dotData Insight 業務部門が主役のデータ分析が
企業のDXを加速

AIの導き出すデータからの洞察が、業務部門のデータドリブンな
意思決定を加速します。

AIによる深い洞察が企業データの価値を最大化

dotData Insightは、業務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AIが発見するデータに隠れたパターン(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。これにより、業務部門は、自らデータからインサイトを導き出し、迅速かつ効果的なデータ駆動の意思決定をサポートします。dotData Insightを利用することで、企業はデータの価値を最大限に活用し、ビジネスの成長を加速させることが可能となります。

生成AIの融合によるビジネスアナリティクスの進化

dotData独自のAIは、従来の手作業による分析では発見することができなかった、或いは、数週間から数ヶ月もの時間がかかっていた、複雑な業務データの重要なパターンを迅速に抽出します。dotData Insightは、dotData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。

データ分析企業
データ分析企業

製品の特徴

dotData Insight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のAIと生成AIの融合によって、ビジネスの現場主導のデータドリブンな意思決定を実現しましょう。

シンプルで直感的なインターフェース

シンプルで直感的な
インターフェース

dotData Insightは、AIや機械学習の技術的なコンセプトや用語を避け、データの入力から特徴量の発見、ビジネスセグメントの同定、そして生成AIによる仮説生成に至るまで、データ分析の専門知識がない業務部門のユーザーでも直感的に操作できるインターフェースを採用しています。

ビジネスセグメントを自動的に決定

ビジネスセグメントを
自動的に決定

dotData Insightは、例えば「過去3ヶ月で特定の製品を5回以上購入したお客様がリピート購入者になる可能性が1.5倍に高まる」といった、明確な傾向が現れる「条件」をビジネスセグメントとして自動で特定します。これにより、分析結果がブラックボックスになることを防ぎ、業務部門の結果の理解と納得感を促進します。

生成AIによるビジネス仮説の生成

生成AIによるビジネス
仮説の生成

dotData Insightは、発見したビジネスセグメントを生成AIと統合することで、その背後にある要因や理由に関する仮説を自動的に生成します。ユーザーは、生成AIを壁打ち相手として活用し、業務知識をフィードバックとして提供することで、ビジネス戦略の立案や施策の実行に向けた仮説を対話的に洗練することができます。

リアルタイムでインタラクティブな可視化と分析

リアルタイムでインタラクティブな可視化と分析

dotData Insightは、様々なチャートの可視化やビジネスKPIの計算などの分析機能をリアルタイムかつインタラクティブに実施できます。さらに、ユーザー数の増加に合わせて自動的にスケールアウトするアーキテクチャを採用しており、組織の規模にかかわらず、データドリブンな意思決定を強力にサポートします。

マルチモーダルパターンの発見

マルチモーダルパターンの発見

dotData Insightは、基本的な数値データやカテゴリデータだけではなく、時系列データ、トランザクションデータ、さらにはテキストのような非構造データも統合して分析します。この多様な構造化・非構造化データソースから、マルチモーダルなパターンを発見し、新たなインサイトを提供します。

AIによるインサイトの発見

AIによるインサイトの発見

dotData独自のAIが、多種多様な業務データから、自動で数十万から数百万もの仮説を生成・探索し、ビジネスの目的と関連性の高い重要なパターン(特徴量)を発見し、手作業による仮説検証では見つけることが難しい新たなインサイトを導き出します。

利用のステップ

ビジネスデータを登録

簡単なGUI操作のみでビジネスデータをdotData Insightへ登録。メタ情報を自動的に推定し、データ管理の労力を最小限に抑えます。

  • ローカルファイルや、S3のようなオブジェクトストレージに保存されているデータを、ドラッグ&ドロップやクリック操作で簡単にアップロード
  • データ型の自動推定によるメタデータ管理の簡略化や、テーブル間の関係を自動設定することで、データクレンジングの労力を最小限に抑える
  • 各データの意味(例えば、商品コードと商品名のマッピングなど)を辞書として管理することで、データのコンテキストを分析に反映することが可能

