機械学習自動化ツール
DataRobotの導入をトータルサポート。

トランスコスモスのDataRobot導入支援サービスフロー図

トランスコスモスのDataRobot導入支援サービスについて

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。

AI・機械学習とは?

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で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

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

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

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
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