dotDataは、AI・機械学習・BIをはじめとする企業のデータ分析・活用において、最も重要かつ難易度が高い「特徴量設計」を自動化するAIプラットフォームです。dotDataの特徴量が導き出すビジネスの洞察が、組織やチームの規模、
データ活用の成熟度に応じて、AIへの投資に対する成果を最大化します。
AI、機械学習、ビジネスインテリジェンス（BI）など、企業におけるデータ活用の成否は、入力データ（特徴量）の質によって決まると言っても過言ではありません。特徴量設計（特徴量エンジニアリング）とは、ビジネスの目的に対応するデータに隠れた重要なパターンを発見するステップのことをいいます。従来の特徴量設計は、業務の専門家やデータサイエンティストの経験と勘に基づき、数ヶ月もの時間と工数がかかり、またデータ活用の中で最もエラーと手戻り、繰り返し作業が発生しやすい工程となっていました。
dotDataは、企業で収集・蓄積される多種多様な業務データから、独自のAIによって特徴量を自動的に発見、抽出し、企業における全てのアプリケーションをデータを活用して強化するハブとなります。
dotDataは、独自の特徴量自動設計技術をコアとして、機械学習でAIモデルを構築する、特徴量をアセットとして蓄積しデータを強化する、データインサイト（洞察）を抽出して業務をデータドリブンに変革するといった、様々なシーン毎に最適なAIプラットフォームを提供し、データ活用、AIによるビジネスのDXを支援します。
dotDataのAIプラットフォームは、顧客のペルソナ分析やLTVの向上、商品の需要予測、解約防止、製造工程の効率化、製品の品質向上、サプライチェーンの最適化、リスク管理、従業員採用や定着率の向上、パフォーマンス評価など、さまざまな目的に対してデータに隠れたパターン、すなわち特徴量を抽出し、企業におけるデータ活用を圧倒的に加速するとともに、特徴量のもたらすビジネスインサイトとデータに基づく洞察が、データドリブン経営と、ビジネスの各領域で迅速な意思決定と戦略の実行を支援します。
dotDataは、「全ての企業がデータに基づいて、より良い製品やサービスを生み出すことができる世界を創る」をビジョンに掲げ、企業が抱える様々なビジネス課題とユースケースを、独自の特徴量自動設計技術を使って解決しています。業界特有の課題に、dotDataのテクノロジーによって、データを真の価値あるアセットとし活用することで、業界内での競争力を一段と高めることができます。
特徴量とは、例えば、解約分析において「過去1ヶ月間で、ある特定の商品を購入した顧客はサービスの利用率が大きく低下する傾向にある」というように、ビジネスの目的に対応するデータのパターン、すなわちデータから見える統計的な知見です。dotDataのテクノロジーは、データからの知識（特徴量）を、生成AIのもつ世界知識と融合させることで、ビジネスの仮説（例えば、上記の例では、特定商品に対する不満が解約のトリガーとなっている、など）へと発展させることができます。これによって、データの着目すべきポイント（特徴）の発見から、それを施策に直結する仮説の立案までをdotDataのAIが支援し、データドリブン経営を新たな次元へと発展します。
企業におけるデータ活用やAIモデルを開発する鍵は、優秀なアルゴリズムではなく、ビジネスの目的に対応したデータのパターン、すなわち特徴量を見つけ出すことにあります。dotData独自の特徴量自動設計技術は、企業に蓄積された業務データから、数十万から数百万もの特徴量を生成、探索し、目的変数に対して高い相関を持つパターンを発見することができます。また、数値やカテゴリ値だけではなく、テキストのような非構造データや、時系列や時間トランザクションのような、複雑なデータとその関係性を探索し、高度なAI開発や、深いデータインサイト（洞察）をビジネスへともたらします。
dotDataの特徴量自動設計は、米フォレスター社より「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」と評され、またAmazon Web Service (AWS)のテクノロジーパートナーの最高位である「コンピテンシーパートナー」として認定を受けるなど、その技術力に対してグローバルに高い評価を獲得しています。
dotDataのAIプラットフォームは企業の各事業部でのあらゆるニーズに対応します。
dotDataによって、整備士・エンジニアの知見に基づく仮説検証型分析では見い出すことができなかった不具合の予兆につながる新たな特徴量を作成することが可能になりました。
