AI 基盤
AI を統合してイノベーションを推進し、強力なユースケースを解き放つ: 生成 AI と予測 AI の力を組み合わせ、統合プラットフォームでカスタマイズされたワークフローを活用します。直感的なユーザーインターフェイスを備えたエンタープライズ AI スイートが、すべての環境で包括的な AI アプリケーションを開発、運用、管理するためのロードマップを提供します。
フルマネージドのノートブックですぐに開始: 基盤となるインフラストラクチャーを設定することなく、管理されたゼロコンフィグレーションのノートブックを使って数秒で構築できるため、すべての AI プロジェクトとアーティファクトが適切に管理、整理され、簡単に共有できます。
エージェント AI アプリとテンプレートのライブラリーから描画: . カスタマイズ可能なコードファーストのエージェントアプリとテンプレートのライブラリーで AI 開発を加速します。各テンプレートには、再利用可能なコードと組み込みのベストプラクティスが含まれており、GitHub と完全に統合されています。または、共有可能なカスタムテンプレートを独自に開発してください。どちらにしても、これまで数週間かかっていた AI アプリケーションを数時間で提供できます。
好みのツールで作業: オープンエンジン、広範な API、幅広いパートナーエコシステム、カスタマイズ可能な開発環境により、既存のツールを統合し、最新のテクノロジーを活用できます。
開発者のコーディングツールスイートを活用: コードの精度、制御、再現性を備えたモデルをエンドツーエンドで開発して提供します。インサイトの発見、特徴量の構築、モデルの開発、プログラムによるジョブ処理のスケジュール設定など、すべてホスト型ノートブックで実行できます。コードスペース環境をカスタマイズして、すぐに実用可能なモデルとアプリケーションをチームが一貫して開発できるようにします。
ユースケースとコードスペース内でのコラボレーション: すべてのプロジェクトデータ、実験、モデル、AI アプリケーション、ノートブックに 1 カ所から簡単にアクセスできます。再現可能なカスタム環境を使用して、ホストされているノートブックとコードスペース間でシームレスにコラボレーションできます。
すべての AI アセットをビジネス課題ごとにグループ化して保存、共有、管理
同じコードベースのノートブック内で共有およびコラボレーション
すべての AI アセットを完全に可視化: データカタログ、モデル、アプリケーション、ユースケースなど、すべての AI アセットを統合レジストリーに一元化することで、AI プロジェクトの構築場所に関係なく、チーム全体が AI プロジェクトに簡単にアクセス、共有し、コラボレーションできます。
チーム間の引き継ぎを簡素化: AI プロジェクトに関与するすべてのステークホルダー間での簡単なコラボレーションをサポートし、AI を駆使してアイデアからアプリケーションまでのプロセスを加速します。
MRM チームとコンプライアンスチームがいつでも監査に対応できるよう支援
IT 運用チームへの通知により問題を迅速に解決
ビジネスチームが早期にフィードバックを提供
AI 開発者から IT 運用チームへの引き継ぎを簡素化
チームワークを促進しながら適切に管理: ロールベースの承認ワークフロー（RBAC）を使用して、権限のある担当者のみが運用モデルを変更できるようにします。組み込みのバージョン管理とリネージ追跡により、このような変更を簡単に追跡して監査できます。
あらゆる形式や環境でデータを活用: あらゆるデータソースに簡単に接続し、構造化データか非構造化データかを問わず、あらゆる形式でデータを活用できます。具体的には、当社のオープンなエンジンを、コネクターと API の強力なエコシステムとともに使用することで、クラウドウェアハウス、オブジェクトストレージ、またはローカルファイルから、テキスト、画像、地理空間、オーディオ、ビデオのデータを活用できます。
開発とデプロイを加速: ワンクリックでモデルをデプロイし、予測をダウンストリームのツールに統合できます。事前構築済みのカスタマイズ可能なテンプレートを使用して、AI を活用したビジネスユーザー向けのアプリケーションを素早く構築し、共有できます。
AI アプリケーションインフラストラクチャーを簡素化: リソース管理やマシンのプロビジョニング、IT への容量の追加依頼などに煩わされることなく、AI プロジェクトの提供に集中できます。また、管理された認証で AI アプリケーションを安全に共有し、遅延を短縮しながら、ベクターデータベースの更新などのタスクを自動スケーリングできます。
モデルの提供効率を最適化: リアルタイム、バッチスコアリング、エッジサービス、ストリーミングなど、動的な生成 AI 向けの多様な製品により、ニーズに合わせて最適なデプロイ方法を選択できます。自動化ツール、API、直感的なインターフェイスでモデルの提供を簡素化し、本稼働環境での AI モデルの効率的な予測と簡単なメンテナンスを可能にします。
一貫したパフォーマンスインサイトを獲得: すぐに使える標準的な指標、リアルタイムのパフォーマンス追跡、ドリフトに関する詳細なインサイトを使用して、生成 AI モデルと予測 AI モデルを効率的に評価して分析します。これにより、高品質のモデルのみを、構築された場所に関係なく本稼働できます。
エンタープライズグレードのセキュリティーを確保: オンプレミス、マルチテナント、シングルテナントの SaaS など、あらゆるエンドポイントに接続し、堅牢なセキュリティー製品を活用できます。
GPU によるコスト効率の高いスケーリング: DataRobot の NVIDIA GPU 統合により AI ワークフローを加速し、推論とトレーニングを高速化します。ボトルネックを最小限に抑え、エンタープライズ規模を迅速に実現し、他のソリューションよりもコスト効率よく GPU を活用します。
ユーザーへの導入を最大化: AI を組織の構造に組み込むことで、影響力を高め、さらに多くのユーザーが AI を活用した意思決定を下せるようにします。既存のビジネスインテリジェンスとチャットプラットフォームをシームレスに統合し、生成 AI と予測 AI アプリケーションを使用してビジネス関係者を支援します。
動的なコンピューティングオーケストレーションを活用して AI のデプロイを加速: サーバー管理やクラウド構成の手間をかけずに、複雑な AI ワークロードをスケーリングできます。DataRobot のプラットフォームが関連する処理を行うため、ユーザーは必要なコンピューティングを定義するだけで済みます。
インフラストラクチャーの複雑さとコストを軽減: サーバーレス環境により、不要なコンピューティングコストと手動プロビジョニングを削減します。リアルタイムの監視でコンピューティングタスクとそのコストの管理を簡素化し、自動スケーリングで無駄を排除します。
ツールとインフラストラクチャーの柔軟性を向上: GPU の能力を最大限に活用します。利用可能なすべてのコンピューティング製品を活用することで、ワークロードを効率的に実行し、コストを管理します。また、それと同時に可用性、レイテンシー、コストを最適化できます。
「優れた予測 AI を生成 AI に応用すれば、高精度の予測とパーソナライズを大規模に実現できます。この 2 つを組み合わせれば、さまざまなことが可能になります。」
「DataRobot を使用するために特別なものを構築する必要はありませんでした。手元にあるデータをそのまま使い、それを DataRobot に入力するだけで、それらのソースを結合してモデルを作成することができました。」
「チームの規模で言えば、競合相手はおそらく私たちの 10 倍以上の大きさですが、DataRobot により時間を節約できたため、今では彼らに先んじるチャンスができました。」