最適な予測モデルの構築を
誰でも簡単に。

DataRobotはAI時代の機械学習自動化ツールです。
その予測分析力の活用で、あらゆる企業・現場に
データサイエンスをご提供します。

AIを活用したいけど…

このような課題はありませんか?

AIで業務を効率化できるなら活用したいけど、複雑で大変そう… AIやディープラーニングをやるべきだと思うが、AIって具体的に何なのかわからないな… AIや機械学習を業務に活用したいが、データサイエンティストが不足している…

AI活用に関するさまざまな課題をDataRobotが解決します。

AIとは

AIにはさまざまなものがあり、新しい知識を教えれば人間のように理解して自律的に判断する能力をもつ「汎用AI」と人間が知識を使って行う特定の作業を支援する「特化型AI」の二つに分類できます。

汎用AI

新しい知識を与えれば、人間のように理解して自立的に判断する能力を持ちます。現在実現されているものはほとんどありません。

特化型AI

人間が知識を使って行う特定の作業を支援する機械・ロボット。

例:AIスピーカー、チャットボット、将棋AI

DataRobotの位置づけ

DataRobotの位置づけの図

教師あり機械学習を使ったAI

過去のデータからパターンを学習し、未知のデータに当てはめて予測する技術

深層学習を使ったAI

画像などの認識・判別のために必要な特徴量を抽出する技術

ビジネスで成果を出しているAIのほとんどが
教師あり機械学習を使ったものです

教師あり機械学習とは過去のデータからパターンを学習し、
未知のデータに対して予測をスコアリングする技術です。

教師データから反復的に学習し、そこに潜むパターンを発見

学習モデルが反復学習をするフロー図

新たな未知のデータに対して、機械が発見したパターンを当てはめて答えを予測

学習済みモデルが答えを予測するフロー図

DataRobotは、教師あり機械学習で
分類・予測することが得意な特化型AIです

DataRobot(データロボット)とは

DataRobotは、世界中のデータサイエンティストが競い合うサイトKaggleの高成績メンバーが「優れた予測を素早く誰でも」の理念に基づき開発した機械学習自動化ツールです。
AIが自動的に様々な機械学習の手法を取捨選択し、最適な予測モデルを構築することができます。

モデル構築フェーズを自動化し、
高精度のモデル作成を、誰でも簡単に。

DataRobotは「モデル構築」フェーズの大部分を自動化し、機械学習スキル要件のハードルを下げてくれます。
また従来より高精度のモデル作成や、工数の短縮とコスト最適化も実現します。

  • Phase1 企画・設計 2ヶ月80人日
  • Phase2 データ準備 3ヶ月120人日
  • Phase3 モデル構築 2ヶ月80人日Phase3 モデル構築 1ヶ月20人日
  • Phase4 運用・改善 2ヶ月40人日

DataRobotの強み

モデルのブレンドや解釈・要因究明、さらに外部システムとのAPI連携も可能です。

従来のモデル構築方法

DataRobotのモデル構築方法

データサイエンティストが長い時間をかけて1~2個の予測モデルを作るのがやっとでした

ブレンディング(アンサンブル学習)
ブレンディング(アンサンブル学習)の画面キャプチャー

数千個以上ある分析パターンから高精度のモデルを作り、しかも複数のモデルをブレンドして組み合わせ、より精度の高いモデルを自動で構築してくれます

データサイエンティストの経験や業務担当者へのヒアリングを経て、モデルに投入する特徴量(説明変数)を練り上げて取捨選択していました

フィーチャーインパクト
フィーチャーインパクトの画面キャプチャー

特徴量を投入すれば、重要度の高い変数を自動的に算出し、可視化してくれます

精度の高い予測結果が得られても、そのロジックはブラックボックスで、説明できないものでした

リーズンコード
リーズンコードの画面キャプチャー

モデルの生成過程や「なぜその予測結果になったのか」の理由を示唆し、グレーボックス化してくれます

モデルをシステムへ実装するには、サーバーの用意から始め、1からプログラミングしていました

デプロイ(API連携)
デプロイ(API連携)の画面キャプチャー

モデル構築と同時にAPI連携用のプログラムが自動生成されるためシステム実装が容易です

DataRobotで実現する
機械学習の民主化

希少なデータサイエンティストだけでなく、現場から育成した人材がDataRobotを活用できるようにすることで、あらゆる企業・現場にデータサイエンティストを導入できます。

