データドリブンDXが企業の意思決定を加速する

AIによる特徴量自動設計がビジネスの洞察を導き出す

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「dotDataは、多数のデータセットを横断して、新しく透明性の高い特徴量を自動的に生成する独自の機能を有しています」

Automation-Focused Machine Learning (AutoML) Solutions, Q2 2019

AIの活用と成功へのステップ

AIの活用を検討する
AIを試行・検証する
AIを業務で活用する
AIで企業を変革する
Getting started with AI with dotData

AIの活用を検討する

AIをビジネスで活用し成功するには、どのような要素が必要で、何からはじめるべきか、そして最新の「AIの自動化」をどのように活用していくべきかを理解しましょう。 

Empower your BI team

AIを試行・検証する

AIを単に導入するだけで成功するとは限りません。適切な人材、データの整備、明確なビジネス目標の設定が重要です。AIの自動化を活用してAIの検証を加速しましょう。

Drive value from AI with dotData

AIを業務で活用する

AIプロジェクトの80%は、本番環境に移行せず、検証で終わると言われています。AI自動化で、AIの本番導入における課題を解決し、本当にビジネスで役立つAIモデルを作りましょう。

Scale your AI operation with dotData

AIで企業を変革する

AIによって、あらゆる業務を高度化し、データドリブンの文化で企業を変革しましょう。自動化のもたらすAIの民主化が、データから無限の価値を引き出します。

Man Presenting

たった1人のAI開発者が、約9億円もの支払い拒否を1か月半で解決

sticky.ioは何千もの加盟店のクレジットカードの定期的な支払いを処理していますが、月々約9億円(800万ドル)に及ぶ支払い拒否が大きな経営課題でした。しかし、たった1人のAI開発者が6週間でこの問題を解決します。

企業のデータサイエンスを民主化・加速する

BI・データ分析チーム
データサイエンティスト
Group 12@2x
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dotDataのプロダクト

dotDataのプロダクトは、AI・機械学習において時間のかかる作業である特徴量設計を自動化し、本番環境に移行するまでの時間を短縮します。組織やチームの規模、AIの成熟度に応じて、AIへの投資に対する成果を最大化します。

dotData Cloud – SaaSではじめるAI自動化

dotData Cloudは、dotData Enterpriseをクラウド上のSaaSとして利用可能なプラットフォームです。 AI開発環境のための大規模なインフラ構築や管理が必要なく、AIの開発をすぐに試行し、そして重要な課題に集中して取り組むことができます。dotData CloudのアーキテクチャはAWS技術パートナーの最高位である「コンピテンシーパートナー」として認定を受けており、またデータセキュリティを高めるために日本リージョンでシングルテナント方式を採用しています。

dotData Cloud
dotData Enterprise- ノーコードでAI開発全体を自動化

dotData Enterpriseは、ビジネスインテリジェンス・データ分析チームがAIの開発を可能とするAI自動化プラットフォームです。特徴量自動設計と機械学習自動化の技術によって、AIの専門知識やコーディングなしで、GUIからAIを開発することができます。dotData Enterpriseを使用すると、通常は数ヶ月かかる予測分析・予測モデルの開発をたった数日で実施でき、素早くビジネスで利用できる将来の予測やデータからの洞察を届けることができます。

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dotData Py – Python上で100倍の特徴量を探索

dotData Pyは、dotData独自の特徴量自動設計を、Pythonのワークフローに組み込むことで、データサイエンティストの機械学習モデル開発を支援します。AIによる特徴量自動設計が、数百万もの特徴量を自動的に探索し、ドメイン知識から設計された特徴量を拡張・強化し、データサイエンティストは、データから最大限の価値を引き出すことができます。

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dotData Streams – リアルタイム予測を実現するAIコンテナ

dotData Streamsは、リアルタイム・ストリーム予測を実現するプロダクトです。dotData Enterprise・Pyで開発したモデルを、コマンドひとつで直ちにコンテナ化・マイクロサービス化された予測を展開することができます。オンプレミス、クラウド、さらにはIoTのエッジサーバーといったような幅広い環境でAIの予測を活用することができます。

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