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Operationalize Enterprise AI

ビジネス現場に業務適用できるAI / 機械学習

概要

AIの継続的な業務適用とメンテナンス

AI / 機械学習プロジェクトの大きな課題の一つに、研究・トライアル環境で開発したモデルの、本番環境への移行があります。本番組み込みの可能な品質にモデルを再実装するには大きな工数がかかります。dotDataを活用することで本番品質のAIモデルを自動生成し、AIモデルの業務適用と価値創出を迅速化することができます。

AIモデルが継続的な価値を創出

AIのライフサイクル管理を簡略化

dotDataは、機械学習によるスコアリングだけでなく、データ準備や特徴量自動設計を含むパイプライン全体に対して、本番品質のAPIエンドポイントを自動的に生成します。APIベースのインテグレーションによりモデルの精度を自動検証し、本番環境のデータに基づいてモデルを再学習します。dotDataは、AIモデルの業務適用と保守を、かつて無いほどに迅速かつ簡易化します。 

コンテナ化されたAIエンジン

dotData Streamは、dotData Enterpriseからワンクリックでモデルパッケージをダウンロードし、たった一行のDockerコマンドを実行するだけでデプロイ可能で、本番適用可能な予測用APIエンドポイントが直ちに生成されます。dotData Streamによって、企業におけるAIデプロイメントはかつてなく単純で簡易になります。

スモールスタートし、ニーズに応じてスケール

dotDataのライセンス体系は計算パワーに応じており、ミニマムでスタートしニーズに応じてスケールすることができます。また、企業のAIを真の意味で民主化し、全てのユーザー、全ての企業の手にAIを届けたいという想いから、プラットフォームの利用ユーザー数が増えても料金が増えることはありません。

ニーズに応じた二つのdotData

お客様の環境とスキルに応じた二つの異なるdotDataが利用できます。二つの製品の間で開発した機械学習モデルをやりとりし、ビジネスアナリスト・BIユーザーとデータサイエンティストの連携を強化することができます。

dotData Enterprise:
AutoML 2.0 とデータサイエンスプロセスの自動化

シンプルで直感的なGUIを活用し、データサイエンスのワークフロー全体を自動化します。市民データサイエンティストとデータサイエンティストの両者を支援します。

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dotDataPy:
AutoML 2.0をPythonから

dotDataのAutoML 2.0を Python ライブラリとして活用することで、わずか数行の Python コードで特徴量設計からモデル設計までデータサイエンスプロセス全体を実行することができます。

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全ての企業、全ての人の手にAIを

dotDataは、独自の自動化技術によって企業のAIを加速し、民主化し、業務を革新し、全ての企業・全ての人がAIを活用できる世界を創出します。dotDataのAutoML 2.0は、AI開発の破壊的なスピードとスケールによって、AIによるビジネスの変革に無限の可能性をもたらします。

BI & データアナリスト

データ前処理や特徴量設計に関する深い知識やスキルが必要な従来のAutoMLとは異なり、dotDataはデータサイエンスプロセス全体を自動化します。BIアナリストとデータアナリストは、 dotDataを利用して、短期間でAI / 機械学習活用の取り組みを開始することができます。

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データサイエンティスト

データサイエンティストは、80%の時間を複雑なデータ処理や特徴量仮説の設計に費やしています。特徴量自動設計で機械学習モデル開発を強化し、プロセス全体の自動化によって価値創出にかかる時間(Time-to-Value)を10倍高速化することができます。

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IT&エンジニア

AI / 機械学習モデルの本番環境への組み込みは、企業のAIプロジェクトからビジネスの価値を創出するための重要かつ難易度の高いステップです。dotData APIとdotData Streamを使用することで、継続的なAIの導入とメンテナンスがかつてない程に迅速かつシンプルになります。

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経営層 &ビジネス部門

不確実性の増す経済状況の中で、企業はこれまで以上にデジタル変革の加速に迫られています。AIオートメーションは、企業のAIに破壊的なスピードとスケールをもたらし、真にAIを活用できる組織を実現します。

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dotDataのAutoML 2.0の詳細に関するお問い合わせはこちら
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