dotData Enterprise ノーコード機械学習プラットフォーム

dotData Enterpriseを含むdotDataのAIプラットフォームは、「dotData Cloud」という形でクラウドで、データ活用やAI開発に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。

dotData Enterpriseは、ノーコードでデータ加工、特徴量設計、機械学習モデルの構築が必要なため、最小限の事前知識で、データサイエンスや機械学習の高度な専門知識がなくても使いこなすことができます。また、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。

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。