新機能のご紹介

DataRobot AI Platformは、機械学習を活用した唯一のオープンで完全な AI ライフサイクルプラットフォームで、ML の実験と本稼働に役立つ幅広い相互運用性とエンドツーエンド機能を提供します。また、オンプレミスにも任意のクラウドインフラストラクチャにもデプロイできます。すばらしい新機能、デザインを刷新した ML 実験用ユーザーインターフェイス、Snowflake との新しい統合機能など、さまざまな機能強化により、今回のリリースは DataRobot のお客様にとって非常に魅力的なものとなっています。

本番環境のスケールで価値を実現し、投資を最大限に活用するために、2 月の DataRobot AI プラットフォームリリースには、スピード、インサイト、エコシステムに進化をもたらす新機能が搭載されました。これには、Snowflake とのネイティブな統合や、Python スコアリングコードの導入が含まれます。また、データサイエンティストやソフトウェア開発者によるシームレスなユーザー体験の構築がサポートされます。

AI からより迅速にビジネス価値を生み出すために、DataRobot の 1 月リリースには、スピード、柔軟性、エコシステムに進化をもたらす新機能が搭載されました。新しいホスト型ノートブックでは、コーディング中心またはコーディング不要の環境で AI/ML プロジェクトを開発できます。DataRobot AutoML では、クイックランオートパイロットモードを選択すれば、結果の生成が 21% 高速化されます*。さらに、モデルリーダーボードから直接 AI アプリケーションを構築して、時間を節約できるようになりました。

カスタムモデルリポジトリと既存の CI/CD ツール（GitHub など）を簡単に統合できる新機能では、DataRobot プラットフォームのガバナンス基準を維持しながら、ML エンジニアリングチームの自動化ワークフローをサポートできます。

また、今月は Microsoft Azure 向けの DataRobot Dedicated Managed AI Cloud も登場します。このホスト型の DataRobot AI Cloud プラットフォームは、顧客ごとに個別の専用仮想プライベートクラウドにデプロイされ、DataRobot の社内専門家が運用、監視、保守を担当します。AWS と Google Cloud のマーケットプレイスではすでに提供されていましたが、この度 Azure Marketplace でも購入できるようになりました。

業務を迅速化し、透明性を高める – これが今月の DataRobot AI Cloud リリースの一貫したテーマです。DataRobot の GUI を使用してカスタムモデルを操作する際のエクスペリエンスの向上について、詳細をご覧ください。実行環境の数が編集できるようになったほか、プロセスの追跡が容易になりました。また、カスタムモデルの変更時にトレーニングデータが更新されます。

至る所で変化が起こり、ビジネスに影響を与えています。そういった状況に適応するのに役立つ DataRobot AI Cloud の 2 つの新機能がリリースされました。 

問題やそのパターンの時系列での特定に役立つ詳しいインサイトである、ドリフトの時系列機能についてご紹介します。予測の管理は、得られる情報が多いほど適切に実行できます。デプロイ予測処理の使用状況を確認すると、予測処理の遅延や、その理由と時間帯を知るのに役立つ詳細情報が得られるため、必要に応じた調整が可能になります。 

今日の組織は、売上の予測や複雑な製造開発といった自社のビジネスに固有の問題を解決するために、ML モデルを各ビジネス機能の DNA に追加するなど、AI を活用した新たな方法を模索しています。そのため、信頼と透明性を犠牲にすることなく AI を実験から展開の段階へすばやく移行する方法に、組織の関心が集まっています。

このリリースでは、SaaS ユーザーが時系列クラスタリングを使用できるようになりました。また、Python を使った大規模な監視、データドリフトの時系列監視、予測処理統計などにより、モデルの可観測性が改善されています。

