データ分析自動化ツール「AMATERAS RAY」 “前処理の完全自動化”を目指し、新機能を続々追加中 2020年をデータサイエンス民主化元年に

 全ての人々がAIを自由に活用できる社会の実現に向けて挑戦する株式会社aiforce solutions(本社: 東京都千代田区、代表取締役社長:西川智章、以下「aiforce」)は、自社開発のデータ分析自動化ツール「AMATERAS RAY」の、データサイエンティスト代替機能を飛躍的に強化させています。
 2019年のAMATERAS RAYは「たった4つのステップ、数回のクリックで予測モデルの構築、運用が可能」を可能にしましたが、2020年はデータ準備に必要な前処理の完全自動化を予定しています。
 これにより、それぞれのニーズに合わせ、手軽にビッグデータを用いて分析する環境が整います。2020年はAMATERAS RAYがデータサイエンス民主化元年を牽引します。

 

「特徴量の自動選択」の機能イメージ。このようにボタンをクリックするだけで、特徴量の自動選択を行うことができます「特徴量の自動選択」の機能イメージ。このようにボタンをクリックするだけで、特徴量の自動選択を行うことができます


【目次】
① 2019年12月23日(月)に新機能「特徴量の自動選択」を追加した新バージョン2.1.5をリリース
② 2020年 1月27日(月)に新機能「特徴量の自動作成」を追加した新バージョン2.1.7をリリース
③ 2020年 2月後半に新機能「時系列特徴量の自動作成」を追加した新バージョン2.1.8をリリース
④ 2020年 3月後半に新機能「特徴量の抽出」を追加した新バージョン2.2.0をリリース


 AMATERAS RAYはDX時代に人材不足が深刻な課題であるデータサイエンティストの代替ツールとして、現場をよく知るビジネスユーザーを対象としたセルフサービス型のAIツールです。誰でも直感的に使いこなせる仕様となっているだけでなく、高度な専門技術が必要とされる機能を積極的に追加しており、これによりユーザーは日常業務の中で高速に仮設の検証を繰り返すことが可能です。

【機能詳細】

 ① 2019年12月23日(月)に新機能「特徴量の自動選択」を追加した新バージョン2.1.5をリリース

予測に有効と思われる情報(特徴量)が何かを考えて機械学習に使えるデータに整え、データセットに追加する作業です。重要な特徴量を判別し、さらに特徴量を削減することで、学習の精度向上や学習時間の削減につながる可能性があるほか、汎化性能の向上も見込まれるため、データ分析を行う上では欠かせません。しかしデータサイエンティストの仕事の8割を占めると言われる大変労力を要する作業であるため、誰もが簡単に行える前処理ではありません。AMATERAS RAYでは圧倒的なスピードで、人間の感覚と知識では有用かどうか容易に判断しかねる変数、データを瞬時に判別します。

 ② 2020年1月27日(月)に新機能「特徴量の自動作成」を追加した新バージョン2.1.7をリリース

「特徴量」は、あるデータからそのデータの「特徴」を捉え、学習に有用な数値を抽出して作り出されたものです。例えば、「年齢」というデータがあり、これを「年代」というデータに置き換える(〜18は未成年、19〜30は青年、31〜50は中年というように)と、よりデータの「特徴」が強調され、学習に役立つことがあります。こうした作業にも一定のセオリーがあり、これらを自動作成する機能が「特徴量の自動作成」です。
この他にも「ビニング」「多項式特徴量」「クロス集計」「条件付き特徴量」「異常値のラベルづけ」機能も加わりました。

 ③ 2020年2月後半に新機能「時系列特徴量の自動作成」を追加した新バージョン2.1.8をリリース

時系列データ向けの特徴量を自動作成します。前項の「特徴量の自動作成」を時系列向けに強化したもので、日付から日時などの抽出、特定のイベントからの経過時間の作成、特定のイベントまでの日数、ラグデータの作成、目的変数の対数・差分変換、日付ラベルの作成が行えるようになります。

 ④ 2020年3月後半に新機能「特徴量の抽出」を追加した新バージョン2.2.0をリリース

「n行で切り取る」「範囲で切り取る」「特定の値の行だけを切り取る」など、条件に基づいてデータを抽出します。これまで検証用データを準備するのに、オリジナルデータから切り取って準備をする必要がありましたが、この機能により条件を指定し、特定の部分を抽出することが可能となりました。データサイズがあまり大きくない場合はエクセルなどのツールを用い手動で分割することも可能ですが、そもそもビッグデータの場合はそのようなツールでファイルを開くことすらできない場合があり、前処理にPythonなどを用いる必要がありました。こうしたデータの知見がないユーザーの方が行うには困難な処理を代替します。

 AMATERAS RAYでは今後もビジネスの現場におけるデータ分析のニーズを考慮し、どこよりも高性能かつユーザーフレンドリーなAIツールの開発を進めてまいります。

◆「AMATERAS RAY」とは(https://www.aiforce.solutions/amateras)

AMATERASの特徴は、データ分析の専門家ではなく、実務者である営業部やマーケティング部担当でも数クリックで、最適な予測結果を自ら、簡単に、何度も検証することが可能です。そのため、データサイエンティストなど高度なデータ分析専門家を採用する必要がありません。

◆株式会社aiforce solutionsについて (https://www.aiforce.solutions/)
現在、日本国内においては、AI市場は加熱気味ですが、それを担う専門家人材が不足しており、需要と供給がマッチしていません。また、AI導入には高額な導入費用と期間がかかるため、メディアで報道されているほどビジネス市場におけるAI導入は進んでいないのが実態です。この問題を解決するために、AIの内製化を強力に推進するインフラ(AMATERAS RAYとAI ビジネスパーソン向けe-Learning)を提供しています。

・会社所在地:東京都千代田区大手町1-5-1 大手町ファーストスクエアウエストタワー2F
・代 表 者:代表取締役社長 西川 智章
・事 業 内 容:
➢AI コンサルティング
・AI導入コンサルティング、AIプロジェクトのPMO、内製化の支援
・AIベンダーや投資先の技術評価と選定の支援
➢AMATERAS RAY : 機械学習の自動化ソフトウェア
・一般ユーザーが数クリックで需要予測や異常検知を実施できるサービスの提供
・AIプロジェクトの期間を最短1日まで削減し、内製化を実現
➢ビジネス向けAI e-Learning 
・AIビジネスパーソンのリテラシー向上を目的とした体系的な教育プログラム
・AIコンサルティングやプロジェクト推進の教育に注力
(AIテーマ選定やAIベンダーの選別や目利き力を強化)
・AIエンジニアのスキルとビジネスプロデュ―サーとしての能力を備える「AI女子」の育成
・東北大学、早稲田大学等における次世代のAIリテラシー向上の教育プログラムの提供

 
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