特徴量から炙り出される消費者の価値観によって、商品の魅力を最大限に伝えることができるようになり、店舗の売上向上につながっています。
dotDataによって到底発想し得ないような、斬新な切り口の特徴量が多く抽出され、タイヤ開発のイノベーションに繋がっています。
dotDataの特徴量を通じた営業活動や顧客接点におけるデータの有効性が実感できたことで、データドリブンな発想を持つ風土が醸成されつつあり、社員・代理店のDXが飛躍的に進んでいます。
AIやビッグデータという言葉が生まれる前から、大塚商会では大量のデータを蓄積してきました。顧客のニーズや購買パターンをAIにより発見し、営業力のさらなる強化を進めています。
dotDataと一緒に、新たなビジネスチャンスを見つけませんか？様々なビジネス課題やAI・データ活用に関するご質問やご相談は、お気軽にお問い合わせください。
dotDataのAIプラットフォームとは、特徴量エンジニアリングを自動化する独自の技術を中核として、企業におけるデータ活用や機械学習を加速するソフトウェア・ソリューションです。最大の特長は、AIモデルやデータインサイト（洞察）にとって最も重要となる「データに隠れたパターン」を「特徴量」として、独自のアルゴリズムが自動的に発見する点です。これによって、AIモデル開発の短期省力化、データ活用の民主化、そして人間が気がつかなかった新たな気付き（データインサイト）を企業に提供します。
dotDataの特徴量自動設計は、ディープラーニング（深層学習）のような高次元のブラックボックス化された特徴量とは異なり、説明性の高い特徴量に絞って探索を行います。これによって、業務部門が特徴量を通じた予測結果を理解し、またデータを活用してビジネスインサイト（洞察）を発見することを支援します。また、dotDataは、ディープラーニングが扱うことができない、複数表を直接入力として、業務データを直接探索することで、よりよい特徴量を探索することができる点も、大きな利点です。
dotDataのAIプラットフォームは、データや機械学習の専門知識を持ったIT部門やデータサイエンティスト向けの「dotData Feature Factory」、分析部門や業務部門が予測分析をノーコードで実施するための「dotData Enterprise」、特徴量を通じてビジネスインサイト（洞察）を見つけ出す「dotData Insight」と、組織のデータ活用に対する成熟度（知識やスキル）に応じて使い分けることができます。また、データ活用がはじまったばかり（或いは、これから始めようとしている）の企業には、dotDataのサポートチームがトライアルや伴走支援などを通じて、成功へと導きます。
dotDataのAIプラットフォームは、「dotData Cloud」という形でクラウドで利用することができます。dotData Cloudには、dotData社のクラウド環境にプラットフォームをホスティングする「Starter」、セキュリティ強化版である「Standard」、そしてユーザーのクラウド環境にStandardと同等の環境を構築する「Private」という提供形態があります。
データ準備やデータ前処理には、汎用の処理、目的別の処理があります。前者（汎用）は、マスターデータマネージメントと呼ばれ、業務データを企業として整理、管理、蓄積するプロセスとなり、dotDataのAIプラットフォームは、汎用のデータ準備と前処理には対応していません。一方で、汎用のデータ準備や前処理が完了した業務データに対して、例えば、ある製品を購入するお客様の特徴を知りたい、あるサービスを解約するお客様を予測したいなどの目的ごとにデータの前処理、加工、クレンジングが必要となり、dotDataはこの工程を自動化し、目的に対応したデータのパターンを発見します。
dotDataは、主に企業の業務データ（ファーストパーティーデータ）から特定にビジネスの目的に対応する特徴量を通じて、数値やカテゴリ、テキストなど様々なデータからの知識や知見を発見します。一方で、生成AIは、世の中に存在する大量のデータを目的を限定せずに大規模言語モデルとして学習し、いわゆる「世界知識」によって、非常に汎用的な質疑応答を実現したり、業務知識を読み込ませることで、特定目的に特化した要約や質疑を得意とします。dotDataと生成AIは、得意なデータや知識に違いはありますが、どちらも特化型AIであり、dotDataと生成AIを組み合わせることで、より高次のデータインサイト（洞察）を導き出すことが可能です。
