DataRobot 機械学習を自動化するAIプラットフォーム

DataRobotはモデル作成、分析結果の評価、ビジネス施策への適用・実行のプロセスをサポートすることに特に優れています。

データからビジネス価値を生み出すAIプラットフォーム

【構造と最適化】
■ノーコードで、ワンクリックで予測モデルを自動構築できる
予測したい項目を選択して開始ボタンを押すだけでトップデータサイエンティストのノウハウを活用した高精度のモデルをワンクリックでコードを記載せずに自動構築できます。
■多種多様なデータが扱える
数値やカテゴリだけでなく、時系列、画像、位置情報などを扱ってモデルを作成できます。また1種類のデータ形式だけでなく、数値データと画像データをバイモーダルで扱うことも可能です。
■多様な問題設定、多様なアルゴリズムでモデル構築できる
二値分類、多クラス分類、数値予測、時系列予測、異常検知などで設定する問題について、多様なアルゴリズムで問題を解くための予測モデルを構築できます。

【インサイト】
■独自のグレーボックス化技術によりモデルの解釈・説明をサポートしている
作成したモデルが各項目をどれくらい重要視しているか、各項目の値の変化が予測結果にどのように影響を与えているのかを数値化できます。独自のグレーボックス化技術により、モデルの出力の解釈・説明をサポートし、機械学習のビジネスへの活用を強力にサポートします。

AI運用
DataRobotにおける「AI運用」はDataRobot MLOps（Machine Learning Operations）という言葉で表現されます。DataRobot MLOpsは、機械学習モデルのライフサイクル全体をサポートするソリューションであり、機械学習モデルの効果的な運用・監視と再学習を実現するためのベストプラクティスを統合しています。
「AI運用」におけるDatarRobotの特長は、以下の通りです。

【デプロイと統合】
■モデルのデプロイを自動化できる
DataRobotで作成した機械学習モデルだけでなく、Pythonなどで開発したモデルも自動的にデプロイでき、バージョン管理もサポートしています。

【モニタリング / ROIの測定】
■モデルのモニタリングと管理、再学習をサポートしている
デプロイされたモデルのパフォーマンスをリアルタイムでモニタリングし、予測品質やモデルの健全性を評価できます。また、モデルの予測品質が低下した場合や特定の日時で再学習したい場合も自動実行が可能です。

【検証とガバナンス】
■AIアプリケーションを作成し、ビジネス適用できる
機械学習モデルを利用したシミュレーションによる予測値の最適化やWhat-If分析を実施できるAIアプリケーションを作成できます。作成したAIアプリケーションはWeb上で簡単に展開可能で、機械学習の実ビジネスへの適用をサポートします。
■公平性を監視ができる
好ましいクラスの再現率と好ましくないクラスの再現率の平等性を確認できます。

DataRobotでAIモデルが完成するまでの4つのステップ

①データ活用成功のために超えなければならない、データ分析の3つの壁全てに対応できる人材を揃えている
企業のデータ利活用成功のためには、データ分析の3つの壁（①課題整理の壁、②分析実行の壁、③業務組み込みの壁）を超える必要があります。DataRobotをうまく活用することで、2つ目の壁である「分析実行の壁」をスムーズに超えることができます。オージス総研は、これまでの実践で培ったDataRobot活用方法を丁寧にご支援させていただきます。

②製造業、エネルギー企業に関するドメイン知識とデータ分析の経験が豊富である
業務に貢献するデータ分析には、ドメイン知識やデータ分析の経験を用いて、ビジネスインパクトや分析の実現性を考慮し、適切な問題設定および分析設計を行うことが必要です。弊社は大阪ガス向けだけでなく、製造業やエネルギー企業向けのデータ分析を支援してきた豊富な実績があり、貴社のDataRobot活用に十分なご支援を提供することが可能です。