dotData、AIによるデータクレンジングとテーブル拡張機能を強化したdotData Insight 1.3を発表

〜AIがデータ品質を自動的に改善し、より精度の高いインサイトを短期間で発見〜

世界最先端のAI技術「特徴量自動設計」で、企業のデータ分析・利活用を革新する業界リーダーのdotData,Inc.（本社:米国 カリフォルニア州、CEO:藤巻 遼平、以下 dotData）は、本日、データ分析プラットフォーム「dotData Insight 1.3」を発表しました。dotData Insight 1.3は、AIによるデータクレンジングや、テーブル拡張機能など、様々な機能が強化され、より簡単に、短期間で、精度の高いインサイトをデータから抽出することができます。

dotData Insight 1.3の主な新機能と強化ポイントは以下の通りです。

AIによるテーブル拡張

dotData Insight 1.3では、AIが複数カラムの組み合わせ方を推薦し、インサイトの抽出に有用なカラムをテーブルに追加することができます。通常の統計的な組み合わせでは、データの持つ意味を考慮しないため、疑似相関や、解釈できない組み合わせばかりが抽出されるという問題があり、カラムの組み合わせ方はユーザーのドメイン知識に依存した手作業に依存していました。本機能では、統計的な有用性に加えて、生成AIが組み合わせの意味や解釈性を評価します。これによって、高い解釈性を保ちながら、複数のカラムを組み合わせた、より高次の深い洞察をdotData Insight上で発見することができます。

AIによるデータクレンジング

dotData Insight 1.3では、AIによるデータクレンジング機能が強化されました。具体的には、インポートされたテーブルに対して、カテゴリ値の表記揺れ、欠損値や異常値、レコードの重複など、データの潜在的な品質問題を自動的に検出し、また、検出された問題に対して、修正方法を自動的に検討し、ユーザーに提案します。ユーザーは、AIから報告された問題点を確認し、修正したい項目を選択するだけで、AIが修正方法の案にしたがってデータをクレンジングします。これによって、ユーザーは透明性をもってデータの品質問題を理解し、またSQLやGUI上による複雑なデータ前処理の作業なしに、品質の高いデータを準備し、精度の高いインサイトを抽出することができます。

その他の追加機能

dotData Insight 1.3 では、その他にもさまざまな機能強化がリリースされます。セグメント比較機能では、異なるデータ期間や条件に対して抽出された特徴量セグメントを比較することで、例えば、施策前後における特徴量やビジネスKPIの変化や、異なる母集団の間での傾向の違いを簡単に分析することができます。生成AIによる分布の説明機能は、目的変数との関係性を考慮した説明が生成できるようになり、よりビジネスの目的を勘案した解釈や説明をAIが実施します。さらに、セグメントやテーブル、特徴量を整理できるフォルダ機能、メールやSlackへのジョブの完了通知など、製品の利便性を向上するためのさまざまな改善が利用可能となります。

dotData Insight 1.3について、まずはお気軽にお問合せください。

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https://jp.dotdata.com/dotdata-insight/

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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、企業のデータ利活用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インサイトを導き出します。このAI技術は、dotDataの全てのAIプラットフォームの基盤であり、データから自動でインサイトを引き出すだけでなく、機械学習や生成AIと組み合わせることで、予測分析からビジネスアナリティクスまで、企業の幅広い課題に応えるAIソリューションを提供します。変化の激しい現代において、どの業界や業務においても、AIが生み出すインサイトは、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。