リーディングカンパニーがdotDataを選ぶ理由
世界をリードするAI自動化で、データドリブンDXを加速
AI開発における課題
なぜAI開発の8割は失敗するのか？
Rackspace Technologies の調査によると、AI・機械学習をうまく活用できている企業はわずか20％と言われています。スキルを持った人材の不足、採用の難しさ、ユースケースに関するノウハウの欠如などが課題となっているからです。
数日で開発、数週間で業務適用する
従来のAI開発には数か月を要します。数週間または数日でAIを開発・業務適用して、アイデアから素早くビジネス上の価値を生み出すにはどうすればよいのでしょうか？
10倍の規模でAIを実装する
大規模なデータサイエンスチームを構築するには、困難が多く、時間とコストがかかります。 事業部門の人材やBI・分析チームをスキルアップさせ、ビジネスで役に立つ予測分析を拡大するにはどうすればよいのでしょうか？
テクノロジーではなくビジネスに焦点を当てる
ビジネスにおいては、AIというテクノロジーそのものよりも、AIを活用してどのような業務課題を解決するのかが重要です。ビジネスを変革するインパクトのあるAIソリューションを開発するにはどうすればよいのでしょうか？
優れた特徴量が精度の高い
予測を導き出す
dotDataの特徴量自動設計 (AutoFE) では、数十万から数百万もの特徴量をAIがわずか数時間で自動探索し、業務の知見に基づいて設計された特徴量にAIで作成した特徴量を合わせることで、圧倒的なスピードでモデル精度の改善を行うことができます。
マルチモーダルパターンを発見
関係データ、トランザクションデータ、時間データ、位置情報データ、テキストデータなどを自動的に掛け合わせて加工することにより、マルチモーダルなデータから重要なパターンを発見します。
複数表をそのまま入力
複雑に関連している数十億のレコードを含む数十のテーブルを入力し、機械学習の入力となる特徴量テーブルを自動的に構築できます。
説明可能な特徴量
dotDataは特徴量の意味と作成方法を示した「特徴量説明文」と「特徴量設計図」を生成し、自動設計した特徴量を人間にとってわかりやすい形で提供します。
AIの開発工程全体を自動化
dotDataは特徴量自動設計および機械学習自動化を連携させることで、AIの専門知識を持たないBI・分析チームでも数日で精度の高い予測モデルを構築し、ビジネスで活用できる予測分析を行うことができます。
複雑なデータ加工が不要
dotDataは、データの収集からクレンジング、加工までをアルゴリズムで実施するため、時間がかかりエラーと手戻りの発生しやすい複雑なデータ加工処理が不要です。
たった5分の操作プログラミング不要
たった5分のGUIの操作だけで生データから特徴量設計、機械学習まで、AIのパイプライン全体を開発できます。
専門知識がなくともAIモデルを開発可能
開発工程全体をdotDataが自動化するため、AI開発における技術的に難しい工程について頭を悩ます必要はありません。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取り組むことができます。
業界のリーダーやパートナーからの信頼
dotDataは、世界中の業界のリーダーやパートナーから信頼されています。調査会社のForresterから機械学習自動化のリーダーとして認定されている他、多くの賞を受賞し、また、AWSおよびMicrosoftの信頼できるパートナーとして認定を受けています。
世界をリードするAI自動化プラットフォーム
調査会社のForrester、AI Breakthrough Award、CRN、CB Insightsなどから、dotDataがこの分野のリーダーであると認定を受けています。
Fortune 250の顧客からの評価
三井住友フィナンシャルグループ、三井住友海上火災保険、日本航空、EPSONなど、日本を代表する企業がdotDataのプロダクトを導入しています。
AWS ML コンピテンシー
dotDataは、AWSテクノロジー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います。
業界エキスパートからの信頼
Forresterの機械学習に関するレポート、New Waveで「リーダー」として認定を受けました。 また、dotDataは「機械学習の隠れた優良企業」であり、「dotDataは、多数のデータセットを横断して、新しく透明性の高い特徴量を自動的に生成する独自の機能を有しています」とも語っています。
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