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2020.07.13

DataRobot はじめます!

今日は皆さんにとっておきのお知らせがあります。
2020年7月13日(本日)より、アシストがDataRobotの取り扱いをスタート しました!

これまではDataRobotのファミリー製品である「Paxata 」の総代理店という位置づけで活動をしていましたが、これから本格的にAIビジネスにも乗り出します!
(もちろん、Paxataの事業は今後もこれまで通り力を入れて継続していきます!)

今回はDataRobotの取り扱いを記念して、
「ここがスゴいよ!DataRobot!」をテーマにお伝えしたいと思います。
また、アシストが考えるDataRobotをコアにしたAIビジネスについても少しだけお話したいと思いますので、どうぞお付き合いください。


DataRobotのココがスゴい!

私はこの6月に、DataRobot社による2つのトレーニングとデモ検定を受けておりまして、みっちりDataRobotをたたき込んだばかりです。
その中で私が感じたDataRobotのスゴさを3つご紹介します。
(デモ検定合格者として、いつか皆さんの前でデモをお見せできることを楽しみにしてます!)


1.高精度な予測モデルを自動生成

DataRobotはKaggle(※)のトップランカーが生み出したAIソリューションです。
※Kaggleは世界中のデータサイエンティストが機械学習のコンペを行うコミュニティです

”AI”の捉え方は人によって異なるのでもう少し具体的にお話しすると、「予測・分類・検知・判別・推定」という人の作業を、機械学習という技術を使って自動化してくれます。

DataRobotは2,000を超えるアルゴリズムと、それに必要となる前処理を「ブループリント」と呼ばれるテンプレートとして持っています。

解決したい問題とそれに必要となるデータをDataRobotに渡してあげれば、DataRobotがそれに適切なアルゴリズムとブループリントを自動的に選んで、予測モデルを30個くらいバババッと短時間で生成してくれます。
(どれだけ優秀なデータサイエンティストであったとしてもこれをこなすのは大変です)

DataRobot画面イメージ1

ユーザーは、出来上がった予測モデルの中から最も精度の高いものを選ぶだけ。
このとき、予測モデルに影響を与えている特徴量(学習データの項目)や、特徴量と予測モデルの関係を視覚的に確認できるので、ユーザーは予測モデルを選ぶことに困りません。さらには、どの特徴から一つ一つの予測した高い/低い結果に至ったかを教えてくれる機能までついています。

これがあれば、業務で利用する際に実務担当者への説明も容易になります。気が利いていますよね。

DataRobot画面イメージ2


2.業務に組み込み、運用する仕組みが提供されている

AIソリューションをインサイトを得るだけに使うのでは大変もったいないです。価値を最大化するには、業務の組み込みが必要不可欠です。

業務への組み込みつまりシステム化では、予測モデルの精度や処理レスポンス、世代管理など、考えなければならいことがたくさんあります。

DataRobotではML Opsという、予測モデルの管理・運用を行う機能が提供されています。

予測モデルはすべてRest APIで呼出せるので、マイクロサービス化して運用することができます。
サービスとしての稼働状況や、予測モデルとして上手く動いているもの、注意が必要なものなど、複数のモデルを横断的にモニタリングすることが可能です。もし何か問題が発生していれてば担当者へアラートを飛ばすこともできます。

今後、AIの業務適用が進む中で、私はこのML OpsがDataRobotの価値を感じていただけるポイントの一つになるのではと考えています。

DataRobot画面イメージ3


3.ツールではなく、成功を提供

ここまで製品のスゴさをお伝えしてきましたが、DataRobotがどれだけ素晴らしいソリューションであったとしても、ビジネスにAIを導入して効果を出すことは容易なことではありません。

ビジネス課題の設定、プロジェクト推進、人材の育成など、DataRobotのプラットフォームの外の範囲でも、やるべきことは多くあります。
DataRobot Japanでは、これらの課題に対してAIサクセスと総称される様々なサービスを提供しています。
ペルソナごとに用意された豊富なAIトレーニング、AIプロジェクトを推進するためのフレームワーク、ベストプラクティスなど、全てを受けたいほど充実したサービスがそろっています。

これまでアシストでいくつかの製品に携わってきましたが、メーカーが提供するトレーニング・サービスの充実度は群を抜いているのではないでしょうか。
業界をリードし続けるDataRobotだからこそ為せる業ですね。


AI領域におけるアシストの展望

ここまでの内容で、DataRobotのスゴさは感じ取っていただけたと思いますが、最後にアシストがDataRobotを提供する価値について少しお伝えさせていただきます。
ビジネスにAIを本格的に活用するためには、その周辺にある下記ような課題を一緒に実現することが重要になってきます。

AI周辺に存在する課題たち

  • データの準備
  • 他システムとの連携
  • ビジネスロジックとの組み合わせ
  • AIの予測結果と、それをもとにアクションした結果どうなったかをモニタリングしてPDCAを回すこと

アシストはBI(Business Intelligence)、DI(Data Integration)、BRMS(Business Rule Management System)を通じて多くのお客様のデータ活用を支援してきました。

これまで培ってきた弊社のノウハウは、上述のAI周辺に存在する課題に十分応用することが可能です。
BIやDI、BRMSのナレッジをAIと組み合わせたソリューションにしてお客様に提供することで、お客様のAIプロジェクトの価値最大化を強力に後押しできると考えています。

アシストならではのソリューションについては、またの機会にご紹介させていただきますね、ご期待ください!


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この記事をかいた人

2009年にアシストに新卒入社。
情報活用製品全般のプリセールスや重点顧客担当エンジニアを経験して、現在はPaxataとQlikのセールス・エンジニアとして活動中。 趣味はランニング。

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