DataRobot ブログ

製造業やユーティリティー業界では、従来から製造設備やインフラ設備で多くのセンサが用いられてきました。近年ではビッグデータやIoTの機運の高まりから、センサの計測波形を蓄積して機械学習で活用する動きも活発になっています。本稿ではセンサの計測波形を機械学習に使用するためのプロセスについてご説明します。

医療業界でのAI活用はフィージビリティスタディのフェーズから脱しつつあり、予防医療・先制医療に繋がる臨床研究や医師の診断補助、病院オペレーション改善などのケースで成功事例が報告されるようになってきました。本稿ではDataRobotユーザー様のお取り組みを中心に、機械学習が医療業界の様々な課題解決に役立っている実例をご紹介します。

機械学習のビジネス利用は当たり前となり、MLOpsという概念、思想も段々と認知が進んできていますDataRobotはMLOpsのコミュニティを運営する一方、DataRobot MLOpsという製品をリリースしていきます。機械学習モデルのビジネス実装を無数に手がけてきたDataRobotならではの経験が反映された製品の一端をご紹介いたします。

小売やCPGでは広告効果の測定が大きな分析ニーズとして存在しますが、その正しい測定方法はあまり知られていないのが現状です。本記事は、広告効果の測定のための因果推論のフレームワークと、特に解釈が直感的で施策の改善にも活かせるシンセティックコントロールという手法を紹介します。

要因分析を対象に、従来型の統計解析と機械学習を適宜使い分けながらより再現性の高い分析結果を得るための方法を考察します。また、データのレコード数が少ない「スモールデータ」や、特徴量の数がレコード数より大きい「横長データ」からでもロバストな要因分析を行うための機械学習応用アプローチを考察・提案します。

「DataRobot AI アカデミー」では、機械学習を企業がビジネスに活用するために必要なプロセスを網羅的に学びます。機械学習を多くの企業に導入してきたDataRobotのナレッジがぎっしり詰まったカリキュラムとなっており、座学だけでなく演習を多く含む実践形式のコンテンツとして提供します。講師陣を務めるのは、DataRobotにてCFDS（カスタマーフェーシングデータサイエンティスト）として、日々顧客とデータサイエンスの課題解決に取り組むデータサイエンティストです。中には現役Kagglerとして活躍している者や、金融、保険、製造、製薬、小売など、各種のインダストリーのスペシャリストのメンバーが、それらの事例も惜しみなく提供します。最新のデータサイエンススキルや、あらゆる業種、業界での事例を学べることも、本アカデミーが他のデータサイエンス講座と一線を画しているポイントです。

要因分析を対象に、従来型の統計解析と機械学習を適宜使い分けながらより再現性の高い分析結果を得るための方法を考察します。また、データのレコード数が少ない「スモールデータ」や、特徴量の数がレコード数より大きい「横長データ」からでもロバストな要因分析を行うための機械学習応用アプローチを考察・提案します。

DataRobotの経験をもとに、AIのビジネスへの適用で成功するためのプロセスとフレームワークを紹介します。AIのビジネス適用で成功するには多くの要素が関わってきますが、ラストマイルからスタートして、きちんと準備をして進めれば、成功の確率が高くなります。

機械学習プロジェクトは、モデルを作成し、デプロイをする事で完結するわけではありません。機械学習モデルに特有の運用監視を正しく行うことで、モデルの性能低下を防ぎ、またよりビジネスに即したモデルへと進化させていくことができます。この技術の集積体であるMLOpsをご紹介します。