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AIプラットフォームです。
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。
例えばこんなシーンに
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
機械学習に必要な工程を自動化し、
高精度のモデル作成を、誰でも簡単に。
DataRobotは「データ準備」から「運用・改善」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。
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）
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
特徴量のインパクト
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
予測の説明
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
モデルデプロイ（API連携）
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
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、トランスコスモスのデータサイエンティストが「データ準備」からモデルの「業務運用」までサポートします。
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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。
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DataRobotに取り込むデータを事前に確認し、取り込める形式になっているか、十分な精度が出せるか判断します。
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DataRobotで構築したモデルについて問題が起きていないか確認します。モデル精度改善のフィードバックも行います。
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DataRobotで構築したモデルをAPI連携で予測計算させるトレーニングを実施します。
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
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DataRobot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
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DataRobotを導入前にトライアルで使いたい場合
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DataRobot導入事例紹介
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