dotDataが解決するデータアナリスト・
データ分析チームの課題

dotDataのAIが
企業のデータ分析を革新

dotDataのAIによってデータを通じて、データ分析の高度化を実現し、データアナリストやデータ分析チームが、業務で利用できる将来の予測やデータからの洞察を素早く導き出せるようになります。

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dotDataのAIでデータ分析の未来を変える

dotDataのAI分析技術は、業務部門のデータアナリストやビジネスアナリストが主役となる「ビジネスアナリティクス」を実現し、業務をデータドリブンへと変革します。AIによるデータ分析の進化は、業務データに隠れたインサイト(洞察)を、シンプルかつ直感的に発見、分析することを可能とし、またノーコードによる予測分析自動化により、業務で利用できる将来の予測を実現します。。データドリブンな意思決定の重要性が高まる中、ビジネス環境の変化に対応し、業務部門自身がデータに基づいて客観的な業務改善を実施することが、ビジネスの持続可能性を強化します。膨大なデータを正しく活用することで、顧客の深層ニーズに対する洞察と理解を深め、データからえられる知見に基づいた仮説立案と施策実行が可能となります。

データアナリスト・ビジネスアナリストの課題

「データの見える化」から
「データに基づく意思決定」へ

ビジネスインテリジェンス(BI)によるデータの可視化が普及しており、データアナリストやビジネスアナリストは日々、ダッシュボードやKPIの可視化といった業務に取り組んでいます。データの可視化はデータ活用の重要な第一歩ですが、データアナリストやビジネスアナリストには、データを基にした業務分析や意思決定の支援が求められています。単に「データを可視化する」だけでなく、業務の目的や改善目標に合わせて必要なデータを分析し、実行可能な戦略や施策を提案することが、データアナリストとビジネスアナリストにとっての次なるステップです。

高まる分析ニーズに対して
不足する人的リソース

多くの企業において、データ分析は全社デジタル部門が担当していますが、データ分析の重要性とニーズが高まるにつれ、リソースの逼迫に直面しています。さらに、全社デジタル部門は個別部門の業務内容に精通しているわけではないため、目的や意識のすれ違いが発生し、これがコミュニケーションのオーバーヘッドを増大させ、プロジェクトの進行スピードを低下させる要因にもなっています。多くの業務部門ではデータ分析ができるアナリストがほとんどおらず、これが課題の一層の深刻化を招いています。この状況に対処するため、業務部門においてデータアナリストやビジネスアナリストの育成、および人材のスキルレベルの底上げが急務となっています。

適切なデータアクセスと
データ品質

データアナリストとビジネスアナリストのデータ分析効率に影響を与える大きな障害の一つは、データへのアクセスの制限です。IT部門との連携が必要なデータの準備には時間がかかりますが、データセキュリティとガバナンスが重視される現代では、必要なデータへの迅速かつ適切なアクセスが求められます。また、分析用のデータが適切な品質でない場合、分析結果の正確さが損なわれ、データクレンジングに多くの時間を費やすことになります。これにより、本質的なビジネス課題の解決に注力できなくなるため、データアクセスと品質の改善は彼らの効率的な業務遂行にとって不可欠です。

検証で終わらない、
ウォーターフォールからの脱却

多くの企業で、データ分析の取り組みが検証段階に留まり、実業務への適用や改善に至らないケースがあります。これは「PoC疲れ」に繋がり、トップマネージメントのデータ活用への投資減少やデータ活用の機運低下を引き起こします。この一因は、分析プロジェクトがウォーターフォール方式に陥ることです。適切な仮説とデータの適用にたどり着くためには、素早いサイクルでの試行錯誤が不可欠です。アジャイルなアプローチの不足はプロジェクトの形骸化を招き、実用的な成果の生成を困難にします。したがって、ウォーターフォール方式からの脱却と、柔軟で迅速な分析プロセスの確立が求められます。

dotDataのAIによるデータ分析でビジネスアナリティクスを革新する

dotDataのAI分析は、業務部門が主役のデータ分析のツールであり、データサイエンティストのような高度なAIの知識やスキルがなくても、業務データからビジネスの目的に応じたインサイトや仮説を導き出すことができます。dotData独自の特徴量自動設計技術によって、生のビジネスデータからビジネスの目的と関連するパターンを発見し、また自動的に予測モデルを構築し、ビジネスで活用できる予測分析を可能とします。

dotDataのAIがビジネスインサイトを発見

dotDataのAIがビジネスインサイトを発見

dotDataのAIは、例えば解約分析において「過去1ヶ月間で特定の商品を購入した顧客はサービス利用率が低下する傾向にある」といった、ビジネス目的に即したデータパターン(特徴量)を自動で発見します。dotData Insightは、この特徴量を生成AIと組み合わせ、データの重要ポイント(特徴)の発見から、それを具体的な施策に結びつける仮説の立案までを支援します。一方、dotData Enterpriseは特徴量を機械学習の自動化(AutoML)と組み合わせ、高度な予測モデル構築を自動化します。

dotData Insightを活用したビジネスアナリティクス人材育成

dotData Insightを活用した
ビジネスアナリティクス人材育成

dotDataは、データアナリストやビジネスアナリストに必要な「データを基点とした業務課題と改善を考える力」の育成を目指すプログラムを提供しています。dotData Insightはノーコードで業務データから特徴量を自動的に導き出し、生成AIのチャットを壁打ち相手として活用します。これにより、ビジネス戦略の立案や施策の実行に向けた仮説検討プロセスを学び、データ分析を業務部門に身近な体験として提供します。さらに、自部門の業務をデータからどのように改善できるかを検討するユースケースワークショップを通じて、座学だけでなく、学んだ内容を実際の業務改善に結び付けるまでdotDataがサポートします。

