マルチクラウド環境のAutoMLでモデル構築が簡単にできる、月額5万円から利用可能な機械学習プラットフォーム『DATAFLUCT cloud terminal.』のプレビュー版を無料提供開始

本日11月13日（金）より、サービス利用の事前登録受付をスタート

データサイエンスで企業の課題を解決する株式会社DATAFLUCT（本社所在地：東京都千代田区、代表取締役社長：久米村 隼人）は、マルチクラウド[※1]環境に自社データをアップロードするだけで簡単・安価にAutoML[※2]でモデルの構築およびデータ分析ができる機械学習プラットフォームサービス『DATAFLUCT cloud terminal.』（データフラクト・クラウドターミナル）プレビュー版の無料提供を、12月1日（火）から開始します。提供に先立ち、本日11月13日（金）より、サービス利用の事前登録受付をスタートします。

※1   クラウドベンダーが提供している複数のクラウドサービスを組み合わせた運用方法。
※2   自動機械学習（Automated Machine Learning）の略称で、機械学習モデルの設計・構築を自動化するための手法。本来、モデルを開発するには、学習させるデータ、学習方法、アルゴリズムを人間が設計・調整する必要があるが、AutoMLではこれらの開発タスクを自動化します。
 

• 開発の背景

【世界規模で注目され、発展が期待されるAutoML】
AutoMLは、現在急速に進化中の領域です。当初、オープンソースの機械学習ライブラリを中心に発展してきましたが、ライブラリ型のAutoMLは非データサイエンティストにとっては敷居が高いものでした。そのような状況下にクラウドベンダーがAutoMLに本格参入したことで、利用状況や市場認知度は大きく変わり、今後の発展が高く期待されています。

市場調査・コンサルティング会社のPrescient & Strategic Intelligence Private Limitedの調査[※3]によると、2019年の世界のAutoML市場は2億6,960万米ドル規模（日本円で約284億円[※4]）で、2030年には145億1,190万米ドル（約1兆5,000億円[※4]）に達すると予測されており、2020年から2030年の年平均成長率（CAGR）は43.7%と大幅な成長が見込まれています。

※3   Automated Machine Learning Market Research Report: By Offering, Deployment Type, Enterprise Size, Application, Industry - Industry Size, Share, Development and Demand Forecast to 2030
※4   2020年11月12日（木）17時の東京外国為替市場におけるドル/円（105円27-29銭）で換算。

【当社が機械学習プラットフォームを開発する理由】
DATAFLUCTは、2019年1月の創業以来、さまざまなデータの収集、蓄積・分析、活用など、データに関するフルスタックのテクノロジーを駆使し、データ活用におけるクライアントのあらゆる課題の解決とビジネスの創出を支えてまいりました。また、創業当初から掲げている「Data Science for Every Business.」のバリューを体現すべく、「だれもがデータサイエンスをビジネスに活用できる世界」の実現へ向けた自社サービスの開発を検討してまいりました。

その中で、AutoMLを活用したデータ分析には、データセットの準備からデータ処理、モデルの準備・評価・展開、環境構築までにデータサイエンティストでも最低1か月、クラウドに関する知識やAutoML実施の習得にも数日から数週間の時間がかかる点に着目。その時間を短縮するだけでなく、機械学習や深層学習の知識がないユーザーでも、簡単に高精度の機械学習のモデル構築ができるサービスとして、『DATAFLUCT cloud terminal.』を開発しました。

【あらゆる業界での使用可能性を秘めているAutoML】
これまで、データサイエンティストの不足、活用にかかるコストや時間などの理由によってデータ活用が遅れていた様々な業界・企業において、本サービスの導入により費用も時間も掛けずに機械学習の効果を検証できるようになることで、機械学習技術の採用・検証が一気に加速すると考えております。
 

• 『DATAFLUCT cloud terminal.』サービス概要

【主な特徴】
※画面は開発中のものにつき、実際の仕様とは異なる場合があります。

1．簡単に高精度の機械学習モデルをつくれるAutoML
自社データをアップロードし、分析手法（回帰、分類・時系列予測）を決定するだけで、モデル生成からデプロイまでを自動で実行。機械学習や深層学習の知識がないユーザーでも、難しいアルゴリズム選定やパラメータチューニングの必要なしに、強力で高精度な機械学習モデルを構築できます（AutoML以外にも様々な機械学習アルゴリズムを搭載予定です）。

手順1 データをセット

 

手順2 AutoMLを構成

 

手順3 分析手法を選択後、モデルを生成

モデル作成のデモ動画URL　 https://youtu.be/4AohVqMmouk

 

2．マルチクラウド対応
AWS Cloud、Microsoft Azure、Google Cloud Platformの3つのクラウドサービスに対応しています。既存データがどこに保存されていても、３つのクラウドサービスのAutoMLを簡単に実行できます。

3．統一されたWEBインターフェイス
同じデータセットをもとに、WEBインターフェイスから各クラウドサービスのAutoMLを同時実行することで、モデル精度を比較できます。さらに、その中の最適なモデルを1クリックでデプロイすると、すぐに利用できます。AutoMLの実行に必要な環境設定は『DATAFLUCT cloud terminal.』が自動化されており、クラウドサービスごとの契約や環境構築、知識は不要です。

