あなたの知性革命はここから始まる
DataRobot は、2013 年に機械学習の自動化を開発しました。それ以降、140 万時間以上を費やして、この市場をリードする製品にエンジニアリングのイノベーションを取り入れてきました。データサイエンスワークフローの一部しか自動化できない他社のツールとは異なり、DataRobot の Automated Machine Learning （AutoML）製品では、強力な AI アプリケーションを大規模に準備、構築、デプロイ、維持するために必要なあらゆるステップを自動化できます。
DataRobot の AutoML は、データサイエンスチームの生産性を向上させると同時に、既存のアナリストにシチズンデータサイエンティストとしての力を与えることで、企業のAI能力を強化します。これにより、イノベーションへの門戸を開き、インテリジェンス革命を今日から始めることができます。
全工程の高速化
DataRobot は、生データから価値を生み出すまでのデータサイエンスのライフサイクル全体を自動化する唯一の製品です。各ステップに組み込まれたガードレールにより、自動的なデータ準備と特徴量エンジニアリングで適切なデータを作成することから、モデルの選択、トレーニング、テストによって本番環境に最適なオプションを推奨することまで、一貫してベストプラクティスが実施されます。DataRobot は、モデルのデプロイ、監視、管理も自動化しているため、常に正確な予測を行うことができます。
多様なデータとモデル
DataRobot は、一般的な自動機械学習の枠を超えて、信じられないほど多様なタイプのデータから革新的な新しいモデルを構築することができます。DataRobot では、リリースのたびに、従来の連続値や複雑な多値分類から最新のディープラーニングアルゴリズムにいたるまで、オープンソース、自社開発を問わず膨大なモデルが追加されます。DataRobot のモデルには、表形式データ、未処理テキスト、画像を使用できます。また、実際のユースケースで徹底的にテストされており、組織全体に次世代 AI の実用的なアプリケーションを提供できます。
説明可能な AI
DataRobot は、視覚的でわかりやすいインサイトと、自動化されたモデルドキュメンテーションに加え、モデリングプロセスの各ステップと使用されるアルゴリズムを説明したブループリントにより、完全に説明可能な AI を提供しています。 リフトチャート、ROC 曲線、混同行列などを使用して、あらゆるモデルを評価することができます。また、どの特徴量が意思決定に影響を与えるかを正確に理解できるように、すべての予測に対して視覚的な説明を提供しています。DataRobot の説明可能な AI によって、作成したモデルを自信を持って本番環境に投入できます。また、リスクやコンプライアンスのために AI をわかりやすく説明でき、ビジネスで求められているレベルの信頼も提供できます。
フル活用できる予測
DataRobot のモデルはどれもすぐに本番環境で運用できます。ワンクリックでモデルをデプロイするだけで、AI をフル活用できます。各モデルの監視はダッシュボードで行います。この一元管理用のダッシュボードでは、サービスの正常性と使用状況をリアルタイムで確認できます。モデルの精度を管理することで、どの特徴量がドリフトしているかを簡単に把握でき、更新したモデルをデプロイする際にサービスを中断する必要はありません。DataRobot のモデルはすぐにビジネスで運用できるため、AI 活用による ROI を早期に実現できます。
Visual AI (画像特徴量)
Visual AI は DataRobot の Automated Machine Learning を拡張し、初心者やエキスパートのユーザーが汎用ハードウェアで、画像を使用して高精度で説明可能な機械学習モデルを簡単に構築しデプロイできるようにします。
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機械学習自動化の活用事例
Lenovo 社は世界有数のテクノロジー企業です。全世界でコンピューター、ノートPCおよびアクセサリを販売し、その売上は年間450億ドルを超えています。中国の多国籍企業である同社は、ブラジルを主要な新興市場の 1 つと考えています。
DataRobot の利用で Lenovo 社は高い精度で販売数量を予測できるようになり、ブラジルの B2C 市場においてノート PC 販売シェアでトップに立ちました。これ以外にも進行中の機械学習プロジェクトは多数あり、Rodrigo Bertin 氏はチームのメンバーとともに機械学習の自動化を活用して、目の前に広がるブラジルの巨大市場を手中に収めようとしています。
意思決定をより積極的かつ正確に行えるようになったことが、最大の導入効果です。
