予測AIと生成AIの開発・運用管理を一元化するAIプラットフォーム
業務課題の設定からビジネスへの適用まで一貫して支援いたします

企業がAIを活用して継続的な成果をあげるためには、以下の3つに関する深い知識・知見を有した人材が必要と言われています。
1.対象となる事業ドメイン・ビジネス
2.統計学や機械学習を含むデータサイエンス
3.データとシステムに強いITエンジニア
しかし、これらの異なる領域に精通した人材の確保や育成は非常に難しいのが実情です。

DataRobotとは、生成AIと予測AIの開発・管理・監視をエンドツーエンドで一元化するAIのライフサイクル・プラットフォームです。その機能の1つとして高度で高速なモデル開発を実現する機械学習自動化ソリューションを提供しています。日々更新される数千のアルゴリズムの中からデータと目的に合った最適な機械学習の予測モデルを自動生成することが可能です。
これまでのデータサイエンティストは、相当な時間と試行錯誤を繰り返し予測モデルを開発していましたが、「DataRobot」により学習データを用意するだけで簡単に機械学習を始めることができます。

ただし、AIをビジネスに活用するには、”何を予測するか”、”予測によってビジネスをどう変えていくか”、”AIの予測結果を基にどういった行動を実行するか”、というAI特有の課題設定や具体的なゴール設定をお客さま自身で行っていただく事が必要です。AIの予測結果をビジネスプロセスの一部としてシステムに組み込むことは、継続的な成果の獲得につながります。

キヤノンITソリューションズは、長年システムインテグレーターとして培ったシステム企画・開発ノウハウ、プロジェクト管理経験を基に、専門の知識を有したデータサイエンティストとコンサルタントが、お客さま自らがAIを活用できるよう、機械学習の課題設定からシステム連携まで一貫してご支援いたします。

DataRobotでデータ準備から予測モデルの作成・ビジネス運用、運用監視まで、AIによる予測を誰でも簡単に実現。 豊富なアルゴリズムと自動化機能で最適なモデルを迅速に構築。ビジネスに直結する予測モデルを専門知識がなくても開発・運用できます。ドラッグ&ドロップによる直感的な操作で複雑なデータ分析を効率化。AIの力を最大限に引き出し、ビジネスの意思決定をサポートします。

テーマの創出からAIによる継続的な成果創出までトータルでサポート

機械学習を自動化できるDataRobotサービス概要図

  • AIなどの専門知識は無いけど、データを活用した業務改善・DX推進がしたい。
  • 全社でAIを推進することになったが、どんな業務課題を解決できるのか分からない。
  • 機械学習システムや周辺サブシステムまで統合的なシステム管理・運用をお願いしたい。
  • 高精度な予測モデルを数クリックだけで自動で構築通常、予測モデルの作成にはプログラミングスキルや統計スキルまたビジネスドメイン知識など複数の知見が必要です。しかしDataRobotなら、専門知識がなくても、豊富なアルゴリズムと自動化機能でデータの入力から高精度な予測モデル作成までを数クリックで構築することができます。
  • 解析結果の根拠を可視化予測モデルの中身はブラックボックス化しやすく説明が難しいという課題点があります。しかしDataRobotでは予測モデルがなぜその結果を出したのか、その根拠を視覚的に説明します。これにより、モデルの信頼性を高め、ビジネスへの活用を促進します。
  • AI予測モデルの運用や監視を自動化・省力化一度作成したAI予測モデルの運用と監視を自動化。モデルの性能低下を早期発見し、再学習も自動で実施。これにより、人的な作業を大幅に削減し、ビジネスへの貢献を最大化します。
  • DataRobotを活用したAIプロジェクトの推進を支援します。DataRobotの知識を有したデータサイエンティストとコンサルタントが、AIの導入検討、DataRobotの導入、予測モデルの作成、運用・保守まで一貫してご支援します。
  • 人材育成テクニカルな要素はツールに任せ、「機械学習を身近に感じていただく」「機械学習を通じてビジネスを変革する素養を身に付ける」ことをコンセプトに、お客様のDX内製化ご支援のためのカリキュラムを提供しています。

AI導入診断

ビジネスにおいて、データの重要性はますます増大し、AI/機械学習にかかる期待が高まっています。しかし大量のデータから人間には見つけられないパターンを見つけ出せる機械学習でも、解決したいビジネス課題に対して適切に目標やゴールが設定されていなければ効果が望めません。
AI導入診断では、機械学習技術で取り扱えるビジネス課題を見つけ、AIで解ける課題へ落とし込みをご支援いたします。そのために、AI技術に関する基礎学習から、ビジネス課題の発掘ワークショップ、データの整理や予測モデル作成までの一連のプロジェクト計画まで、お客さまとともに行います。これにより、お客さま自身がDataRobotを活用し成果を上げる変革をご支援いたします。

AIコンサルティング

AIを構成する技術はまだまだ業務部門の方が容易に取り扱える技術ではないのが実情です。AIプロジェクトを推進する際に、データサイエンティストの知見や技術補助が必要になる場合があります。AIコンサルティングでは、お客さま自身でDataRobotを使いこなして、多くのビジネスで成果を上げていただけるよう、弊社データサイエンティストが、操作方法はもとより機械学習プロジェクトの運営、他部門への展開など、お客さまと伴走しながらご支援いたします。