(説明図)現場経験や業務知識がある人からDataRobotで予測分析を行える人材を育成することで予測モデルの構築数を向上させます

活用シーン

分類・回帰・時系列予測を使い、各業界の様々なシーンに活用できます。

分類

クラス分けを目的とした手法

例:お客様が商品を買うか
買わないか分類する

クラス分けの図

回帰

数値を予測する手法

例:最高気温から商品の
売上数を予測する

最高気温からの商品売上予測図

時系列予測

時間や季節を加味して
数値を予測する手法

例:過去の傾向から商品の
売上数を予測する

過去の傾向からの商品売上予測図

例えばこんなシーンに

  • 金融

    • 与信審査を行いたい
    • 不正取引を検知したい
    • 獲得できそうな顧客を見つけたい
    • 解約しそうな顧客を見つけたい
  • 製造

    • 不良品検知を行いたい
    • 需要を予測したい
    • 機器故障検知を行いたい
    • 消費エネルギーを予測したい
    • 在庫を最適化したい
  • 通信

    • 解約しそうな顧客を見つけたい
    • 加入しそうな顧客を見つけたい
    • 既存顧客に他の商品も勧めたい
    • 既存顧客に更に良い商品も勧めたい
  • 保険

    • 解約しそうな顧客を見つけたい
    • 加入しそうな顧客を見つけたい
    • 失効させる人を予測したい
    • 保険金の請求回数を予測したい
    • 喫煙者の判定をしたい
    • クレームの真偽を判定したい
    • 事故確率を予測したい
  • 流通

    • 需要を予測したい
    • 新製品の売上を予測したい
    • 在庫を最適化したい
    • キャンペーンの効果を予測したい
    • コンバージョン確率が高い顧客を知りたい
  • 広告

    • アトリビューション分析をしたい
    • キャンペーン効果を予測したい
    • コンバージョン確率が高い顧客を見つけたい
    • リターゲティング広告をしたい
    • オーディエンス拡張をしたい
  • バックオフィス

    • 採用時に今後のパフォーマンスを予測したい
    • 退職者を予測したい
    • 業務の受注確率を予測したい

DataRobot導入事例紹介

日本直販

DM/カタログのターゲットリスト生成を自動化

日本直販の事例紹介へ

ライフルホームズ

不動産情報サイトデータを機械学習し、販売促進効果の予測システムを開発

ライフルホームズの事例紹介へ

某大手保険会社

ターゲット予測モデルを構築し、より精度の高いリターゲティング広告の配信に活用

某大手保険会社の事例紹介へ

トランスコスモス独自の
DataRobot導入支援サービス

DataRobotのライセンス販売だけでなく、AI・機械学習の基礎知識研修「Data Science Experience Program」や、トランスコスモス独自のDMP「DECode」による事前のデータ準備と事後の運用・改善までオプションでサポートします。

  • Phase1 企画・設計
    Phase1 企画・設計
  • Phase2 データ準備
    Phase2 データ準備
  • Phase3 モデル構築
    Phase3 モデル構築
  • Phase4 運用・改善
    Phase4 運用・改善
  • Data Science Experience Program(データサイエンス・エクスペリエンスプログラム)

    AI・機械学習の基礎知識研修やワークショップ、データベースハンドリング研修を実施して、課題設定やモデルの企画・設計をサポートするプログラムです。

  • DECode(デコード)

    DataRobotとセットの導入で、データベースの統合・名寄せや分析用データマートの設計・生成などをDMP上で行える環境を構築します。

  • DECAds(デックアズ)

    チャットボットなどのAIやMAツールと連携することでセールス&マーケティングの効率化・高度化を実現します。

  • DEC Support(デックサポート)

    チャットボットなどのAIやCRMシステムと連携することでカスタマーケア・サポートの効率化・高度化を実現します。

DataRobotの導入手順

DataRobotの導入手順はニ通り
要件に合わせて設定できます

  • Type1DataRobotの導入後に操作方法のトレーニングや分析レビューを行いたい場合

    W&R(Workshop&Review)…PoCを実施せずに導入し、導入後にお客さまの実現したい目的をDataRobotで達成できるかを1ヶ月で確認するもの

  • Type2DataRobotを導入前にトライアルで使いたい場合

    PoC(Proof of Concept)…お客さまがDataRobotを導入するにあたって、導入前に実現したい目的をDataRobotで達成できるかを1ヶ月で検証・証明をするもの ※導入を前提としたトライアルであり、無償では行っておりません

あらゆる企業・現場に
データサイエンスを。

貴社におけるAI・機械学習の取り組みを始め
るための
最初の一歩をご支援します。
まずはお気軽にご相談くださいませ。

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