dotDataが解決する経営の課題

AIと特徴量の導くデータからの洞察が
データドリブン経営を加速

DXの本質とは、単なる業務のデジタル化ではなく、デジタル化された業務を通じて蓄積されるデータに基づいた業務とビジネスモデルの変革、すなわちデータドリブン経営です。dotDataのAIが導くデータからの洞察が、データドリブン経営を成功に導きます。

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データドリブン経営が
ビジネスを変革

データドリブン経営は、DXによる業務のデジタル化を進め、それにより収集・蓄積されたデータをもとに業務の効率化や生産性向上を図るとともに、ビジネスモデル自体の変革を目指します。経済の不確実性が高まる中、経営者は日々、重要な戦略的意思決定を迫られています。AIとデータの活用により、ビジネスの洞察や将来予測を導き出し、競争が激しい市場に対応するためにデータドリブン経営を実現させることが重要です。dotDataは、その独自のAIから得られる洞察を基に、人材、技術、基盤、ビジネスユースケース向けのソリューションを提供し、すべての企業がデータを活用し、ビジネス変革の実現を支援します。

データ時代の経営課題

データ分析人材と
データドリブンカルチャーの不足

データ時代の経営者にとって、データ分析人材の確保とデータリテラシーの強化は重要な課題です。現代のビジネス環境では、データをもとに意思決定を行うことが不可欠であり、そのためには適切なスキルを持つ人材が必要です。しかし、データ分析の専門家は市場において高い需要があり、外部からの採用は困難かつコストがかかります。また、データ分析には単に分析の技術的な能力だけでなく、その業務に対する深い知見も必要です。そのため、既存の従業員をデータ分析に関するスキルで育成することが、より実現可能かつ効果的な戦略となります。経営者は、データドリブンカルチャーを社内に根付かせ、従業員がデータを活用して意思決定する環境を作ることが求められます。

サイロ化した業務データが
分析スピードを阻害

AI、機械学習、BI(ビジネスインテリジェンス)などのデータ分析ツールはデータ活用促進に不可欠ですが、最大の障害はしばしば分析のためのデータ整備にあります。従来の業務システムは、頑健性や正確性を重視しており、結果として部門間でデータがサイロ化され、分析に適した形で整備されていないのが一般的です。ビジネスの進化に合わせて分析が必要とされるため、機動的で柔軟なデータ基盤の整備はデータドリブン経営に不可欠です。このような基盤は、データの容易なアクセスを可能にし、迅速な意思決定を支援します。

トライアルから進まないAIと分析の業務適用

データドリブン経営を行う上で、データ分析の成果が実際のビジネスで利用され、具体的な成果を生み出すことが重要ですが、これは多くの企業にとって難しい課題です。たとえビジネスに関する正確な仮説を立て、適切な分析技術を用いても、必要なデータが不足している場合には、望ましい結果を得ることはできません。さまざまなユースケースにおいて試行錯誤し、アジャイルに分析、評価、業務適用を回すことが重要です。経営者は、単一の分析テーマにおけるROI(投資対効果)に焦点を当てるのではなく、実験的なアプローチを推奨し、中長期的な成長のために戦略的な投資を継続することが重要です。

データに基づく新たなビジネスモデルの創出

DXの本質は、単なる業務のデジタル化を超え、デジタル化によってデータを収集して、それをもとにビジネスモデルを根本的に変革することにあります。このプロセスは、従来の業務効率化を超えて、データを戦略的資産として蓄積・活用することで新しいビジネス機会を探求することを意味します。データを分析して得られるインサイトに基づいた新製品やサービスの開発、データマネタイズなど、経営者には、新たな収益源の創出によるトップラインの成長を目指し、市場での競争優位を確立することが求められます。

dotDataによるデータドリブン経営とDX推進

データドリブン経営の導入は、多くの企業にとって、大きな課題となっています。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世界を創る」というビジョンを掲げ、データサイエンティストから分析に不慣れな業務部門まで、企業のさまざまな人材が、データを活用して業務プロセスの改善やイノベーションの実現を支援する製品やサービスを提供します。経験と勘に頼るのではなく、特徴量に基づくインサイトを通じて、客観的な意思決定を可能にし、AIとデータ分析の業務適用を加速します。これにより、経営者が直面するトップラインの成長とボトムラインの最適化という課題の解決を支援し、企業の競争力を強化します。