ビジネスKPIを指定し、特徴量を発見

目的となるビジネスKPIを指定し、探索したいテーブルを指定することで、ビジネスKPIと関連性の高い重要なパターン(特徴量)を発見します。

  • 営業リードの成約、顧客のLTVや解約、ローンの支払い遅延、従業員のパフォーマンスなど、分析したいビジネスKPIに対応する列を選択
  • 選択したビジネスKPIに対して、特徴量を探索したいテーブルを選択。時間に関するパターンを発見したい場合には、日付やタイムスタンプの列を選択
  • dotDataのAIによる特徴量の探索を実行し、選択したビジネスKPIと関連性の高い重要なパターンを自動的に抽出

ビジネスセグメントの分析

dotDataが抽出した特徴量に対して、ビジネスKPIが高く(或いは、低く)なる条件を直感的にわかりやすい「ビジネスセグメント」として分析します。

  • 各特徴量に対して、ビジネスKPIの値が高くなる(或いは、低くなる)明確な傾向が現れる「条件」を特徴量セグメントとして自動的に特定
  • 各特徴量セグメントやKPIの値をリアルタイムに可視化し、定量的・訂正的な意味を確認しながら、複数の特徴量セグメントの組み合わせを「ビジネスセグメント」として分析
  • ビジネスセグメントを多面的に分析するために、GUI上でカスタムKPIを定義しリアルタイムで可視化可能

ビジネスの仮説を構築

生成AIと連携して、各特徴量セグメントの背後にある要因やビジネスKPIが高く(或いは、低く)なる理由を、ビジネスの仮説として構築します。

  • 各特徴量セグメントにおいてビジネスKPIが高く(或いは、低く)なる理由を、業務部門にわかりやすい仮説として生成
  • ユーザーの業務知識をフィードバックしながら、生成AIを壁打ち相手として、仮説を対話的に洗練
  • 構築した仮説に基づいてレポートを作成、ビジネスの戦略を立案し、施策を実行

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
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
株式会社ローソン

株式会社ローソン

特徴量から炙り出される消費者の価値観によって、商品の魅力を最大限に伝えることができるようになり、店舗の売上向上につながっています。

マーケティング戦略本部 デジタルマーケティング部 シニアマネジャー 小林敏郎氏

企業のデータ分析活用事例

dotData Insightを活用すると、企業のデータ分析が劇的に進化します。特徴量からの洞察をビジネス部門が自ら分析し、迅速な意思決定とビジネス価値の最大化が可能になります。具体的なデータ分析活用事例を知りたい方は、実際のビジネスシーンでdotData Insightがデータ分析ツールとして、どのように活用されているかご覧ください。

AI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
カスタマーリレーションテレマーケティング株式会社 テレマーケティング施策の成約率が7倍に向上 コールセンター業務のAI適用を素早く低コストで

カスタマーリレーションテレマーケティング株式会社

テレマーケティング施策の成約率が7倍に向上
コールセンター業務のAI適用を素早く低コストで

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 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。

dotData Stream リアルタイム予測を実現するAIコンテナ

dotData Streamは、リアルタイム・ストリーム予測を実現するプラットフォームです。dotData EnterpriseとFeature Factoryで開発したモデルを、コマンドひとつで直ちにコンテナ化・マイクロサービス化された予測を展開することができます。オンプレミス、クラウド、さらには、IoTのエッジサーバーといったような幅広い環境でのAIの予測を活用することができます。

お問い合わせ・
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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。また、資料ダウンロードもご利用ください。

よくある質問

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、AIを活用したシステム開発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)をデータ分析企業に提供します。

dotDataのAIプラットフォームは、「dotData Cloud」という形でクラウドで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。

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、さまざまなビッグ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。