ノーコードで機械学習モデルを構築できるマルチクラウド環境のAutoMLツール『DATAFLUCT cloud terminal.』をリニューアル、5/12から順次機能を追加
Google BigQueryをはじめとしたクラウドサービスとの連携強化、UI/UXの大幅改善など機能性と操作性を向上させ、より多様なユーザーと用途をカバーできる機械学習プラットフォームへ
データサイエンスで企業と社会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：久米村 隼人）は、ノーコードで機械学習モデルを構築できるマルチクラウド環境のAutoML[※1]ツール『DATAFLUCT cloud terminal.』を5月12日から順次リニューアルします。
これまでよりも大規模なデータを活用できるよう、Google BigQueryやAmazon S3、Azure Storage、Google Cloud Storageなどのクラウドサービスと接続して連携を高めるほか、さらにわかりやすく簡単に操作できるよう、UI/UXを改善します。機能性と操作性の向上により、ライトユーザーからヘビーユーザーまで用途も規模も広くカバーできる機械学習プラットフォームへの改良を図り、誰もがデータを有効に活用できる“データサイエンスの民主化”の実現を推進します。
これまでよりも大規模なデータを活用できるよう、Google BigQueryやAmazon S3、Azure Storage、Google Cloud Storageなどのクラウドサービスと接続して連携を高めるほか、さらにわかりやすく簡単に操作できるよう、UI/UXを改善します。機能性と操作性の向上により、ライトユーザーからヘビーユーザーまで用途も規模も広くカバーできる機械学習プラットフォームへの改良を図り、誰もがデータを有効に活用できる“データサイエンスの民主化”の実現を推進します。
DATAFLUCT cloud terminal. Webページ：https://datafluct.com/lp/cloudterminal/
※1 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。
世界中のあらゆる産業でAI予測へのニーズが高まるなか、予測モデルの作成に必要なAutoMLの利用状況や市場認知度、市場規模は拡大し続けています。一方で、AutoMLには「データ分析に時間がかかる」「データサイエンスなどの専門知識がないと実践できない」という課題があります。当社は、その障壁を解決するために本サービスを開発し、今年1月から提供を開始しました。
提供開始から3ヶ月が経過し、AutoMLの課題解決によって、データ活用が遅れているあらゆる業界・企業での機械学習技術の採用や検証への導入を加速するには、『DATAFLUCT cloud terminal.』が、ユーザーの知識・経験レベルの幅や多様なニーズを広くカバーするサービスへと進化する必要があると判断し、この度のリニューアルを実施します。
1．データ接続機能の強化とBigData対応の充実
より大規模なデータ分析を必要とする事業者を対象とした施策です。Google BigQueryとの接続（5月末）を皮切りに、Amazon S3、Azure Storage、Google Cloud Storage（ともに6月末）にも対応します。また、利用データの増大化に合わせ、AutoML実行可能容量の最小値を10MBから30MBに拡張します。
2．分析手法への「異常検知」の追加による、活用カバー範囲の拡張
現在ご利用いただける回帰分析、分類分析、時系列分析[※2]に加え、「異常検知」を追加します（7月末）。異常検知は、ほかの大多数の傾向から外れたデータの検出に強い分析手法です。作成したモデルは、製造工程での異常発生検知システムやサービスの顧客離脱の予測などに活用できます。異常検知の導入以後も様々な分析手法を追加し、予測モデルを活用できる範囲を拡張していきます。
※2 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。
3．AutoMLサービスとの連携の強化
現在連携しているAmazon Web Services、Microsoft Azure、Google Cloud Platformに加え、他のAutoMLサービスとの連携を強化し、より多くのAutoMLサービスから最適な予測モデルを作成できるAutoMLプラットフォームを目指します（8月以降順次）。
4．UI/UXの改善による操作性の向上
「モデルを作成するために本サービス内でどのような手順を踏めばよいか」や「作成されたモデルがどれくらいのレベルの精度なのか」などが誰でも直感的にわかるよう、UI/UXを見直し、操作性の向上を図ります（6月末）。
リニューアルに合わせ、基本メニューを「Light Plan」と「Standard Plan」の2つに改訂します。概要は下記の通りです。
