DataRobot ブログ

2024年8月にクレディセゾンより、DataRobotの活用事例として『AI 活用によりクレジットカード最短 0 秒審査…

DataRobotはコードファーストデータサイエンティストがノートブック環境から実行できる高度なAI分析ソリューションのサンプルスクリプトを、AIアクセラレータという名称でご提供しています。AIアクセラレータとしてリリースしたソリューションはいずれもDataRobot AIプラットフォームのGUIから操作できる機能だけでは実施できない分析ユースケースや機能に対応しており、日々新しいAIアクセラレータがDataRobot社のデータサイエンティスト達の監修のもとで公開されています。 本稿では、DataRobotユーザー様から非常に多くご相談を受ける要因分析に焦点を当て、機械学習技術を使った高度な要因分析の方法論を解説します。さらに、その方法論に基づき弊社が開発したAIアクセラレータ『Robust Feature Impact Script』をご紹介します。

DataRobotのAIプラットフォームを活用し、ノーリツは生成AIを搭載したAI 故障診断支援アプリを開発しました。このアプリは、現場での入力情報から故障内容を自動的に分類し、故障パターンに対応する処理方法を予測します。これにより、現場エンジニアはより迅速かつ的確に意思決定できるようになりました。

AIをビジネスの力にすることを目指すDataRobotは、予測AI・生成AIアプリと支援プログラムをKINTOテクノロジーズ株式会社に提供し、生成AIアプリの開発および運用の実証実験を開始しました。DataRobotとKINTOテクノロジーズは本実証実験を通し、クルマのサブスクとしてわずか5年で累計申し込み数が10万件を突破した「KINTO ONE」における顧客満足度のさらなる向上を目指します。

DataRobotの詹金（センキン）と申します。シニアデータサイエンティストとしてお客様の分析プロジェクトを支援しています。前職では、ECサイトでレコメンドシステムの開発に携わり、これまでレコメンドシステムの精度を競う世界的なデータ分析コンペティションで複数回の入賞経験があります。

DataRobotの詹金（センキン）と申します。シニアデータサイエンティストとしてお客様の分析プロジェクトを支援しています。前職では、ECサイトでレコメンドシステムの開発に携わり、これまでレコメンドシステムの精度を競う世界的なデータ分析コンペティションで複数回の入賞経験があります。

11/12はDataRobotにとってエキサイティングで歴史的な日になりました。CEOであるDebanjanが発表したように、AIへの新しいアプローチ、つまりビジネス成果に焦点を当てたアプローチの時代が来ました。 機械学習と生成AIの急速な進歩に伴い、AIが戦略と収益にとって不可欠になっているのを目の当たりにしているのではないでしょうか。競争力を維持するためには、AIをビジネスに統合することがこれまで以上に重要になっています。 これは、DataRobotのEnterprise AI Suiteで提供するものと、私たちがどのようにストーリーを伝えるかにおいて、進化を必要とします。今日のビジネスのAIニーズを満たす新しい方法で、イノベーションとインパクトの歴史を前進させていきます。

世界中の何百ものAIチームとのコミュニケーションで、1つはっきりしたことがあります。 ボストンからドバイまで、私は何度も同じ話を聞きました： AIチームは行き詰まりを感じている。 AIの管理・推進者たちは、AIをゼロから構築するか、まったくニーズに合わないポイント・ソリューションを購入するかという適切でない2択を強いられています。AIに対する信頼は未だ十分とは言えず、ほとんどの企業が完全に信頼し、活用できるものではありません。また、多くのチームは、ビジネスにおけるAIの導入目的を実現するために必要なスキルや専門知識を完全に備えていません。

DataRobotの製造業担当の山本です。顧客のレビューや口コミから製品改善のヒント（インサイト）を得ることは、多くの企業にとって時間と労力のかかるプロセスです。本記事では、DataRobot AIアクセラレータを活用して、顧客レビューや口コミから重要なインサイトを自動的に抽出し、製品開発チームのための改善レポートを作成する方法をご紹介します。