機械学習モデルをデプロイした後の課題

主要な意思決定者が AI の変革力を上手に活用できている組織は少数にとどまっています。AI を誰でも気軽に利用できるよう効果的に拡張できなければ、エグゼクティブが AI に投資しても、その効果にばらつきが生じます。

組織が AI を拡張する際に直面する課題の 1 つとして、デプロイされたモデルを、ビジネスユーザーが現場で使用できるようにシンプルで実用的な意思決定情報ソリューションに発展させなければなりません。

DataRobot の AI アプリケーションビルダーを使用すれば、どのようなモデルでも、コーディングすることなく短時間で AI アプリケーションに変換できます。これにより、ビジネスユーザーやインフォメーションワーカーは、モデルが生成した予測を活用し、より多くの情報に基づいた AI ドリブンな意思決定をスムーズに進めることができます。

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強力な AI アプリケーションをすばやく作成

デプロイしたモデルを数分で安全な AI アプリケーションに変換できます。あらかじめ用意されたテンプレートやドラッグ&ドロップウィジェットを使用すれば、アプリケーションをすばやく設定できます。コーディングは必要ありません。アプリケーションの利用者が意思決定プロセスで使用するモデルの特徴量やデータ可視化機能を選ぶだけで済みます。レスポンシブデザインのため、一度アプリケーションを作成してしまえば、任意の解像度、または任意のモバイルデバイスやタブレットでプレビューしたり実行したりできます。

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信頼できる予測、What-If シナリオ、最適化された成果

詳細な予測の説明を自動的に返すアプリを構築して、AI 利用者がモデルによる判断を信頼し、説明できるようにします。1 つまたは複数の入力内容を変更して新しいシナリオを作成し、それらを並べて比較することで、What-If 分析を行うことができます。このようにして、入力値を変更すれば期待通りの効果が得られるのかどうかを確認できます。また、最適化アプリを作成して数百回とシミュレーションを行い、入力値の理想的な組み合わせを見つけ出して、目標とする成果(例:売上、利益、品質、コスト、スピードなど)を最大化します。

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AI コンシューマーとのコラボレーション

機械学習モデルを繰り返し使用して改善するには、ビジネスコミュニティを巻き込み、使いやすいアプリケーションで結果を AI コンシューマーと共有します。モデルを構築してデプロイする際に、エンドユーザーから重要な意見やフィードバックを集めることで、プロジェクトを順調に進め、現場の意思決定者からの厳しいニーズを取り込むことができます。

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