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2020.12.18

DataSpider × DataRobot!専用アダプタで何ができる?

DataSpider × DataRobot!専用アダプタで何ができる?

<目次>
1.AI活用の現状
2.AI活用のライフサイクル
3.予測結果データはどう活用する?
4.DataSpiderがAIとビジネスユーザをつなぐ!


AI活用の現状

「AI」は現在、いろいろな商品や技術などで「AIを搭載」とうたわれるように、認知度は非常に高まりその期待も高まっています。

特にコンシューマ向けの製品に関しては、実用化された製品が世に多く出回り始めていますが、私たちの業務そのものにAIを活用するということに関しては、まだまだ浸透していないという状況です。

昨年発表されたガートナーの、日本におけるハイプサイクルでもAIは現在「幻滅期」に入っています。ここから読み取れるのは、これまで「AI」という未知の技術に対して多いな期待をもって接してきたということですが、現実的な利用について考え始められてきたという解釈もできます。

ということは、これからAIが本格的に検討され業務に適用されていくということも想像することができます。そのような中、様々なEnterprise向けAIも提供され始めてきていますが、このEAI/ETLブログにもたびたび出演するアシストの取り扱い製品「DataSpider Servista」では、AIと連携するアダプタ「DataSpider Servista Adapter for DataRobot」がリリースされました。

ご存知の方も多いとは思いますが、今回DataSpiderの連携対象となる「DataRobot 」はEnterprise向けのAIプラットフォームで、予測モデル作成の自動化等、非常に敷居の高いAIを民主化することを目指したものになります。アシストでも2020年7月13日から「DataRobot」を販売させていただいております。

話を戻しまして、今回は「DataSpider Servista」が新たにリリースしたアダプタ「DataSpider Servista for DataRobot」についてご紹介したいと思います。


AI活用のライフサイクル

DataRobotだけでなく多くのAIにおいて、その活用におけるサイクルがあります。


AI活用のライフサイクル イメージ

このサイクルを行い、DataRobotを活用し、精度を高めていくことになります。

もちろんこのサイクルをDataRobotでまわしていくためには、DataRobotがインプットして学習するデータ、予測したアウトプットデータというようにデータが必要になります。
各サイクルのフェーズでデータを使用する場面は、以下のように学習フェーズと利用フェーズに分けられます。


AI活用のライフサイクル イメージ

学習フェーズでは、DataRobotにデータを学習させるため精度の高いデータを準備する必要があります。データを準備するのはもちろん「人」ですね。この場合、学習させるデータを人が判断し、精度の高いデータを集めて学習させる必要があります。そのため、人が目で確認しながらデータを準備する作業に長けているDataPreparation製品で準備することがよいと考えられ、DataRobotでも組み合わせて利用されることがあります。


予測結果データはどう活用する?

データ準備はDataPreparation製品、予測はDataRobotを使用することで、効率よくDataRobotの活用サイクルをまわすことができます。

しかし、DataRobotを活用する上でもう1つの視点があると、さらにAIの活用を促進できるのではないでしょうか。

もう1つの視点は「ビジネスユーザの活用」です。

DataRobotによってもたらされた予測データを活用したい人の中には、データサイエンティストだけでなく、一般のビジネスユーザも含まれます。DataRobotの真の活用のために重要なのは、普段の業務において今後の予測を含めたデータを活用することだと思います。

これらを実現するために、DataRobotを直接ビジネスユーザが見れる、操作できる環境を整えるということももちろん活用要因の1つになりますが、実際はDataRobotを利用することが目的ではなく、DataRobotがアウトプットした予測データというのが、ビジネスユーザとしては欲しい情報になります。

そこで、DataRobotがアウトプットした予測データをビジネスユーザが活用するにはどうしたらよいでしょうか?


予測結果データはどう活用する? イメージ


DataSpiderがAIとビジネスユーザをつなぐ!

DataSpiderはデータをつなぐ製品です。

DataSpiderでは、DataRobotのPrediction APIを利用し、DataRobot内でデプロイされた予測モデルに対して特徴量となるデータをリクエストし、結果を受け取ります。


DataSpiderがAIとビジネスユーザをつなぐ! イメージ

  • DataRobotとの連携はSaas版DataRobotに対応しています。
  • DataRobotのPrediction API を使用する場合には、DataRobotのオプション「MLOps」が必要になります。

DataSpiderに搭載されている「DataRobotアダプタ」を使用し、予測データを取得してビジネスユーザが使用するシステムやデータに渡してあげることで、業務への予測データの活用を促進することができます。


DataSpiderがAIとビジネスユーザをつなぐ! イメージ

DataRobotを活用するプラス1として、データ連携ツールをさらに活用することでデータサイエンティストだけでなく、ビジネスユーザに対してもDataRobotを訴求し、DataRobotの価値を高めることができます。

アシストでは、学習データの準備にDataPreparation製品「Paxata」、予測結果データの活用に「DataSpider Servista」を使用し、皆様がよりDataRobotを活用できるための提案させていただきますので、ご興味のある方は是非お気軽にお声がけください。


DataSpiderがAIとビジネスユーザをつなぐ! イメージ



執筆者情報

小林 良平(Ryohei Kobayashi)
東日本技術本部 情報基盤事業部

1999年アシストに新卒入社以来、販売管理システムの開発/保守業務、ワークフロー製品のプリセールス/フィールドサポートなどを担当。DataSpiderの立ち上げから携わり、現在はデータインテグレーション系製品全般の主管に従事。

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