AI活用
STEP 2: データ活用を試行・検証する

AIを試行・検証し、
ユースケースを開発する

AIを使ったデータ活用には思考と検証を通じたノウハウが必要です。
AI自動化で、試行をアジャイルに推進し、価値あるAIユースケースを開発しましょう。

お問い合わせ

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。

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。

専門知識がなくともAIモデルを開発可能

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

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。

ノーコードで予測分析

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

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

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。

お客様の声

エレコム株式会社

エレコム株式会社

ゆくゆくはAIが訪問先を提案してくれるだけでなく、訪問のアポ取りまで自動的に行ってくれれば、営業担当者はお客様と向き合う時間をより多く取れるようになります。さらに将来的には、ソフトウェアベンダーとハードウェアメーカーのビジネスマッチングをAIが提案してくれるようになれば、弊社のビジネスの幅もより広がるでしょう。

マーケティング部コーポレート企画課 課長 田中雅之氏
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

AI活用事例

株式会社大塚商会 AIが半年で7万件以上の商談を提案 高精度な分析力で営業担当者の信頼を勝ち得る

株式会社大塚商会

AIが半年で7万件以上の商談を提案
高精度な分析力で営業担当者の信頼を勝ち得る
横浜ゴム株式会社 「人とAIの協奏」で目指すものづくり革命 dotDataで、タイヤの性能と開発・製造プロセスを改善

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「人とAIの協奏」で目指すものづくり革命
dotDataで、タイヤの性能と開発・製造プロセスを改善

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。