AIを試行・検証し、
ユースケースを開発する

試行・検証段階では、社内にデータサイエンティストがいないケースもあります。AI自動化により、AIの専門知識を持たない業務部門・データ分析チームでもビジネスで活用できる予測分析を行うことができます。

ビジネスで役に立つAIは、正確な予測だけでなく、データから得られる洞察にこそ価値があります。dotData独自の特徴量自動設計は、データに隠れた数百万もの特徴量仮説を探索・検証し、手作業では気が付かない深い洞察をビジネスにもたらします。

従来だと数か月以上かかっていたAIの試行・検証が、数日のサイクルでアジャイルに実行可能となります。ウォーターフォール的な大規模な前工程を排除し、数ヶ月の作業後の後工程での失敗を防ぎます。

dotData Enterpriseは、AI開発工程全体をノーコードで行えます。データをインポートし、予測対象を設定して開始するだけでビジネスの洞察洞察（特徴量）と将来の予測が得られます。

製品の需要予測、顧客の解約・離反、アップセルとクロスセル機会など、見える化から予測分析へのステップアップが成功の鍵を握っています。AI駆動の意思決定と、dotDataによるAIの民主化が企業のデータドリブンDXビジネスを加速します。

複雑な関係と数十億のレコードを持つ数十のテーブルを操作して、機械学習に対応した特徴量テーブルをわずか数時間で構築します。AIによってデータ内の隠れたパターンを発見できるため、従来だと思いつかなかったソリューションや価値を検討できるようになります。