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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 WWAI and Automation Research Practice プログラムのバイスプレジデントであるRitu
選ばれる理由 選ばれる理由 DataRobot の利点と影響をご確認ください。 発見するAIリーダーAI実践者 エンタープライズAI スイートAI アプリとエージェント エージェント型AI プラットフォーム アプリとエージェント アプリとエージェント 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。 部署 財務向けAI サプライチェーンとオペレーション向けAI 特化型ソリューション 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 共同開発パートナー NVIDIA SAP プラットフォーム プラットフォーム DataRobot のプラットフォームとソリューションは、
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
選ばれる理由 選ばれる理由 DataRobot の利点と影響をご確認ください。 発見するAIリーダーAI実践者 エンタープライズAI スイートAI アプリとエージェント エージェント型AI プラットフォーム アプリとエージェント アプリとエージェント 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。 部署 財務向けAI サプライチェーンとオペレーション向けAI 特化型ソリューション 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 共同開発パートナー NVIDIA SAP プラットフォーム プラットフォーム DataRobot のプラットフォームとソリューションは、
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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