『DATAFLUCT cloud terminal.』正式版を月額50,000円から提供開始／マルチクラウド環境で最適なAutoMLモデルを簡単・スピーディーに構築できる機械学習プラットフォーム

売上･来客数･ユーザー離反などの予測や設備の異常検知に活用できる機械学習モデルを構築可能

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・スピーディーに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）の正式版の提供を、1月15日（金）から開始します。また、2月末まで1ヶ月間無料でお試しいただけます。

本サービスでは、AWS Cloud、Microsoft Azure、Google Cloud Platformといったクラウドサービスへの個別の申し込みや、それぞれの複雑な設定・操作は必要ありません。また、クラウド環境やデータサイエンスの知見のない方でも、月額50,000円から高度な機械学習モデルを、短時間で作成・検証できます。さらに、同時に実行した3つのサービスの中からモデル評価により最適なものを選べるほか、予測精度向上のためのチューニングポイントの把握、モデルのエクスポートによりご自身の運営環境に組み込めるなど、未来の予測を自社の意思決定に活かせるサービスとなっております。

※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・調整する必要ですが、AutoMLではこれらの開発タスクを自動化します。

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• 開発の背景

【「未来の予測」のニーズの高まり】
現在、AIを活用し、「未来で起こる事象の発生」や売上や来店数などの「値の推移」をデータを基に予測する「AI予測」のニーズがあらゆる産業で高まっています。導き出された予測は、事前に起こりうる事象への対処や、競争優位性を確保するためのよりよい意思決定に役立てられています。これまで、分析においては、主にデータサイエンティストが機械学習モデルを設計・構築してきましたが、近年ではその作業を自動化するための手法としてAutoMLが活用されています。


【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。当初は、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。そのような状況下で、クラウドベンダーがAutoMLに本格参入したことをきっかけに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。

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280億円[※4]）で、2030年には145億1,190万米ドル（約1兆5,100億円[※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 市場調査・コンサルティング会社 Prescient & Strategic Intelligence Private Limitedによる調査「Automated Machine Learning Market Research Report: By Offering, Deployment Type, Enterprise Size, Application, Industry - Industry Size, Share, Development and Demand Forecast to 2030」
※4 2021年1月14日（木）17時の東京外国為替市場におけるドル/円（104円03-04銭）で換算

 
【AutoMLをもっと身近にする『DATAFLUCT cloud terminal.』】
成長が期待される一方で、AutoMLには「データ分析に時間がかかる」、「専門知識がないと実践できない」という課題があります。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かかります。

そこで、DATAFLUCTは、「AutoMLにかかる時間の短縮」と「機械学習や深層学習の知識がないユーザーでも簡単につくれる高精度の機械学習モデル」を実現するサービスとして『DATAFLUCT cloud terminal.』を開発しました。本サービスの導入によって費用も時間もかけずに機械学習の効果を検証できるようになり、専門知識をもつ人材の不足や活用にかかる大きなコスト、時間不足などの理由でデータの活用が遅れていたあらゆる業界・企業で、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

本サービスは2020年12月にプレビュー版の提供を開始し、多くの企業の方々にご利用いただきました。正式版では、新たにデータセットの型チェックや3つのクラウドサービスに合わせた自動整形機能、時系列分析機能を追加し、より使いやすいサービスとなりました。

【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[※5]）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。今後は、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。（モデル作成のデモ動画URL　https://youtu.be/XhbYO9KqwAY）

 

※5 回帰分析：結果となる数値と要因となる数値の関係を分析。分類分析：未知のデータがどのグループに属するかを分析。時系列分析：時間の経過と共に変化する変数の変動を継続分析し、将来の予測に役立てる分析。

 〔デモ動画〕

 

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．簡単デプロイ機能（オンライン処理、バッチ処理）
作成したモデルを簡単にデプロイし、ニーズに合わせてアプリや手動で予測結果を取得できます。APIエンドポイントを作成し、1件ずつのリクエストからJSON形式で予測結果を取得できる「オンライン予測」と、複数の入力データを含むデータセットから複数の予測結果を一括で取得できる「バッチ予測」の2つをご利用いただけます。

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[※6]」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。

※6 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50,000円（税別）から利用可能です。

（1）基本メニュー
「Basic Plan」を月額50,000円でご利用いただけます。既定の上限数を超えて利用する場合、必要に応じて「Additional Pack」を追加でご購入いただきます。また、2021年2月末までの1ヶ月間無料でお試しいただける「Trial Plan」もご用意いたしました。いずれも初期費用はかかりません。