AIシステム構築

DataRobotによる機械学習を効果的に実施するため、データ収集からビジネスへの適用まで、システム全体を構築・保守・運用いたします。
機械学習の学習フェーズ(予測モデル開発)では、社内外にあるデータの取得・加工を行うシステムの開発構築を、予測フェーズ(予測機能の利用)では、DataRobot APIを活用して業務システムと連携するアプリケーションの開発を行います。また、予測モデルの時間経過にともなう精度低下を防ぐため、DataRobot APIを使って新しいデータセットにより自動モデル再作成をするなど、実際のビジネスに活用する際に必要なシステム化をご提案いたします。

生成AI

構築

予測モデル自動生成イメージ

予測モデルを自動生成(AutoML・AutoTS)

DataRobotに学習データをドラッグ&ドロップし、開始ボタンをクリックするだけで、数千種類のアルゴリズムから複数の予測モデルを自動生成します。

  • 機械学習のモデリングを行なう、DataRobotの基本機能です。
    分類・回帰モデリングではAutoML、時系列モデリングではAutoTS、または両方をお選びいただけます。

各種のインサイトイメージ

豊富なインサイトを提供(AutoML・AutoTS)

DataRobotで作成される各モデルでは、モデルの妥当性やターゲットと特徴量の関係性等を様々な視点で確認が可能な、各種のインサイトを用意しています。

予測理由を可視化イメージ

予測の理由を可視化(AutoML・AutoTS)

DataRobotは様々なチャートやグラフで予測モデルの学習過程と予測要因の情報を可視化します。これによりユーザーは簡単にモデルを理解することができます。

予測モデルのビジネス適用イメージ

予測機能の提供とAPIによる自動化(AutoML・AutoTS)

DataRobotで開発した予測モデルは、数回クリックするだけでデプロイが完了し、予測機能を利用できます。同時にAPIも生成され、業務システムと連携したアプリケーションの開発が容易に行えます。

マルチモーダル対応イメージ

マルチモーダル対応

DataRobotでは、数値やテキストに加えて、文章・地理情報(緯度・経度情報)・画像 を扱うことが可能です。

運用

機械学習モデルの一元管理

機械学習モデルを一元管理・監視(ML Ops)

DataRobotで作成したモデルおよび、Python、R、javaなどDataRobot以外を使って作成したモデルをDataRobotにデプロイし、一括で稼働状況や精度などを監視することが可能です。

アプリケーションビルダー画面

アプリケーションビルダー

DataRobotでは、作成した機械学習モデルから数回のクリックで下記の3つの簡易的なアプリケーションを作成し、実際のビジネスの現場でのAI活用を促進します。

  • 予測実行(1つずつ、あるいはファイルをインポートし大量の予測をまとめて実行)
  • What-If(ベース予測を作成、1つまたは複数の入力内容を変更した予測と比較)
  • 最適化(シミュレーションを数百回行ない、理想的な組み合わせを発見)

オプション

生成AI

生成AI

生成AIは社内の様々な部門で活用できれば、業務効率化、売り上げ向上、顧客満足度向上など、幅広い効果が期待できます。DataRobotでは直感的なインターフェイスとテスト、評価、判断指標を備えているため、簡単に実験を行ってプレイグラウンドで比較できます。

DataRobotと生成AIについてのコラムはこちら

製造現場<セメント製造>

課題

  • 業務プロセスの最適化
  • 材料費等コスト削減
  • 環境問題への対応

解決

  • 故障予測の時間を短縮
  • CO2排出量の抑制

導入価値

  • コスト削減に加え、環境ベースの意思決定を実現し、優位性を獲得

ヘルスケア<複数病院のネットワーク運営>

課題

  • データはそろっているのに、処理や分析方法がわからない

解決

  • 支援を受けながらツールを活用し、予測モデル構築・検証を素早く実現
  • 患者数予測による効率的な人員配置で、運営費の多くを占める人件費を削減

導入価値

  • 新たな傾向を見出し、患者数の予測精度を向上させ、患者の滞在時間を短縮
  • 病院運営コストの削減だけでなく、患者自身の治療体験も向上

サービス<カーシェア>

課題

  • 価格設定、リスク、マーケティングの最適化

解決

  • 需要供給予測と車両の特性に基づき、おすすめ価格を自動で適用
  • 顧客の障害価格を予測に適用し、マーケティング予算を設定

導入価値

  • 以前のわずか10%の労力で80%のパフォーマンスを上げ、リスク行動や不正によるコストを減らせるようになった。 そのため、データサイエンスをさまざまなユースケースに応じてどのように利用するか、より戦略的な見方で検討することに、自分の時間を使えるようになった。

連載コラム|部門別に解説!AI活用の第一歩

ビジネス革新を成し遂げるためには、AI技術をどう業務に活用できるのか検討していくことが重要となりますが、活用方法は部門ごとに異なります。
AIビジネスに精通した弊社データサイエンティストが、部門ごとのAI/機械学習の活用ポイントをわかりやすく解説します。

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ホワイトペーパー|機械学習プロジェクトの進め方(成功ポイントと活用事例)

機械学習プロジェクトを進める上で、押さえておきたい失敗点や改善ポイント、分析データの重要性や収集手段などについてまとめたホワイトペーパーを用意しております。
実際に弊社で機械学習プロジェクトを立ち上げて、業務改善に取り組んだ活用事例もご紹介しています。

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