DataRobot、最新バージョンで「Location AI」「時系列異常検知」を発表。AIの信頼性向上に関する新機能も提供開始
位置情報を組み合わせたマルチモーダルモデリングを可能にするとともに、AIの実運用における信頼向上に3つの機能も提供開始
エンタープライズAIのリーダーであるDataRobot, Inc.(本社:米国マサチューセッツ州ボストン、CEO:Jeremy Achin、以下「DataRobot」)は、エンタープライズ AI プラットフォーム「DataRobot」の最新バージョンで「Location AI」による位置情報を用いたモデリングと時系列データの活用幅を広げる「時系列異常検知」の提供を開始しました。また、AIの信頼性向上に関する新しい機能として「Humble AI(予測の信頼性)」「チャレンジャーモデル」「ユースケース価値トラッカー」の提供も開始しました。これらの新機能は、DataRobotのマネージドAIクラウド(SaaS)では国内提供開始済みです。オンプレミスAIクラスター版での国内提供開始は7月下旬を予定しています。
DataRobot は AI の民主化にあたり、単に機械学習モデルの作成や解釈を自動化しただけでは対応できない課題を解決するため、AI サクセス プログラムの提供と合わせてエンドツーエンドの AI プラットフォームの強化を進めてきました。今回の新機能リリースでは、DataRobot が自ら作り出した機械学習の自動化(Auto ML)カテゴリーを一層強化するとともに、新たな取り組みとしてAI実運用における信頼性の向上に関わる強化を行いました。
1. Auto MLのさらなる進化
Location AI:Location AI は位置情報を用いたモデルの作成、解釈、利用を大幅にシンプル化、自動化することで、数値、テキスト、日付、画像などを組みあわせたマルチモーダルAIをさらに強化します。多様な地理空間データフォーマットをネイティブに読み込めるため、既存の位置情報の分析をすぐに開始することができ、また製品に内蔵された地図を使用してデータや精度の分布を地図上で可視化できます。さらに、近い距離にあるデータポイントから空間ラグを算出するなど、距離に関する自動特徴量エンジニアリングを通じて自動的に精度の向上に活用されます。
時系列異常検知:時系列異常検知では、時系列データに対して複数の異常検知アルゴリズムを使ったモデルを同時に自動構築するため、発生頻度の極めて少ない事象をさまざまな観点から検知するのに役立ちます。これにより設備監視データの異常検知による予防的メンテナンスなど、センサーデータなどを中心とした種々の時系列データの活用テーマを大幅に広げることができるようになります。
2. AI実運用における信頼性の向上
Humble AI(予測の信頼性):「AIの予測の確からしさがわからないため活用が進まない」といった声が、近年の実ビジネスの場で聞かれるようになりました。AIモデルは、実運用に移行した後も継続的にその信頼性を監視し、維持する必要があります。Humble AI(予測の信頼性)がMLOpsに追加されたことで、予測結果の信頼性が低いと考えられる場合にそれをリアルタイムで検知し、その発生を記録、予測値を上書き修正するなどの自動対処を設定できます。これにより、一つ一つの予測に対して信頼性を向上することができます。
チャレンジャーモデル:AIモデルの信頼性を保つには、継続的に精度を監視するだけでなく、継続的にモデルを再構築することで精度低下に備える必要があります。MLOpsに追加されたチャレンジャーモデル機能を使うことで、代替候補となる複数のモデルに実際の予測をシミュレーション実行して実運用モデルと精度を比較し、ダウンタイムなしで切り替えることができます。
ユースケース価値トラッカー:AIモデルがもたらしたビジネス価値を可視化し、共有することはすべてのステークホルダーにとって重要です。ユースケース価値トラッカーではユースケース(活用テーマ)の単位で機械学習資産をグルーピングし、予測モデルにより実現されたビジネス価値を理解することができます。
DataRobot のプロダクトおよびカスタマーエクスペリエンス担当シニアバイスプレジデントである Phil Gurbacki は次のように述べています。
「AIへの投資から得られたビジネス価値を理解可能な形で表現する − これはこの業界で今までできていなかったことであり、今回私たちが行おうとしていることです。DataRobotは業界で唯一のエンドツーエンドAIプラットフォームを提供しており、世界中の多くのトップ企業から信頼を得ています。ユースケース価値トラッカー、Location AI、Humble AIなどを含む最新のイノベーションをみていただければ、私たちがデータからビジネス価値を獲得するプロセスを加速させることに対し、コミットしていることがおわかりいただけると思います。そして、より多くのお客様がAIの力を活用できるようになると考えています。」
最新リリースの詳細については、DataRobotの「新機能のご紹介」のページをご覧ください。
https://www.datarobot.com/jp/platform/new/
■「DataRobot, Inc.」について(製品詳細URL:https://www.datarobot.com/jp/)
DataRobotはエンタープライズ向け人工知能(AI)のリーディングカンパニーであり、AIイノベーションを競うグローバル企業に信頼性の高いAI技術と投資利益率(ROI)を実現するサービスの提供を行っています。DataRobotのエンタープライズAIプラットフォームは、機械学習モデルの構築、デプロイ、管理を自動化によってエンドツーエンドで提供しデータサイエンスの民主化を実現します。AIを大規模に提供し、継続的にパフォーマンスを最適化することで、ビジネス価値の最大化をサポートします。DataRobotの最先端のソフトウェアと世界最高クラスのAI実装、トレーニング、サポート、サクセスサービスが、組織の規模や業種を問わず、あらゆる組織においてビジネスの成果を高めています。
