DataRobot を活用して AI で成功するためのステップ
1. AI 環境についての話し合い
将来に続く道筋の計画を効果的に立てるには、今ある道筋を見直すことから始まります。使用中のツール、過去に構築済みのモデル、既存の機械学習の適用先、組織的な役割など、DataRobot は多くのことを お客様と話し合います。もちろんフィールドエンジニアも、お客様のアプリケーション開発者、ソリューションアーキテクト、その他の IT 担当者と連携して、情報セキュリティ要件やモデルの運用までの道筋を理解します。
2. 事前検証の実施
念頭においているビジネス上の課題がなくても問題ありません。当社独自のカスタマーフェイシングデータサイエンティスト（CFDS）が、課題をまとめるお手伝いや必要なデータの入手を行い、またトレーニングなどのサポートを提供して DataRobot を使う際に生じる問題解決を支援します。POC の最後には、当社のチームが、既存のモデルやビジネスプロセスに基づいて予測される投資収益率（ROI）の算出を支援します。これは、前進するために必要な承認を経営陣から得る際に役立ちます。
3. AI サクセスプランへの合意
AI サクセスプラン は、AI による成功を支援するアプローチの基盤となるものです。ビジョンの策定、新しいユースケースへの合意、両組織のマイルストーンとコミットメントの設定などを支援します。また、AI の作成と導入に関する課題の解消に必要なイネーブルメント、実施、トレーニング、アドバイスを提供します。
4. ソフトウェアパッケージの選択
DataRobot のプラットフォームには、機械学習モデルを構築するための製品が 2 つ用意されています。それぞれ独立した製品ですが、全面的に統合することも可能です。お客様のビジネスニーズと IT 要件に合うよう、どちらの製品もさまざまな方法でデプロイしていただけます。AI サクセスプランのビジョンと重要業績評価指標（KPI）を実現するために、DataRobot の製品、デプロイの種類を最適に組み合わせることをお勧めします。
5. AI サクセスプランの実行
購入とインストール（デプロイオプションによる）が完了すると、AI サクセスマネージャーが、潜在的な ROI と売上高/収益への影響に基づいたユースケースの優先順位付けをお手伝いします。まず、価値が高く比較的容易なビジネス上の問題に集中し、その後より困難な問題に取り組むようにします。フィールドエンジニアは、モデルの本番環境への移行をサポートし、長期的なメンテナンス方法をお客様の MLOps/IT チームに提供します。DataRobot は、あらゆるステップでお客様のパートナーとなりサポートします。
6. 継続的なイネーブルメントの提供
アカウントエグゼクティブは、ミーティングを継続的にスケジュールして状況について話し合い、改善できる点をヒアリングし、お客様が DataRobot ソフトウェアおよびソリューションから得られる価値をさらに高めるための方法をブレーンストーミングします。さらに、付加価値のあるイネーブルメントセッションを実施して製品の更新や業界の動向について取り上げ、新しいトレーニングを行い、組織内で構築された AI 文化を支えるための質問の場を設けます。
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"Steward Health Care では、いくつかの非常に大きな意思決定に DataRobot を使用しています。DataRobot は当社の成長戦略において欠かせないものとなっています。ヘルスケア業界ではこれまでになかった分野です。"
Erin Sullivan 氏Executive Director, Steward Health Care