フラグシップユースケース開発の伴走と分析の自走化支援

フラグシップユースケース開発の伴走と
分析の自走化支援

dotDataは、業務部門や分析部門と緊密に連携し、企業の重要な経営課題の解決に資するフラグシップユースケースの開発を全面的にサポートします。これには、ユースケースのテーマ設定からデータの加工、インサイトの発見、モデルの構築、そして経営層へのレポーティングまでの全工程が含まれます。このプロセスを通じて、dotDataは顧客企業のデータ分析能力の強化を目指します。伴走支援では、スキルと知識の共有を積極的に行い、ユーザー企業が自ら分析を実施できる能力、いわゆる「自走化」を促進します。これにより、企業は独自のデータ分析能力を内部に育成し、持続可能なビジネス戦略の構築を実現します。

アジャイル分析を支えるdotDataのデータ基盤

アジャイル分析を支えるdotDataのデータ基盤

dotDataは、業務データとそのメタ情報を分析用に標準化し、クラウド上での分析データ基盤の構築を通じて、企業のデータ活用と迅速なデータアプリケーション開発を支援します。dotData Cloudのアーキテクチャは、AWSの最高位パートナーである「コンピテンシーパートナー」に認定されており、適切なデータガバナンスとデータ品質の管理を基盤とし、データアナリストやビジネスアナリストを含む企業内の全データ利用者がアジャイルな分析プロジェクトを遂行できるようにします。

お客様の声

株式会社大塚商会

株式会社大塚商会

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。

執行役員 マーケティングオートメーションセンター長 地主隆宏氏
三井住友海上火災保険株式会社

三井住友海上火災保険株式会社

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。

ビジネスデザイン部 データサイエンスチーム シニアアドバイザー 松村隆司氏
横浜ゴム株式会社

横浜ゴム株式会社

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。

エグゼクティブフェロー研究先行開発本部 AI研究室 研究室長 小石正隆氏

AIの活用事例

キリンビール株式会社 AIによるビール製造の省力化をdotDataで実証実験。多様な知見を得る

キリンビール株式会社

AIによるビール製造の省力化をdotDataで実証実験。多様な知見を得る
三菱電機ビルソリューションズ株式会社 データ利活用文化の社内浸透

三菱電機ビルソリューションズ株式会社

データ利活用文化の社内浸透

dotDataのAIプラットフォーム 特徴量がデータ活用の成否を決める

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 Enterprise データサイエンスのプロセス全体を自動化

dotData Enterpriseは、事業部門やデータ分析部門が、ノーコードで予測AI開発を行うことができるAI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(AutoML)によって、AIの専門知識やコーディングなしで、業務データから特徴量の抽出、そして機械学習による予測モデルの構築まで、ワンストップでAIを開発することができます。dotData Enterpriseを使用すると、通常は数か月かかる予測分析を、たった数日で実施でき、素早くビジネスでAIを活用でき、将来の予測やデータからの洞察が得られます。

dotData Feature Factory 特徴量をアセット化し全てのAI/BIを強化

dotData Feature Factoryは、データサイエンティストやIT部門が、企業がキュレーションされたデータ(すなわち特徴量)を開発するために、データ加工に関するノウハウを再利用可能なアセットとして蓄積する仕組みを提供します。データ中心に構築される特徴量空間から、アルゴリズムによってデータに隠れたパターン(特徴量)を発見し、特徴量発見のスピードと効率、再利用性と再現性、専門家間の連携、品質と透明性を向上します。dotData Feature Factoryは、機械学習モデルによる予測、ビジネスインテリジェンス(BI)によるデータ可視化、或いはマーケティングオートメーションのような、全てのデータアプリケーションを強化します。

dotData Insight 業務部門が自ら洞察を導き出す

dotData Insightは、事業部門が主役のビジネスアナリティクスを実現する革新的なデータ分析プラットフォームです。dotDataの隠れたパターン(特徴量)を、BIツールのような直感的で使いやすいインターフェースを通じて提供します。dotData独自のAIが解析するデータの特徴を、生成AIの「世界知識」で補完し、実用的なビジネス仮説を生み出します。この融合により、業務部門は、データの洞察を直感的に理解し、新しいビジネス仮説を立て、戦略立案や施策実行をより効果的に行うことができます。

dotData Ops 特徴量・モデルの本番運用を簡易化・自動化

dotData Opsは、データ、特徴量、予測パイプラインを、分析チームがセルフサービスでデプロイ、実ビジネスで運用するための環境を提供します。データ分析のビジネス価値を業務で試行し素早く検証することで、意思決定者からの信頼を高め、本番運用への投資判断を加速します。dotDataの特徴量自動設計によって、ビジネス価値の検証、特徴量ドリフトの診断、予測精度の改善など、MLOpsを革新します。

dotData Cloud フルマネージド、SaaSでビジネスの成果に注力

dotData Cloudは、dotDataの各AIプラットフォームを、dotDataがフルマネージドでSaaS提供します。データ分析を行う環境のための大規模なインフラ構築や管理が必要なく、TOC(Total Cost of Ownership: 総保有コスト)を最小化するとともに、AI開発をすぐに試行し、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。

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