DataRobotは創業以来AIに焦点を絞り、ROIを生み出すAIの提供において実績を挙げています。世界各地にオフィスを構え、New Enterprise Associates、Sapphire Ventures、Meritech、DFJ Growthなどの一流企業から4億3100万ドルの資金を調達しています。
■ 商標関連
・「DataRobot」はDataRobot, Inc.の登録商標です。
・その他の会社名、製品名、サービス名等は、各社の登録商標または商標です。
1. Auto MLのさらなる進化
Location AI:Location AI は位置情報を用いたモデルの作成、解釈、利用を大幅にシンプル化、自動化することで、数値、テキスト、日付、画像などを組みあわせたマルチモーダルAIをさらに強化します。多様な地理空間データフォーマットをネイティブに読み込めるため、既存の位置情報の分析をすぐに開始することができ、また製品に内蔵された地図を使用してデータや精度の分布を地図上で可視化できます。さらに、近い距離にあるデータポイントから空間ラグを算出するなど、距離に関する自動特徴量エンジニアリングを通じて自動的に精度の向上に活用されます。
時系列異常検知:時系列異常検知では、時系列データに対して複数の異常検知アルゴリズムを使ったモデルを同時に自動構築するため、発生頻度の極めて少ない事象をさまざまな観点から検知するのに役立ちます。これにより設備監視データの異常検知による予防的メンテナンスなど、センサーデータなどを中心とした種々の時系列データの活用テーマを大幅に広げることができるようになります。
2. AI実運用における信頼性の向上
Humble AI(予測の信頼性):「AIの予測の確からしさがわからないため活用が進まない」といった声が、近年の実ビジネスの場で聞かれるようになりました。AIモデルは、実運用に移行した後も継続的にその信頼性を監視し、維持する必要があります。Humble AI(予測の信頼性)がMLOpsに追加されたことで、予測結果の信頼性が低いと考えられる場合にそれをリアルタイムで検知し、その発生を記録、予測値を上書き修正するなどの自動対処を設定できます。これにより、一つ一つの予測に対して信頼性を向上することができます。
チャレンジャーモデル:AIモデルの信頼性を保つには、継続的に精度を監視するだけでなく、継続的にモデルを再構築することで精度低下に備える必要があります。MLOpsに追加されたチャレンジャーモデル機能を使うことで、代替候補となる複数のモデルに実際の予測をシミュレーション実行して実運用モデルと精度を比較し、ダウンタイムなしで切り替えることができます。
ユースケース価値トラッカー:AIモデルがもたらしたビジネス価値を可視化し、共有することはすべてのステークホルダーにとって重要です。ユースケース価値トラッカーではユースケース(活用テーマ)の単位で機械学習資産をグルーピングし、予測モデルにより実現されたビジネス価値を理解することができます。
DataRobot のプロダクトおよびカスタマーエクスペリエンス担当シニアバイスプレジデントである Phil Gurbacki は次のように述べています。
「AIへの投資から得られたビジネス価値を理解可能な形で表現する − これはこの業界で今までできていなかったことであり、今回私たちが行おうとしていることです。DataRobotは業界で唯一のエンドツーエンドAIプラットフォームを提供しており、世界中の多くのトップ企業から信頼を得ています。ユースケース価値トラッカー、Location AI、Humble AIなどを含む最新のイノベーションをみていただければ、私たちがデータからビジネス価値を獲得するプロセスを加速させることに対し、コミットしていることがおわかりいただけると思います。そして、より多くのお客様がAIの力を活用できるようになると考えています。」
最新リリースの詳細については、DataRobotの「新機能のご紹介」のページをご覧ください。
https://www.datarobot.com/jp/platform/new/
■「DataRobot, Inc.」について(製品詳細URL:https://www.datarobot.com/jp/)
DataRobotはエンタープライズ向け人工知能(AI)のリーディングカンパニーであり、AIイノベーションを競うグローバル企業に信頼性の高いAI技術と投資利益率(ROI)を実現するサービスの提供を行っています。DataRobotのエンタープライズAIプラットフォームは、機械学習モデルの構築、デプロイ、管理を自動化によってエンドツーエンドで提供しデータサイエンスの民主化を実現します。AIを大規模に提供し、継続的にパフォーマンスを最適化することで、ビジネス価値の最大化をサポートします。DataRobotの最先端のソフトウェアと世界最高クラスのAI実装、トレーニング、サポート、サクセスサービスが、組織の規模や業種を問わず、あらゆる組織においてビジネスの成果を高めています。
DataRobotは創業以来AIに焦点を絞り、ROIを生み出すAIの提供において実績を挙げています。世界各地にオフィスを構え、New Enterprise Associates、Sapphire Ventures、Meritech、DFJ Growthなどの一流企業から4億3100万ドルの資金を調達しています。
■ 商標関連
・「DataRobot」はDataRobot, Inc.の登録商標です。
・その他の会社名、製品名、サービス名等は、各社の登録商標または商標です。
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