さらに、今月から DataRobot Dedicated Managed AI Cloud のパブリックプレビュー版の提供が開始されました。このモデルでは、AI Cloud が顧客ごとに専用の独立した VPC でデプロイされます。時間のかかる実装作業やリソースが不要になるため、組織はデータエンジニアリング、機械学習、ディシジョンインテリジェンス、MLOps 機能をより迅速に適用できるようになります。

Dedicated Managed AI Cloud について、また DataRobot AI Cloud プラットフォームならではのその他の機能について詳しくは、この記事の続きをご覧ください。

今日の経済は、インフレ、金利の上昇、グローバルサプライチェーンの混乱による圧力にさらされています。そのため、多くの組織が、コストの削減、運用効率の向上、予測の修正に取り組んでいます。このような課題に対処するためには、モデルの可観測性と MLOps のプロセスをビジネスに応用することが欠かせません。

このリリースでは、 DataRobot MLOps の大幅な機能強化、特にモデル監視の領域に重点が置かれています。新機能によって、新たなインサイトを用いた実稼働モデルの比較と評価、ビジネスにとって重要なカスタム指標の作成、大規模な監視による時間の節約が可能になります。
以上の機能および DataRobot AI Cloud プラットフォームならではのその他の機能について詳しくは、この記事の続きをご覧ください。

新しい NLP のハイパーパラメーターと自動化機能によって、DataRobot AI Cloud を使用した新しい AI の実験が大幅に迅速化され、テキストデータの予測の説明が次のレベルに引き上げられます。これにより、顧客のレビューや製品のフィードバックにおける肯定的な意見と否定的な意見のパターンなど、テキストの影響を理解できるようになりました。より詳細なインサイトを利用することで、新しいユースケースを確認し、テキストの特徴量の信頼性、使いやすさ、説明可能性を高めることができます。

また、大きなデータセットを含む時系列モデルのスコアリングコードが改善され、スケールとスピードが向上しました。この時系列モデルのスコアリングコードをダウンロードすれば、DataRobot AI Cloud 以外の任意の環境で大規模なデータセットを使って予測を実行できます。 

DataRobot AI Cloud プラットフォームならではのその他の機能については、以下をご覧ください。

AI を活用した予測で不確実性に対応

顧客の行動やニーズは劇的に変化しています。そこで企業は、顧客のニーズを満たす新たな機会を特定するために、俊敏性を高めて変化に対応しています。データから傾向が見つかれば将来の見通しを立てるのに役立つため、企業はますます予測に頼るようになっています。しかし、予測は依然として複雑で手間のかかる作業です。手動でデータを更新し、予測結果を調整する必要があります。その結果、企業の意思決定に遅れが生じ、新しい需要パターンや市場の変化にすばやく対応できなくなる可能性があります。

AI を活用した予測によって、組織は変化に対応するスピードを速め、適切な意思決定が下せるようになります。さまざまなデータサイエンティストが、DataRobot AI Cloud を活用して AI 予測を進化させ、自動化とトップレベルのモデリング手法を組み合わせて予測を効率化しています。これにより、精度を損なうことなく実験をより迅速に行い、新しいセグメントのモデルを構築できるようになります。また、最も重要な点として、数回のクリックだけで追加作業なしにモデルを運用できるようになります。

DataRobot AI Cloud の新機能については、以下をご覧ください。

いろいろな組織に導入された AI 環境が成熟していくにつれ、規模やスピードに加えて、AI モデルの公平性や精度の保証という面でも、求められるレベルが高まっています。クラウドベース AI プラットフォームのマンスリーリリースシリーズの第一弾、DataRobot AI Cloud 2022 年 5 月リリースでは、ユーザーがスクリプティングやデータのアップロードに費やす時間を減らし、モデルの改善やインパクトのある成果の実現に注力する時間を増やすのに役立つ新機能に重点が置かれています。

DataRobot AI Cloud 2022 年 5 月リリースでは、変化の激しい世界でデータサイエンティストやビジネスリーダーが AI で成功を収める助けとなる、40 近くの新機能が提供されています。