※4月27日現在、新規で本サービスをお申込みの方は下記の価格プランでのご案内となります。
※トレーニングの上限実行回数は契約更新月の1日0時にリセットされます。
※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。
※リニューアルに伴う変更はございません。
※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。
〔キャンペーン適用時：例：Light Planをご利用の場合〕
6月：無料、7月～11月（5ヶ月間）：88,000円×5ヶ月＝440,000円
※キャンペーン非適用時は、88,000円/月×6ヶ月＝528,000円となります。
※最低利用期間は6ヶ月間です。
＊Amazon Web Services、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＞
「データを商いに」というビジョンのもと、データから新たなビジネスを創出し企業と社会に価値を生み出すデータサイエンス・スタートアップスタジオ。衛星画像からPOSデータまで幅広い分析実績をもち、技術やデータに拘らず業界をこえたアルゴリズム構築が可能です。多彩な自社サービス開発の知見を生かしたDX支援のほか、データ活用でSDGsに貢献することを目指し、ビジネスと社会貢献を両立させる新規事業開発にも取り組んでいます。※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：3億5,912万円（資本金準備金含む）
事業内容 ：マルチモーダルデータ活用サービス（AI/機械学習/ビッグデータ解析）の提供、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/
＜本サービスに関するお問い合わせ＞
株式会社DATAFLUCT 担当：原田、濱田
Tel：03-6822-5590 Mail：info@datafluct.com
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『DATAFUCT cloud terminal. 』参考情報
当社は2021年4月21日[※3]に、『DATAFLUCT cloud terminal.』と東芝デジタルソリューションズ株式会社の持つリアルタイム分析が可能なクラウドデータ基盤「GridDB Cloud」とを連携させた共同ソリューションについて発表しました。本ソリューションを用いて、従来は専門家や複雑なデータ基盤なしでは実現が難しかった店舗ごとの来客数予測を、簡単に短時間で行うことが可能になります。
共同ソリューションの発表を記念し、自社の事業に機械学習による予測を活用したい方々向けに、より確かな予測を行う上で重要となるポイントをご説明するオンラインセミナーを5月19日（水）16時より開催します。詳しくは下記をご覧ください。
オンラインセミナー申し込みサイト：https://datafluct-griddbcloud-0519.peatix.com/
※3 2021年4月21日（水）発表プレスリリース
｢DATAFLUCTと東芝デジタルソリューションズ、店舗の来客数予測を最適化する機械学習ソリューションを発表（株式会社DATAFLUCT、東芝デジタルソリューションズ株式会社）
https://datafluct.com/release/1489/
※1 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。
- リニューアルの狙い
世界中のあらゆる産業でAI予測へのニーズが高まるなか、予測モデルの作成に必要なAutoMLの利用状況や市場認知度、市場規模は拡大し続けています。一方で、AutoMLには「データ分析に時間がかかる」「データサイエンスなどの専門知識がないと実践できない」という課題があります。当社は、その障壁を解決するために本サービスを開発し、今年1月から提供を開始しました。
提供開始から3ヶ月が経過し、AutoMLの課題解決によって、データ活用が遅れているあらゆる業界・企業での機械学習技術の採用や検証への導入を加速するには、『DATAFLUCT cloud terminal.』が、ユーザーの知識・経験レベルの幅や多様なニーズを広くカバーするサービスへと進化する必要があると判断し、この度のリニューアルを実施します。
- リニューアルの主なポイント
1．データ接続機能の強化とBigData対応の充実
より大規模なデータ分析を必要とする事業者を対象とした施策です。Google BigQueryとの接続（5月末）を皮切りに、Amazon S3、Azure Storage、Google Cloud Storage（ともに6月末）にも対応します。また、利用データの増大化に合わせ、AutoML実行可能容量の最小値を10MBから30MBに拡張します。
2．分析手法への「異常検知」の追加による、活用カバー範囲の拡張