世界をリードする特徴量自動設計がAIとデータ分析を民主化

世界をリードする特徴量自動設計が
AIとデータ分析を民主化

企業におけるAIとデータの活用において最も重要かつ難易度が高いのは、ビジネスの課題を解決するための洞察、すなわちデータから「特徴量」を見出すことです。dotDataの製品は、世界をリードする特徴量自動設計技術を核に、AIによる特徴量の導出がビジネスに新たな洞察をもたらし、企業のDXを推進します。AIと機械学習モデルの開発を自動化するdotData Enterprise、業務部門が主導するデータ分析を可能にするdotData Insight、データサイエンティストの特徴量発見を支援するdotData Feature Factory、開発した特徴量やモデルの実業務適用を推進するdotData Opsなどを通じて、企業のデータ活用を多角的に支援し、AIとデータ分析の民主化を実現します。

分析とAIユースケースのアジャイル開発を実現

分析とAIユースケースのアジャイル開発を実現

dotDataのAI自動化は、時間と工数のかかるデータの収集と加工、特徴量設計、高度な機械学習を要する予測モデル開発を劇的に効率化し、開発期間の短縮を実現します。従来のウォーターフォール型分析プロセスを脱却し、素早い結果の獲得と反復的なフィードバックを通じて、高価値の業務ユースケースを開発するアジャイルなプロセスを可能にします。また、技術とツールの提供に加え、グローバルの顧客支援を通じて培われた成功事例や分析プロジェクトのベストプラクティスを共有し、分析を伴走するサービスを通じて顧客の成功をサポートします。

分析データのアセット化による機動的なデータ利活用の実現

分析データのアセット化による機動的な
データ利活用の実現

dotData Feature Factoryは、業務データとそのメタ情報を分析用に標準化し管理し、各分析目的に応じた特徴量を自動的に抽出すると同時に、複数の分析プロジェクトで活用可能な共通特徴量を設計・蓄積する基盤として機能します。この特徴量は、データサイエンティストの単なる「データ前処理」に留まらず、企業におけるAI、機械学習、BIを含むすべてのデータアプリケーションの迅速な開発のための重要なアセットとして活用されます。これにより、機動的なデータ利活用が実現し、ビジネスにおけるデータの価値を最大限に引き出します。

データとAIを活用した新ビジネス共創

データとAIを活用した新ビジネス共創

dotDataの製品をお客様の製品やサービスに組み込むことで、dotDataが生み出すインサイトやAIを活用し、それらの価値を向上させ、顕著な差別化を実現します。お客様が保有する1st Partyデータを特徴量に変換してデータのマネタイズを行うこと、またはデータから導き出されるエビデンス(特徴量)に基づくコンサルティング力を強化することなど、dotDataは企業の内部におけるデータ活用やDX推進にとどまらず、データとAIを用いた新しいビジネス共創をお客様やパートナーと共に進めています。

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活用事例

株式会社ローソン dotDataの特徴量で消費者の価値観を理解 ターゲティング広告の商品購入率が12倍に

株式会社ローソン

dotDataの特徴量で消費者の価値観を理解
ターゲティング広告の商品購入率が12倍に
株式会社JALエンジニアリング 「遅延・欠航ゼロ」を目指してdotDataの特徴量が故障予測分析を高度化

株式会社JALエンジニアリング

「遅延・欠航ゼロ」を目指して
dotDataの特徴量が故障予測分析を高度化

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 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。

お問い合わせ

気軽に話を聞いてみたい、ユースケースを知りたいなど、お客様のニーズに合わせてサポート致しますので、まずはお気軽にお問い合わせください。

よくある質問

データドリブン経営とは、DXによる業務のデジタル化を進め、それにより収集したデータを活用して業務の効率化や生産性向上を図るとともに、ビジネスモデル自体の変革を目指します。データの可視化からAIや機械学習による高度な将来予測まで、企業で蓄積される1st Partyデータや3rd Patyデータなど、さまざまなデータを分析することで、戦略的意思決定のスピードと精度を高めます。dotDataは、独自のAIの導くビジネスの洞察(特徴量)によって、企業のデータドリブン経営の成功を支援します。

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、テキストなどさまざまなデータから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になります。