4．信頼性の高いプラットフォーム
これまで、セキュリティ要求の厳しいあらゆる業界・業種のデータを預かり、分析した実績のある「ゼロトラスト・セキュリティ[※5]」設計を採用し、マルチクラウドの高度な連携とセキュリティを両立しました。

※5   ネットワークの内側と外側の境界を区別せず、“すべてを疑い、すべてを確認する”概念である「ゼロトラストモデル」に基づき、企業のリソースへのアクセスをリクエストするたびにチェックを受けるセキュリティ。アメリカの調査会社、Forrester Researchのアナリストが2010年に提唱。

5．月額固定のシンプルな料金メニュー
月額固定・回数上限によるシンプルな料金メニューを設定。各クラウドサービスの従量課金による難しい予算コントロールなしに、月額5万円（税別）から利用可能です。
 
【サービスの利用によって得られるメリット】
・操作方法が簡易で、必要な設定は『DATAFLUCT cloud terminal.』側で実行しているため、クラウド環境やデータサイエンスの知見のない方でも、安価かつ学習コストなしで、高度な機械学習モデルの作成および機械学習の効果を検証できます。

・既にクラウド環境やデータサイエンスの知識がある方にとっても、各クラウドサービスのモデル評価の実施により、予測精度を向上させるためのチューニングポイントを把握できるほか、モデルをエクスポートして、ご自身の運営環境に組み込むことができるなどのメリットがあります。また、今後当社が収集し、公開する予定の多種多様なデータをご利用いただけるようになるため、それらを組み合わせて、さらに高度な予測モデルを作成できます。

【ユースケース】
1．製品の需要予測
目的： 各店舗に適した在庫数予測モデルの構築。
方法： 自社で保有している過去の売上、価格、店舗のプロモーション、所在地、カタログデータなどの予測情報を、『DATAFLUCT cloud terminal.』にインポートし、自社WEBサイトのトラフィックログ、天候、発送スケジュールといった関連データに結びつけ、各製品の顧客需要を店舗レベルで正確に予測できるモデルを短期間で作成可能。

2．ペルソナの分類
目的： ECサイト上で購買した顧客を、設定したペルソナに分類するモデルの構築。
方法： 自社で保有している購入者、販売者、金額、日時、購入した商品などの取引詳細の購買情報を『DATAFLUCT cloud terminal.』にインポートし、学習を実行。ペルソナに適したマーケティング施策が実行できるモデルを短期間で作成可能。

【プレビュー版提供開始日】
2020年12月1日（火）

【申し込み方法】
・正式リリース前のプレビュー版を100社限定で提供させていただきます。下記WEBサイトからお申し込みください。
　申し込みWEBサイト：https://datafluct.com/lp/cloudterminal
・審査の上、通過した方にサービス利用に関する連絡を差し上げます。
・プレビュー版では、無料で2回までAutoMLをご利用いただけます。
※ なお、プレビュー版では『DATAFLUCT cloud terminal.』内のオープンデータカタログの利用やモデル運用管理・モデリングはできません。

【今後の展開】
プレビュー版に対する利用者の皆様からいただくレビューをもとに、サービスの改善を図り、12月中の正式版リリースを目指します。また、将来的にはAutoMLのほかにもさまざまな機能を『DATAFLUCT cloud terminal.』上に搭載します。さらに、ユーザーのフィードバックやユースケースなどを分析し、自社でのアルゴリズム開発や、新しいAutoMLサービスプロバイダーの追加、対象範囲の拡大なども視野に入れ、「だれもがデータサイエンスをビジネスに活用できる世界」の実現を推進します。

※   Amazon Web Services、AWS、および"Powered by Amazon Web Services"ロゴは米国およびその他の諸国における、Amazon.com, Inc. またはその関連会社の商標です。
※   Microsoft、Azure、および"Azure"ロゴは、米国Microsoft Corporationの米国およびその他の国における登録商標または商標です。
※   Google Cloud Platform (GCP)、および"Google Cloud Platform (GCP)"ロゴはGoogle LLC の登録商標または商標です。


＜株式会社DATAFLUCTについて＞
データとサイエンスの⼒で社会と事業の課題を解決するデータサイエンス・スタートアップスタジオです。あらゆる業界・業種の枠を超えたパートナーとの共創による複数のSaaSビジネスの素早い立ち上げや企業のDX支援など、埋もれているデータから社会・経済・技術に⼤きなインパクトを与える、新たなビジネス価値を⽣み出します。（2019年JAXAベンチャー認定企業[※6]）

※6 宇宙航空研究開発機構（JAXA）の知的財産・業務での知見を利用して事業を行う、JAXA職員が出資・設立したベンチャー企業


＜企業概要＞
本社所在地：東京都千代田区麹町1-4-4 2F  LIFULL HUB内
代表者：代表取締役 久米村 隼人
設立：2019年1月29日
電話番号：03-6822-5590（代表）
資本金：5,800万円（資本金準備金含む）
事業内容：Data Business SaaSの展開、企業のDX支援
WEBサイト：https://datafluct.com/
Twitter：https://twitter.com/datafluct
Facebook：https://www.facebook.com/datafluct/
note：https://note.datafluct.jp/

＜サービスに関するお問い合わせ＞
株式会社DATAFLUCT
DATAFLUCT  cloud terminal.
責任者：原田、石田
Tel：[phone]
Mail：[e-mail]