DX戦略
STEP4:データ活用で企業を変革する

AIを大規模に運用して、
DX戦略を加速する

AIによってあらゆる業務を高度化し、
データドリブン経営によって企業を変革しましょう。

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データドリブンな意思決定を企業全体に浸透させる

スキルを持った人材の不足、モデル開発と業務適用の複雑さ、AIモデルの保守、リアルタイムでの意思決定への活用の難しさなど、本当の意味でAIドリブンな企業になるには、さまざまな課題があります。dotDataは、AI自動化によってこれらの課題を解決し、データドリブン経営を実現します。

AI自動化で企業全体にAIユースケースを拡大

営業、マーケティング、財務、サプライチェーン、リスクとコンプライアンス、またはR&Dなど、企業のあらゆる業務にAIのユースケースと拡大し、各業務部門のAIによる業務革新と、企業全体のデータドリブンDXを実現します。

企業のAIを民主化

企業のAIを民主化

AI自動化によって、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、予測分析を行えるようになり、各業務部門へAIドリブンな意思決定を拡大します。

多数のAIモデルが業務を変革

多数のAIモデルが業務を変革

予測モデルの自動開発とコンテナ化で、数百・数千ものAIモデルの開発と展開を可能とし、 AIがビジネスを変革します。

データドリブンな文化

データドリブンな文化

データから導き出されるビジネスインサイト(洞察)と正確な将来予測を業務適用し、AIが毎日の業務の一部となります。これによって、業務部門がデータに基づいた意思決定を行う文化をつくります。

業務部門にAI人材を育成する

業務部門にAI人材を育成する

AIドリブンな組織を作る鍵は、業務部門のAI人材育成にあります。dotDataのAIのデジタル化によって、AI開発工程全体をノーコードで行え、AIのテクノロジーではなく、重要なビジネスの課題に集中して業務部門にAI人材を育成しましょう。

最新のデータに特徴量と予測を追従する

最新のデータに特徴量と予測を追従する

AIは業務に適用して終わりではなく、データの変化とともに、特徴量と予測モデルを更新していくことが重要です。AI自動化によって、特徴量と予測のメンテナンスを自動化し、常に最新のデータから洞察と将来の予測を導き出します。

リアルタイムでAIドリブンな意思決定を行う

リアルタイムでAIドリブンな意思決定を行う

リアルタイムでのクーポン配布の最適化、与信の即時判定、不正検出、自動引受、動的な価格設定、IoT/スマートプロダクションといった、瞬時の判断が重要となるユースケースに対して、リアルタイムAIを実装し、AIの活用をさらに高度化しましょう。

お客様の声

三井住友信託銀行株式会社

三井住友信託銀行株式会社

専門スキルがなくても仮説検証が行いやすいdotDataは、現場主導によるAI活用を進める上で非常に有用なツールです。

個人企画部 データ・マネジメントチーム 調査役 近藤敬佑氏
キリンビール株式会社

キリンビール株式会社

dotDataに注目した理由は、既存AI基盤と異なり、複数の特徴量の掛け合わせによる説明が可能になることです。項目ごとに評価するのではなく、例えば「原材料がXで温度がYになると品質異常が発生しやすい」という説明ができることで、現場の理解もより深まるはずと考えました。また、直感的に理解できるUIも他社製品にないものでした。

生産本部 技術部 主査 木村静太氏

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。