課題
ビジネスで重要なユースケースに焦点を当ててAIを開発する
AIのビジネス活用に関する仮説は、実データを用いた価値の検証が必要ですが、これには数ヶ月以上の時間が必要となります。AIがもたらす価値をより早く検証するにはどうすれば良いのでしょうか?dotDataを使用すると、データ加工、特徴量設計、機械学習までの工程全体を自動化し、AIユースケースの仮説検証を数日で行うことができます。自動化によって検証サイクルをアジャイルに回し、ビジネスで重要なユースケースを素早く開発しましょう。
専門知識がなくともAIモデルを開発可能
試行・検証段階では、社内にデータサイエンティストがいないケースもあります。AI自動化により、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ビジネスで活用できる予測分析を行うことができます。
ビジネスの洞察を発見
ビジネスで役に立つAIは、正確な予測だけでなく、データから得られる洞察にこそ価値があります。dotData独自の特徴量自動設計は、データに隠れた数百万もの特徴量仮説を探索・検証し、手作業では気が付かない深い洞察をビジネスにもたらします。
試行・検証サイクルを短縮
従来だと数か月以上かかっていたAIの試行・検証が、数日のサイクルでアジャイルに実行可能となります。ウォーターフォール的な大規模な前工程を排除し、数ヶ月の作業後の後工程での失敗を防ぎます。

有望なアイデアを素早く検証する
dotDataのAI自動化は、データ加工、特徴量設計、機械学習の工程全体を自動化します。試行を数日で実行し、事業部門やユーザーからのフィードバックを高速に回しながら、ビジネスで価値のあるユースケースを検証できます。

ノーコードで予測分析
dotData Enterpriseは、AI開発工程全体をノーコードで行えます。データをインポートし、予測対象を設定して開始するだけでビジネスの洞察洞察(特徴量)と将来の予測が得られます。

データドリブンDXを加速する
製品の需要予測、顧客の解約・離反、アップセルとクロスセル機会など、見える化から予測分析へのステップアップが成功の鍵を握っています。AI駆動の意思決定と、dotDataによるAIの民主化が企業のデータドリブンDXビジネスを加速します。

AI自動化で従来の100倍の特徴量を導き出す
複雑な関係と数十億のレコードを持つ数十のテーブルを操作して、機械学習に対応した特徴量テーブルをわずか数時間で構築します。AIによってデータ内の隠れたパターンを発見できるため、従来だと思いつかなかったソリューションや価値を検討できるようになります。
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