ビジネスクリティカルなユースケースのコンプライアンスを確保
ビジネスクリティカルなアプリケーションのコンプライアンスチェックを効率化し、ワークフローが規制やコンプライアンスの要件に対応できるようにします。
円滑な情報伝達とコラボレーション
モデルドキュメント自動生成機能で AI プロジェクトを継続的に管理し、ビジネス予測の信頼性を確保できます。
DataRobot 以外で構築されたモデルのテストとドキュメント生成
DataRobot で構築されたかどうかに関係なく、あらゆるモデルに対して、豊富なコンプライアンスドキュメント生成機能やデプロイ前テストを使用して、ドキュメント生成やテストにかかる時間を短縮できます。
不要なリスクの低減
組み込みガバナンス機能により、政府の規制に準拠し、本番環境のリスクを軽減できます。
デプロイ前のモデルのテストと検定
カスタムモデルワークショップのガイド付きワークフローを使用して、DataRobot 以外で構築されたモデルをデプロイ前に検定およびテストします。1 回クリックするだけでモデルをテストし、検出されたエラーに基づいてデプロイの可否を判断できます。運用関連のテストを実行すれば、さまざまな負荷に対するパフォーマンスと安定性をすばやく調査できます。データサイエンステストでは、リファレンスセットに対する補完と予測の精度を確認できます。実行したすべてのテストと合格したテストに関するドキュメントが、モデル履歴の一部として保存されます。このすべての操作を 1 つのプラットフォームで実行できます。
コンプライアンス文書を自動作成
モデルの作成者やデプロイ先に関係なく、DataRobot のモデルまたはカスタム構築モデルのコンプライアンスドキュメントが自動で生成されるため、時間を節約できます。ボタンをクリックするだけで、コンプライアンスドキュメントが生成されます。
MLflow との統合
自分に合った方法でモデルを構築でき、監視、ドキュメント生成、ガバナンスについては DataRobot が場所を問わずサポートします。MLflow のレジストリ（Azure Databricks を含む）のメタデータを DataRobot プラットフォームに取り込むことで、モデルのガバナンス、履歴の追跡、入力元の確認が簡単にできます。
DataRobot AI Platform では、さまざまなプラットフォームにある一連のモデルを一元管理できます。これにより、AI と ML の運用環境全体で、コンプライアンスとガバナンスのプロセスを簡素化できます。
バイアスの軽減と監視によるリスクの最小化
ブランド評価を維持し、規制コンプライアンスに対応し、倫理を確立するには、バイアスの軽減が欠かせません。DataRobot はこれらの作業を効率化するために、カスタマイズ可能な 2 種類のバイアス軽減ワークフローを提供しています。お客様は、上位モデルの公平性を自動で調整するか、選択した特徴量を使用して軽減策をパーソナライズすることができます。 この機能により、ユーザーは組織の目標に合わせて戦略を調整できます。業界の 5 つの重要な公平性指標を活用することで、バイアス検出が強化され、指標との関連性に関する貴重なガイダンスが提供されます。デプロイ後も、監視によってモデルの整合性が引き続き確保され、アラートが迅速に送信され、バイアスの調整がサポートされます。