現在ご利用いただける回帰分析、分類分析、時系列分析[※2]に加え、「異常検知」を追加します（7月末）。異常検知は、ほかの大多数の傾向から外れたデータの検出に強い分析手法です。作成したモデルは、製造工程での異常発生検知システムやサービスの顧客離脱の予測などに活用できます。異常検知の導入以後も様々な分析手法を追加し、予測モデルを活用できる範囲を拡張していきます。
※2 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。
3．AutoMLサービスとの連携の強化
現在連携しているAmazon Web Services、Microsoft Azure、Google Cloud Platformに加え、他のAutoMLサービスとの連携を強化し、より多くのAutoMLサービスから最適な予測モデルを作成できるAutoMLプラットフォームを目指します（8月以降順次）。
4．UI/UXの改善による操作性の向上
「モデルを作成するために本サービス内でどのような手順を踏めばよいか」や「作成されたモデルがどれくらいのレベルの精度なのか」などが誰でも直感的にわかるよう、UI/UXを見直し、操作性の向上を図ります（6月末）。
- 価格プラン
リニューアルに合わせ、基本メニューを「Light Plan」と「Standard Plan」の2つに改訂します。概要は下記の通りです。
※4月27日現在、新規で本サービスをお申込みの方は下記の価格プランでのご案内となります。
※トレーニングの上限実行回数は契約更新月の1日0時にリセットされます。
※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。
※リニューアルに伴う変更はございません。
※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。
- 早期申し込みキャンペーン
〔キャンペーン適用時：例：Light Planをご利用の場合〕
6月：無料、7月～11月（5ヶ月間）：88,000円×5ヶ月＝440,000円
※キャンペーン非適用時は、88,000円/月×6ヶ月＝528,000円となります。
※最低利用期間は6ヶ月間です。
＊Amazon Web Services、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＞
「データを商いに」というビジョンのもと、データから新たなビジネスを創出し企業と社会に価値を生み出すデータサイエンス・スタートアップスタジオ。衛星画像からPOSデータまで幅広い分析実績をもち、技術やデータに拘らず業界をこえたアルゴリズム構築が可能です。多彩な自社サービス開発の知見を生かしたDX支援のほか、データ活用でSDGsに貢献することを目指し、ビジネスと社会貢献を両立させる新規事業開発にも取り組んでいます。※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：3億5,912万円（資本金準備金含む）
事業内容 ：マルチモーダルデータ活用サービス（AI/機械学習/ビッグデータ解析）の提供、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/
＜本サービスに関するお問い合わせ＞
株式会社DATAFLUCT 担当：原田、濱田
Tel：03-6822-5590 Mail：info@datafluct.com
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『DATAFUCT cloud terminal. 』参考情報
当社は2021年4月21日[※3]に、『DATAFLUCT cloud terminal.』と東芝デジタルソリューションズ株式会社の持つリアルタイム分析が可能なクラウドデータ基盤「GridDB Cloud」とを連携させた共同ソリューションについて発表しました。本ソリューションを用いて、従来は専門家や複雑なデータ基盤なしでは実現が難しかった店舗ごとの来客数予測を、簡単に短時間で行うことが可能になります。
共同ソリューションの発表を記念し、自社の事業に機械学習による予測を活用したい方々向けに、より確かな予測を行う上で重要となるポイントをご説明するオンラインセミナーを5月19日（水）16時より開催します。詳しくは下記をご覧ください。
オンラインセミナー申し込みサイト：https://datafluct-griddbcloud-0519.peatix.com/
※3 2021年4月21日（水）発表プレスリリース
｢DATAFLUCTと東芝デジタルソリューションズ、店舗の来客数予測を最適化する機械学習ソリューションを発表（株式会社DATAFLUCT、東芝デジタルソリューションズ株式会社）
https://datafluct.com/release/1489/
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