※価格はすべて税別です。
※トレーニングの上限実行回数は毎月1日0時にリセットされます。余った回数は翌月に持ち越しできません。
※請求書払いは、当月末締め翌月末払いとなります。
※クレジットカード決済機能は現在開発中です（2021年2月末開始予定）。クレジットカードは申込み日を決済日とし、締め日・請求日は利用するクレジットカード会社により異なります。

（2）プロフェッショナルサポートサービス（オプション）
基本サービスのほか、利用される方の個別のニーズに応じたオプションメニューをご用意しております。

※価格はすべて税別です。

※初期費用及び月額費用は参考価格です。お客様の環境要件を確認させていただき、別途正式な見積りを提示いたします。


【主な機能】

各フェーズに搭載している主な機能は下記の通りです。

1．データ準備フェーズ
データセットの型チェック、3つのクラウドサービスに合わせた自動整形機能。

2．モデル作成フェーズ
「回帰」「分類」「時系列」の3つの分析機能。

3．インサイトフェーズ
パブリッククラウドごとのモデル精度の比較や特徴量のインパクト、作用予測などの精度メトリック情報の提供機能。

4．デプロイフェーズ
「オンライン予測」と「バッチ予測」の2つのデプロイ機能。

5．モデル運用管理フェーズ
作成した機械学習モデルを利用者自身の運営環境に組み込んで自由に運用できるモデルエクスポート機能。


【ユースケース】
1．ECサイトの売上予測
目的：ECサイトでの時系列データの売上予測モデルの構築。
方法：ECサイトで販売する各製品の特徴データや過去の時系列ごとの売上データ、プロモーションなどの予測情報をインポートし、季節性やボーナス時期といった時系列データとの関連性を考慮した売上予測モデルを短時間で作成。CRMや独自アプリケーションに予測モデルを組み込むことで、仕入れの最適化やプロモーション効果の最適化を実現します。

2．Webサービスのユーザー離反予測
目的：Webサービスのユーザー離反危険度判定モデルの構築。
方法：ユーザーの属性情報やログイン回数、アクセス頻度、利用履歴、保持ポイント数、メールマガジンの開封率、過去のキャンペーン情報などの予測情報をインポートし、ユーザーを離反危険度の高低で分類するモデルを作成。それらを分析することで、ユーザーの定着率や顧客生涯価値（LTV）の最大化を実現します。

3．店舗の来客数予測
目的：各店舗に適した来客数予測モデルの構築。
方法：自社で保有している過去のPOSや在庫、シフトデータ、所在地、店舗のプロモーションなどのデータをインポートし、DATAFLUCTが保有している天気や商圏、近隣環境といった関連データに結びつけ、各店舗の曜日別・時間帯別の来客予測を個店レベルで正確に予測できるモデルを作成。発注数や在庫管理計画の最適化を実現します。

4．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や天候、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します。
 
5．設備の異常検知
目的：生産設備や工場などの設備の異常検知モデルの構築。
方法：設備に取り付けられた各種センサーの計測値や制御データ、機器の稼動データなどの時系列データをインポートし、設備の異常検知モデルを作成。設備の重大故障が発生する前に異常検知・予兆検知をし、安定生産を継続するための予防保守が可能な生産ラインの構築を実現します。


【提供開始日】
2021年1月15日（金）


【申し込み方法】
Webサイト（https://datafluct.com/lp/cloudterminal）からお申し込みください。
※ 無償トライアルについては、申し込み内容を確認の上、サービス利用に関する連絡を差し上げます。


【今後の展開】
今後は、データの準備をはじめ、モデルの検証から実運用でのMLOpsのサイクルまでをカバーすべく、データセットの自動チェック機能や当社が収集しているオープンデータ・有償データの提供のほか、モデルの運用管理や再学習など、本番運用環境のモデル精度を“継続的に向上”できる機能を開発し、「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＞
株式会社DATAFLUCTは、2019年の設立以来「データを商いに」というビジョンのもと、社会と企業の課題を解決するビッグデータ分析サービスを開発し続けるデータサイエンス・スタートアップスタジオです。JAXAベンチャー[※7]としての強みを生かした衛星データの活用から、人流・気象・マーケティングデータなど、あらゆるデータを自社に蓄積することで多彩なサービスを展開。幅広い業界への知見と実績を持ち、データ活用事業開発のプロとしてクライアントをリードするスピーディーな開発・実装のほか、クライアントのデータ活用フェーズに合わせた提案が可能です。全ての産業が安価で簡単に、高度な機械学習を使える世界を目指し、データの収集・分析からプロダクト開発までの全てをフルスタックサービスで届けます。

※7 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、濱田
Tel：[phone]
Mail：[e-mail]