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  • DataRobot
2020.11.10

DataRobotハンズオンウェビナー始めました!

ついにアシストのセミナーに、DataRobotが仲間入りしました!

2020年7月にDataRobotの取扱いを開始してから、「実際にDataRobotを操作してみたい」「詳細の説明を聞きたい」というお声をいただき、10月よりオンラインでハンズオンウェビナー を開催します!


ハンズオンウェビナーの日程&アジェンダ

2020年は以下3日間で開催します。

ご紹介内容は以下となっていて、DataRobotを使ってみたいという方や、フリートライアル中で操作や手順をきちんと理解したいという方向けに、1時間でわかりやすく実習形式で進めていく内容となっています。

事前にログイン登録していただくことで、当日はみなさまのPCからDataRobotの環境にアクセスして操作を進めていけるので、もくもく会とまではいきませんが(^^)自由度の高いハンズオンを体験いただけます!

※上記日程でご都合が合わない場合には個別開催もアレンジ可能です。
 下記フォームよりご相談ください!
 https://www.ashisuto.co.jp/pa/contact/datarobot.html


1.DataRobotのご紹介(概要説明:15分)

DataRobotについて特長や機能などをご紹介します。
製品についての全体的な概要をつかんでいただけます。


2.DataRobot ハンズオン(実習操作:30分)

ご用意したシナリオにそって、皆さまそれぞれの環境で実習操作を進めていきます。
DataRobotによる予測モデルの構築をひとおおり体験いただけます。


3.QA(ご質問:15分)

ご質問やわからなかった箇所、ご導入にあたってのお問い合わせにお答えいたします。

※プログラム内容は、都合により予告なく変更になる場合がございますので、ご了承ください。


ハンズオンの内容

各会によってハンズオンのテーマを変えております。


製造業さま向け

製造業における鋼板に発生する欠陥の予測をテーマにしたハンズオンを行います。

鋼板は建設用、産業用など様々な用途で用いられますが、安全性を保証するために優れた品質が求められます。通常、ある程度の欠陥が見られた鋼板はスクラップにされますが、その欠陥を明らかにするためにはコストのかかる試験プロセスを実施する必要があります。すなわち、スクラップにする鋼板を特定するためだけに時間・コスト・そして専門人材の作業負荷が費やされることになります。

そこで、製造プロセスにおいて可能な限り早い段階で品質欠陥のある鋼板を高い精度で識別することができれば、時間とコストを削減し、高い生産効率を得ることができます。DataRobotを用いれば、優れたデータサイエンティストを雇用する代わりに、社内の製造技術者自ら(あるいはデータエンジニアとともに)、すでに保有している製造分野の専門知識をベースにして機械学習モデルを構築していくことも不可能ではありません。また、機械学習モデルでは欠陥のある鋼板を予測するだけでなく、欠陥の要因の可能性がある項目を見定めることもできます。

DataRobotハンズオンウェビナー イメージ1


小売業さま向け

アメリカの通信会社のマーケティング担当者として「お客様に上位のプランに移行してもらうにはどうしたらよいか」という予測をテーマにしたハンズオンを行います。

ある通信会社の上位の料金プランが4種類あった場合に、どのプランにも入っていないお客様を対象として、この4つのいずれかひとつのプランを契約してもらうにはどうしたら良いかを考えてみます。

その際に、全員にすべてのプランを勧めてみた場合、選択肢を与えすぎると顧客満足度はかえって下がってしまい、さらにはプロモーションの方法によってはコストがかかりすぎてしまってROIを下げることになります。一方で、顧客属性などでセグメントに分けて、各セグメントにひとつのプランだけを勧めてみた場合、ひとりのお客様にはひとつのプランしかお勧めされず、セグメントに属する全員が同じお勧めプランに反応するとは限りませんので、反応率の低下が懸念されます。

そこで、過去にお客様全員にお勧めしたプランの反応結果を用いて予測し、どの人にどのプランをお勧めしたら反応してくれるかを予測します。

※「業種不問」の会で実施するハンズオンのシナリオは、小売業さま向けとなっていますが、小売業のお客さまだけでなくそのほかの業種の方にもご参加いただけます。

DataRobotハンズオンウェビナー イメージ2

みなさまのエントリーをぜひお待ちしております!!


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機械学習とデータ・プレパレーションをテーマに、「予測モデルの精度を上げる10のヒント」をわかりやすくご紹介しています。


DataRobotをもっと知りたい!


この記事をかいた人

2013年アシスト入社。
BIツールであるQlik製品を経て、現在はPaxataのセールスエンジニアとして活動中。
趣味は競馬。
一口馬主をしているため、持ち馬のレース鑑賞で全国の競馬場をめぐっている。

福田 桃子

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