dotData Feature Factoryにより隠れた特徴量を探索し、Azure Machine Learning上での機械学習を強化

～Azure Machine Learning上でユーザーはより深いビジネスの洞察を導き出すことを可能に～

企業のデータサイエンスの自動化・運用化のリーダーであるdotData, Inc.（本社:米国 カリフォルニア州、CEO:藤巻 遼平、以下 dotData社）は、特徴量抽出をアセット化し、企業における全てのデータソリューションを強化する「dotData Feature Factory」がAzure Machine Learning（Azure ML）上で利用可能になったことを発表します。この連携により、Microsoft Azureユーザーは、特徴量の発見を飛躍的に加速させ、データ中心かつ体系化された特徴量抽出が可能になり、データや業務に関する「ノウハウ」を再利用可能なアセットへと変換・蓄積し、本番用の特徴量パイプラインを簡単に構築することができます。

日本マイクロソフト株式会社 業務執行役員 Azureビジネス本部 本部長 上原正太郎氏は次のように述べています。「dotDataの特徴量自動設計技術が、Azure Machine Learningに対応したことは、Azure Synapse Analyticsとの連携に続き、エコシステムの強化に非常に強力なステップとなります。データサイエンティストは今後も増大するデータに対して、Azure Machine Learning Studioから、業務知識の多寡によらず、誰もが特徴量発見できる様になり、さらに効率的にAI・機械学習のプロセスを加速することができます。本ソリューションを通じ、データの価値を最大限に引き出すことで日本において両社のお客様に提供できることを大変嬉しく思います。」

また、dotData社CEO & Founderの藤巻遼平は、次のように述べています。「今回の連携は、Azure Synapse Analyticsとの連携に続いて、Microsoft Azureコミュニティに対するサポートを強化し、Microsoftエコシステムとの連携をさらに強化することを目的としています。」

Azure ML StudioにdotData Feature Factoryを統合することで、リレーショナルデータ、トランザクション、時間・時系列、地理位置、テキストデータなど、多様なデータから何百万もの特徴量を探索することができるようになります。データサイエンスチームは、数十億のレコードを含むマルチリレーショナルテーブルを利用して、データから新たな特徴量候補を抽出、特徴量空間を生成します。Azure MLのユーザーは、データや業務知識の多寡によらず、誰もが特徴量発見の第一歩を踏み出し、分析の初日からビジネスに役立つ洞察をデータから発見することができます。

特徴量探索の第一歩を踏み出す：企業の業務データから特徴量仮説を自動生成し、データや業務知識の多寡によらず、誰もが分析の初日からビジネスに役立つパターンを発見

データ中心かつ体系化された特徴量抽出：手作業では不可能な圧倒的に広い範囲の特徴量仮説をデータから構築し、データや業務に関する知識をデータから補完可能に

特徴量抽出のノウハウを再利用可能なアセット化：データ加工から特徴量変換までの特徴量設計のステップを蓄積し、特徴量抽出に関わる「ノウハウ」を企業全体のアセットとして蓄積

本番用の特徴量パイプラインに変換：Notebook上で作成した特徴量を、透明性、可読性、保守性、拡張性などの本番環境の要件を満たすパイプラインとして自動的に生成されるため、実験環境から本番環境への移行が迅速かつ簡単に

dotDataのCEO & Founderの藤巻遼平は、優れた機械学習モデルを開発するための特徴量の発見・抽出の重要性を強調しています。

「dotDataのFeature FactoryをAzure MLの高度な機械学習機能と組み合わせることで、データサイエンティストは特徴量に関するアイデアを広げ、より迅速に、より高品質なモデルを構築できるようになります。今後もMicrosoft社との連携を強化し、さらに多くのMicrosoftユーザーが、データを活用したデジタル・トランスフォーメーションを加速することを支援して参ります。」

dotData Feature Factoryは、AIや機械学習において最も時間、工数、スキルを要する特徴量発見と設計に革命を起こす、データサイエンティストのための特徴量自動発見・抽出プラットフォームです。dotData独自のAI技術によって、膨大な企業データセット内の複雑な関係を自動的に分析し、データの背後に隠れた特徴量を発見し、データを中心かつ体系的な特徴量抽出を可能とします。 藤巻遼平は、次のように述べています。「データサイエンスは、結果がデータ次第という性質上、高度な実験を繰り返し実施することが必要です。dotData Feature Factoryは、このプロセスをデータ中心へと変革し、無数に存在する特徴量の仮説から、価値のある特徴量を素早く発見し、従来、数週間から数ヶ月かかっていたモデルの構築・改善を数日へと短縮します。」

dotDataについて

dotDataは特徴量自動発見・抽出プラットフォームのリーダーとして、企業のAI・機械学習プロジェクトにおいて最も難しいと言われる特徴量の発見・抽出の課題を解決します。dotDataの特徴量自動設計技術は、わずか数時間で、大規模で複雑な関連性を持つデータの関係性を分析し、人間のバイアスにとらわれることなく、自動的に透明性の高い説明可能な特徴量を抽出し、お客様のビジネスにとって重要な洞察を導き出します。データサイエンティストは、dotDataを活用することで、従来に比べ100倍以上もの特徴量を自動探索できるようになり、そこには今まで人間が想像もしなかったような貴重なインサイトも隠れています。これにより、企業はAI・機械学習プロジェクトを強化し、よりアジャイルに回せるようになり、迅速にビジネス価値を創出することができるようになります。変化の激しい現代において、どの業界においても、AIが生み出す洞察は、ビジネスの成長やイノベーションのためのゲームチェンジャーとなります。ここにこそ、 多くのフォーチュン500の企業がdotDataを選ぶ理由があります。