dotData社、MLOpsの新製品「dotData Ops」を発表

〜分析チームによるデータから特徴量、予測のパイプラインまでのワンストップ運用を可能にし、企業のAI・機械学習の民主化を実現〜

企業のデータサイエンスの自動化・運用化の業界リーダーであるdotData, Inc.(本社:米国 カリ フォルニア州、CEO:藤巻 遼平、以下 dotData 社)は、ノーコードのMLOpsプラットフォーム「dotData Ops」を発表しました。dotData Ops は、データ加工から、特徴量生成、予測スコア算出までのパイプラインを直感的に展開・運用できるセルフサービス環境を提供することで、お客様の分析チームを支援します。

dotData社CEO & Founderの藤巻遼平は、次のように述べています。「dotData Opsは、既存のMLOpsソリューションと分析チームの実際のニーズとのギャップを埋めるために設計されました。dotData Opsを利用することで、企業は、AIを活用した特徴量によって、高度な予測をより簡単に運用し、より深いビジネスの洞察を発見することができます。」

dotData Opsは、データ加工から特徴量生成、機械学習（ML）モデルによる予測までのパイプライン管理を一元化します。このデータとMLの革新的な統合が、従来のMLOpsソリューションとの大きな違いです。dotData Opsの主な特長は以下の通りです。

セルフサービスによる特徴量とモデルの迅速なビジネス検証

概念実証（PoC）からモデルを実際の業務で活用するまでの高いハードルが、MLや予測分析プロジェクトにおける大きな課題です。PoCでモデルを開発することは単なる始まりに過ぎず、それを業務に適用するためには、システム統合、データ移行、ビジネス・ワークフローの変更など、MLモデルの実装にとどまらない多大な労力が必要となります。

dotData Opsは、モデルを実業務で試行するために、最も時間とコストがかかる、データ加工と特徴量生成のパイプラインのデプロイを自動化します。データ加工、特徴量生成、そして予測スコアの計算までの一連の処理を、ITの支援なしに、わずか数クリックで展開できます。データ分析チームが最小限の実行可能なパイプラインを迅速に展開し、「机上のPoC」の限界を越えて、実環境でビジネス価値を迅速に検証できるようにする、セルフサービス・プラットフォームを提供します。実業務における素早い価値検証が、意思決定者からの信頼と、本番運用への投資判断を加速します。

特徴量とモデルのビジネスインパクトを監視

従来のMLOpsプラットフォームは、運用するモデルの健全性をモニタリングすることに重点を置いています。一方で、モデルと特徴量の実際のビジネスへの効果を理解するには、技術的な指標だけでなく、ビジネスに関する指標を監視する必要があります。

dotData Opsは、BI・分析チームがモデルのパフォーマンスや特徴量に関する指標を、ビジネスKPIと関連付けて追跡します。これによって、ビジネスの結果に影響を及ぼす可能性のあるモデルと特徴量の問題の自動検出が可能となります。dotData Opsによって、単一のプラットフォーム上で、モデルおよび特徴量の品質とビジネス指標を同時に監視し、データやモデルの変化がビジネスに与える影響を包括的に理解することができます。

特徴量・データドリフトへの洞察を深めるソースデータ診断

データドリフトとは、データの変化にモデルが対応しきれずに予測精度が劣化してしまうことを指します。従来のMLOpsプラットフォームは、MLモデルの精度と特徴量分布の変化（特徴量ドリフト）を監視します。一方、dotData Opsは、特徴量の元となるソースデータまで遡って精度と特徴量の劣化の根本原因を診断することができます。これは、予測モデルだけでなくソースデータから特徴量を生成するパイプライン全体を運用・管理するというdotData Opsの特長によって実現される機能です。この機能によって、分析チームは、データエラーやソースデータの変化によって発生するドリフトを検出し、データの修正やモデル・特徴量の更新といった対応を迅速に講じることができます。

特徴量の再設計によるデータドリフトへの対処

従来のMLOpsでは、予測精度の劣化や特徴量ドリフトに対してモデルの再学習を実施しますが、データに大きな変化が発生する状況には対処が不十分でした。dotData Opsは、データドリフトが発生した際に、特徴量自動設計の技術によって、データの変化に適合した新しい特徴量を再設計することで、この問題を解決します。これによって、分析チームは、データの変化と発展に伴って出現する新しいデータパターンを発見することが可能となります。単なるモデルの再学習による調整にとどまらず、重要な洞察を継続的に発見し、ビジネスインパクトを最大限に引き出すことができます。

dotData Opsのリリースにより、dotDataはAIとMLに対する革新的な取り組みを継続していきます。このプラットフォームは、データ加工、特徴量生成、MLパイプラインの業務実装と運用を分析チームがよりスムーズに行えるよう支援し、ビジネスに変革をもたらします。データから得られるビジネスの洞察が企業の経営を左右する中で、dotData OpsはAIおよびMLソリューションの普及を加速させ、その効果を最大限に引き出すための重要な役割を担います。デプロイの合理化、包括的な監視、ソースデータの診断、特徴量の再設計といったdotData Opsが提供する独自の価値を通じて、MLOpsの可能性を新たな次元へと広げます。dotData Opsを用いて、データ分析を「机上のPoC」で終わらせず、業務の中で継続的に運用・活用し、ビジネスの成果を最大化しましょう。

詳細はhttps://jp.dotdata.com/dotdata-ops-2/をご覧ください。

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【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。