機械学習を自動化するプラットフォーム DataRobot
AIを活用し業務変革を推進する機械学習プラットフォーム
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。
機械学習自動化プラットフォーム「DataRobot」は、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。
お客さまご自身がAIを活用して継続的な成果創出を行っていただくために、部門やプロジェクトフェーズに応じた支援を弊社のAIプロフェッショナルがご提供いたします。
ビジネスドメイン部門から業務課題を引き出し、機械学習の課題まで落とし込む活動や、プロジェクト推進に必要な分析組織・体制への支援やデータサイエンティストの育成、継続的なAI活用を視野にいれたデータ分析基盤の開発・運用までトータルサポート致します。
プロジェクトの発足から、AIによる継続的な成果創出まで
プロフェッショナルがトータルサポート
- どんな業務課題がAIで解決できるのかがわからない。
- DataRobot（AI）を活用したいが、AIの経験者や有識者がいない。
- 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。
- キヤノンITソリューションズはDataRobot社の販売代理店です。「DataRobot」は、世界最高峰のデータサイエンティストたちの知見や経験、ベストプラクティスが集約されたエンタープライズAIプラットフォームです。学習データをインプットするだけで、データサイエンティストたちが利用する数千ものアルゴリズムから最適な予測モデルを自動生成しますので、精度の高い機械学習モデルを短期間で構築し、展開することが可能です。
- 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。
- シチズン・データサイエンティストを養成します。AIの人材不足が課題となっているお客さまにはDataRobotを活用しながらAIプロジェクトを推進できるデータ分析・その他情報関連のエキスパートのシチズン・データサイエンティストを養成し、さまざまな部署で機械学習プロジェクトを創出、運営できるようにご支援します。
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。
DataRobotは世界で最も先進的な機械学習自動化プラットフォームです。
クラウド環境やVPC環境にてご利用が可能です。
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。
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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。
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
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。
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
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）
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。
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。
