AI（人工知能）プラットフォームを提供するDataRobotは2022年12月15日、AI管理、ガバナンスに役立つ「コンプライアンスドキュメント」を日本語で自動生成する機能の提供を開始した。この機能は同社で提供するAIプラットフォームを一定の規模以上で使用している顧客であれば追加費用なく利用可能だ。 この機能で自動生成される内容は下記の通り。 エグゼクティブサマリーおよびモデルの概要 モデルデータの概要 モデルの理論的フレームワークと手法 モデルのパフォーマンスおよび安定性
DataRobot, Inc. 2022年の年頭にあたり、謹んで新年のご挨拶を申し上げます。 平素よりDataRobotをご愛顧いただき、厚く御礼申し上げます。 2021年の日本では、長く続くパンデミックがもたらす生活様式の変容のため、顧客接点のデジタル化やリモートワークといった、DX(デジタルトランスフォーメーション)が定着したことで、今まで取得が困難であったさまざまなアナログ情報もデジタル化され、データとして取得可能になりました。 ビジネスデータの総量が飛躍的に増加し、その価値が高まる一方で多くの企業は収集したデータの巨大な可能性に気づきながらも、ビジネスに有効なインサイトを獲得することに苦労しています。 しかし、この激動の時代の中においても着実にAI活用を推進し、成果を出している企業が少なからず存在しています。彼らは変化の時代においてもビジネスを止めることなく成長を続けていくために、
DataRobot、AI の民主化をさらに加速させる新たなプラットフォームの提供を開始新たにブループリントカスタマイズ機能、AIモデルの自動再トレーニング、ノーコードでのAI アプリケーションの作成と運用、バイアスの継続監視、AI モデルの自動スコアカード機能を搭載 エンタープライズ AI のリーダーである DataRobot, Inc.（本社：米国マサチューセッツ州ボストン、CEO：Dan Wright、以下「DataRobot」）は、エンタープライズ AI プラットフォームの新機能を発表しました。新機能は、熟練のデータサイエンティストから非技術者、ビジネスの現場における意思決定者まで、すべてのユーザーがAI の価値を享受できるように設計されています。 IDC の WW AI and Automation Research Practice プログラムのバイスプレジデントであるRitu
プラットフォームの概要 AI Platform 生成 AIおよび予測 AIのプラットフォーム もっと詳しく ドキュメント 新機能 ログイン 無料で始める 運用 自信を持ってAIを拡張し、比類のないエンタープライズ・モニタリングとコントロールでビジネス価値を促進 デプロイと実行 再学習と最適化 監視と介入 ガバナンス AIの環境、チーム、およびワークフローを統合し、大規模な範囲での完全な可視性と監視を実現 レジストリと管理 監査と承認 コンプライアンスドキュメント生成 構築 ニーズの進化に合わせて自由に適応できるオープンなAIエコシステムで、迅速なイノベーションを実現 分析と変換 学習とチューニング 組立てと比較 プラットフォーム統合 インフラストラクチャーへのデプロイ ソリューション 業界ごと ヘルスケア 製造 小売業 金融サービス 成果ごと ユースケースのライブラリー お客様事例 Dat
データサイエンティストとして日本法人立ち上げから参画 ――CEO就任前のご経歴から伺います。DataRobotの日本法人への入社前は、どんな形でAIやデータアナリティクスに接していたのでしょうか。DataRobotとの出会いから振り返っていただけますか。 白ヤギコーポレーションというスタートアップの創業者兼CEOを経て、2015年に日本法人の第1号社員としてDataRobotに入社しました。前職でスタートアップ経営を始めた2013年当時は、ビッグデータに注目が集まっていた頃で、AIの中でも自然言語処理に注力し、情報収集を自動化する仕組みを作っていました。その傍ら、「PyData. Tokyo」というコミュニティを立ち上げ、Pythonを使ってデータの解析やモデリングをやっている人たち同士がコアな情報交換ができる場を運営していたのですが、その当時に話題になっていたのがDataRobotだった
新日鉄住金ソリューションズは、同社が支援した機械学習プラットフォーム「DataRobot」の導入事例について発表した。導入先のセイコーエプソンが概念実証したところ、予測精度が50％以上向上し、予測モデル作成期間を大幅に短縮できた。 新日鉄住金ソリューションズは2018年10月10日、同社が支援したセイコーエプソンの「DataRobot」導入事例について発表した。 DataRobotは、機械学習モデルの作成と運用環境へのモデル配置を自動化するプラットフォーム。データサイエンティストが社内にいない場合でも機械学習を活用でき、学習モデルを実運用する際にコーディングや環境構築の必要がないため、機械学習を活用するまでの時間や労力を大幅に削減する。 セイコーエプソンはDataRobotについて、1000を超える予測モデルの中から最適なモデルを自動的に作成するの機能性や予測精度の高さに着目した。製造管理
プロダクト プロダクト DataRobot のプラットフォームとアプリケーションは基幹的なビジネスプロセスに統合できるため、チームは生成 AI と予測 AI の開発、提供、ガバナンスを大規模に実施可能になります。 エンタープライズAIスイート AIアプリ AI プラットフォーム エンタープライズAIスイート 生成 AI 予測 AI AI ガバナンス AI オブザーバビリティ AI 基盤 もっと詳しく 統合 サービス ソリューション ソリューション DataRobotのAIソリューションは、あらゆる業界でイノベーションとインパクトを促進します。 ソリューション ソリューション - エネルギー ソリューション - 金融サービス ソリューション - ヘルスケア ソリューション - 製造 リソース リソース DataRobotの詳細については、すべてのリソースをご覧ください。 視聴する プロダクト
機械学習／AI製品で進む統合プラットフォーム化、DataRobotの場合：「DataRobot 6.0」を発表（1/2 ページ） 機械学習／AIの製品／サービスでは、統合プラットフォーム化が進んでいる。「AIの民主化」をうたい、データサイエンティストやデータエンジニアでない人でも機械学習／AIが活用できることを目指すDataRobotは、どのように統合を進めているのだろうか。 機械学習／AIの製品／サービスは、過去1年あまりにわたって統合プラットフォーム化が急速に進んできた。モデル構築プロセスを容易にするだけでは、ユーザー組織の機械学習／AI活用を支えるのに不十分だからだ。 モデルを構築した結果、望む精度が得られないという場合は、データ準備段階に戻ってデータを追加するなど、新たな教師データを作り、これを基に学習を実施する作業を繰り返す必要が出てくる。一方、構築したモデルをデプロイする作業が
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