「dotData Enterprise Version 2」、大幅に機能更新したUXのフルモデル・チェンジで提供開始、誰もがデータサイエンスを実行できる「データサイエンスの民主化」を実現
「AutoML 2.0」のパフォーマンスと使いやすさを改善し、市民データサイエンティスト向けに AI / 機械学習 の体験を大幅に簡素化
dotDataは、データサイエンス・プロセス全体を自動化するプラットフォームに対する急速な需要の高まりに応えるため、「dotData Enterprise Version 2.0」を提供開始しました。
日本国内での提供開始は、2020年第4四半期を予定しています。
インターフェースのフル・リモデルによる、UX（ユーザー体験）の刷新に加え、優れたAI / ML体験を提供します。主な更新内容は、以下の通りです。
● より高い精度と解釈性を実現する特徴量自動設計
● データおよびBI（ビジネス・インテリジェンス）プラットフォームとのシームレスな接続
●「dotDataPy」（※1）と「dotData Stream」（※2）による、より柔軟なモデル実装
dotData, Inc.の創設者でありCEOの藤巻遼平は、次のように述べています。
「私たちは、特徴量や予測結果の質を重視し、製品の継続的な改善に取り組んでいます。2019年12月に『dotData Enterprise Version 1.6.2』をリリースした後、企業におけるデータサイエンスを民主化するというコミットメントを実現するために、UXを完全にリモデルし、刷新する大きな決断をしました。本日、あらゆるユーザーを対象に、 AI / ML体験を再定義する『dotData 2.0』の提供を発表できることを大変嬉しく思っています。これは、データサイエンスの自動化にとって、BI・データ・アナリティクスのチームが、予測分析の開発を簡易化および加速化するという私たちのビジョンを実現し、また拡大する大きな変化です。」
【「dotData Enterprise Version 2.0 」の主な機能 】
- 完全なUXのリモデル ：刷新されたインターフェースとワーク・フローにより、AI / MLの開発作業が大幅に簡易化されます。また、強化された可視化機能によって特徴量とモデルの透明性が向上します。
- 機械学習の精度と解釈性を自動的にバランス化：精度の高い分析モデルを追求するだけでなく、精度の変化を最小限に抑えたシンプルなモデルを探索するプロセスを自動化します。これにより、ユーザーはビジネス要件に応じた精度と解釈性のバランスをとることができます。
- より高精度で解釈性が高い特徴量：高度なカテゴリー・エンコーディング、より自然な特徴量の説明文の自動生成、多重共線性を回避するためのロバストな特徴量選択など、Version 2.0で追加された特徴量自動設計の改善によって、より精度と解釈性の高い特徴量を生成します。
- 強化されたBI+AI体験 ：Tableau（※3）、Teradata (※4) 、MS SQL / Azureデータベースなど、BI・アナリティクス・データに関するリーディング・プラットフォームとのシームレスな接続により、BI+AIのユーザー体験が強化されます。
- 「dotDataPy」および「dotData Stream」による柔軟なデプロイ・オプション ：
Version 2.0を使用して開発された特徴量とモデルは、より柔軟なデプロイメントが可能です。具体的には、「dotData Py」へデプロイし、カスタマイズ可能なPythonエンド・ポイントを、「dotData Stream」へデプロイし、リアルタイムかつストリームのエンド・ポイントをわずか数分で作成できます。
dotDataは、高度な予測分析BIダッシュボードやアプリケーション向けにAI / MLモデル開発を加速する「AutoML 2.0」ソリューションを提供しています。dotDataの独自のAI技術を活用し、ビジネスのロー・データから特徴量設計、機械学習の実装まで、データサイエンス・プロセス全体を自動化することで、BI開発者やデータエンジニアは数日でAI / MLモデルを容易に実装できるようになります。dotDataのAIを搭載した特徴量設計は、データ変換、クレンジング、正規化、集計、組み合わせ等を自動適用し、複雑な関係性と数十億の行数を持つ数百のテーブルを単一の特徴量テーブルに変換し、これまで手作業で行われていた予測分析ソリューション開発の基礎となるデータサイエンス・プロセスを自動化します。
dotDataは、企業のより多くの人材がデータサイエンス・タスクを実行できるようにし、企業のデータサイエンスをスケーラブルかつ持続可能なものにすることで、誰もがデータサイエンスを実行できるようにします（データサイエンスの民主化）。AI / MLの開発ワークフローを100％自動化することで、ユーザーは企業のデータソースに直接アクセスし、複雑なテーブル構造や膨大なデータセットから数百万もの特徴量を最小限のユーザー入力で探索、評価できるようになります。また、特徴量とMLのスコアリング・パイプラインを本番環境で自動生成して、AI / MLモデルを業務適用できるよう設計されていることから、ITチームはすぐに既存の業務フローに統合することができます。これにより、従来は時間と労力がかかっていた、業務適用されたパイプライン（特徴量や機械学習モデル）を時間の経過とともに変化するデータに沿って更新するプロセスも自動化することできます。dotDataの GUIを活用すれば、深いデータサイエンス経験や SQL / Python / Rなどのプログラミング・スキルがなくても、AI / MLの開発を5分間の操作で行うことができます。
dotDataのAIを活用したデータサイエンス全体の自動化プラットフォームの詳細およびデモについては、
https://www.dotdata.com/JP をご覧下さい。
◆関連リンク：
（※1）データサイエンス自動化プラットフォーム 「dotData Enterprise」と「dotDataPy」をバージョンアップ：https://newscast.jp/news/809193
（※2）dotData、AI モデルをコンテナ化しリアルタイム予測を実現する「 dotData Stream 」を提供開始：
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000004.000053039.html
（※3）dotDataがTableauと連携し、BIユーザー向けにAI / 機械学習の利用を加速：
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000005.000053039.html
（※4）dotData、データ＆アナリティクス・ソフトウェアのリーディング企業のテラデータと協業：
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000003.000053039.html
【dotData, Inc. について】
dotDataは、ビジネス・インテリジェンスの専門家がBIスタックや予測分析アプリケーションにAI / MLモデルを素早く容易に追加できる「AutoML 2.0」を開発しました。フォーチュン500を含む様々な企業がdotDataを活用して、機械学習やAI開発を加速させ、より高いビジネス価値を実現しています。dotDataの自動化されたデータサイエンス・プラットフォームは、AI / MLの中核であるデータサイエンス・プロセス全体を自動化することで、ROIを加速し、モデル開発の総コストを削減します。dotDataはビジネスのロー・データを取り込み、独自のAIエンジンを活用して、有用な仮説パターンを自動検出し、リレーショナル・データ、トランザクション・データ、時間情報、空間情報、およびテキスト・データから機械学習に対応した特徴量テーブルを構築します。
dotData, Inc.は、以下の評価を得ています：
・米フォレスター・リサーチ社のレポート「The Forrester New Wave™：機械学習自動化ソリューション（2019年 第2四半期版）においてリーダーの評価を獲得。
・その他、米国 で2019年AI breakthrough awards で「best machine learning platform」
を受賞、CRNのビッグデータ分野で「emerging vendor to watch」（注目すべきベンダ） の評価を獲得、またCB Insightsで「Top 100 AI Startups in 2020」に選出されています。
詳細は、こちらからご覧ください。
・https://www.dotdata.com
・Twitter （ https://twitter.com/DotDataUS ）
・LinkedIn （ https://www.linkedin.com/company/dotdatainc ）
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・dotDataのロゴは、米国dotData,Incまたは関連会社の米国およびその他各国における登録商標です。
・本文中の会社名および商品名は、各社の商標または登録商標です。
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