速に得ることは、ビジネスリーダーにとって不可欠です。しかし、従来のアナリティクス手法や多忙を極めるデータチームの存在が、このプロセスを遅延させています。また、AI導入の現場では、長期にわたる実装サイクルやシステム統合の課題が、進捗を妨げています。 実際、AI導入の責任者の66%が、企業目標に沿ったAIソリューションを展開するための適切なツールが不足していると回答しています。特に、7ヶ月以上に及ぶ導入期間やシステム統合の困難さは、経営層の期待に応える上での大きな障壁となっています。 生成AIとAIエージェントは、これらの課題を解決する可能性を秘めていますが、導入は依然として容易ではありません。ビジネスリーダーの77%が、競争における後れを懸念し、チームに導入の加速を強く求めています。 この状況を打開するためには、より複雑なツールへの投資ではなく、即戦力となる構成済みのAIエージェントアプリケーションの導入が最も効果的です。
こんにちは、DataRobotデータサイエンティストの長野です。普段はDataRobotでデータサイエンティストとして製造業・ヘルスケア業界のお客様を担当しています。技術面では生成AIプロジェクトのリードを担当しています。本記事では、DataRobotのBYOLLM(Bring Your Own LLM)と呼ばれる仕組みを用いて、Hugging Face Hubから取得したLLMをDataRobot環境にホスティングする方法をご紹介します。