AIユースケース（活用方法）の総合ライブラリ「DataRobot Pathfinder」をリリースしました！

DataRobot Pathfinder（パスファインダー）について 

AI が世界経済に与える影響は、2030 年までに約 13 兆ドル（McKinsey 調べ）という非常に大きな数字になると推定されております。AI に関するあらゆる調査記事やメディアが溢れているのにも関わらず、独自のビジネスニーズに適した AI ユースケース（活用方法）の発見が難しかったり、自社の事業に AI を導入することの設計の複雑さまで、AI には様々な課題があり、組織や企業が AI 導入に対する投資対効果（ROI）を最大化する上での妨げとなっています。企業が AI による真の価値創出を実現するためには、最適な活用ノウハウを知り、実装することが不可欠ですが、AI 人材の不足や社内にデータはあってもどのような課題を解決するかが明確になっていないことが多く、AI 活用時における大きなハードルとなっています。実ビジネスにおける AI 実装を成功させるためには、社内の幅広い人材を AI 人材に育てることで、社内のあらゆる場所で課題解決型の視点でデータ・AI 活用のユースケースを見つける必要があります。

「DataRobot Pathfinder」は、組織や企業で働くすべての人が、それぞれ独自のビジネスニーズに最も適した AI の活用方法を見つけることができる AI ユースケースの総合ライブラリです。14 の業種で導入実績のある 100 以上の厳選された AI 導入のユースケースを紹介し、AI を使った解決手法を説明しています。これらのユースケースには、需要予測、新規案件のスコアリング、顧客解約率の低減など、様々な業界で参考となる AI 活用に加え、再入院の低減や保険申請の深刻度予測、マネーロンダリングの防止など、特定業界における固有の AI 活用も含まれます。

「DataRobot Pathfinder」は、実用的なユースケースと適用可能なベストプラクティスの組み合わせにより、AI の導入拡大を支援します。このツールは、データサイエンティストがモデルを構築してビジネス展開するための効率的な方法を発見するのに役立つだけでなく、経営者やビジネスアナリストがどのようにして予測から意思決定プロセスに組み込むことができるかを知ることができます。「DataRobot Pathfinder」の開発には、日本からも各インダストリーの担当データサイエンティストが関わり、10 年に及ぶアカデミア及び実ビジネスでの経験に基づき、社内のあらゆる AI 活用者が最適な AI ユースケースを選んで、実ビジネスに実装できるようにするものです。

AIユースケース（活用方法）を見つけてみましょう

「DataRobot Pathfinder」では、これまで考えもしなかったユースケースを発見することで、自社の事業に AI を導入するヒントを見つけることができます。ビジネス面と技術的の双方のパラメータに基づいて、ユースケースをフィルタリング検索することができます。これは、業種、課題の種類（回帰、分類、時系列など）、バリュー・ドライバーごとにフィルタリングすることができ、収益の増加、コストの削減、顧客体験の向上など、独自のビジネス課題に沿ったユースケースを見つけるのに役立ちます。 

各ユースケースを表示するタブは、関連するユースケースを直感的に探索して特定できるように設計されており、人気、インパクト、複雑性ごとに並び替えることができます。こちらは、あくまでも一般的なものとなりますが、現在の企業・組織内で取り組まれていることや社内のデータサイエンティストの技術レベルを考慮した上でフィルタリングを行い、最も合うユースケースを探してみてください。AI を導入したばかりの企業の方には、インパクトが高く複雑性が低いユースケースから読み始めてみられることを推奨させて頂きます。

また、DataRobot は顧客データ、個人データ、または機密性の高いユースケースの共有は行っておりません。「DataRobot Pathfinder」で共有されている AI アプリケーションやフレームワークは、各業界で広く普及している一般的なものになります。

ユースケースを理解する

「DataRobot Pathfinder」のユースケースは現在、概要のみのユースケース（エグゼクティブサマリー）と詳細を含むユースケース（エンド・ツー・エンド）の二つに分けられています。概要のみのユースケースでは、AI 活用方法に関する大まかな概要のみを提供していますが、詳細を含むユースケースについては、技術面とビジネス面の双方から企業がいかに AI を実装できるかを、サンプルデータを示しながら詳細な個社の事例も含めて紹介しています。「DataRobot Pathfinder」には案件概要だけでなく、詳細な情報を含んだユースケースが 30 件以上あり、定期的に更新・公開されていますので、随時ご確認ください。

「DataRobot Pathfinder」の詳細を含むユースケースでは、特定のユースケースに対応してモデルを構築し、その予測をどのように意思決定に展開するのか理解することができます。

技術的な面については、課題を機械学習問題に定義することから始まり、モデルトレーニングに必要なデータや機能を詳細に解説しています。DataRobot AI プラットフォームで学習したサンプルデータの結果については、結果の解釈や精度の評価など各観点毎に解説しています。ビジネス面では、どのような利害関係者が予測を活用し、実際のビジネス現場で実行判断を下すことができるかを、導入リスクも踏まえた上で理解することができます。

ユースケースを共有する 

「DataRobot Pathfinder」で自社の事業に関連するユースケースを見つけたら、ユースケースをブックマークしてリストアップすることができます。ブックマークしたユースケースはあなたの「AI ロードマップ」に表示され、いつでも確認できるように保存されます。AI ロードマップは、画面上の検索バーの隣にあるブックマークのアイコンをクリックすることで確認ができます。保存された AI ロードマップはあなたの同僚や友人と簡単に共有することができ、共有された人はあなたのリストをキュレーションし、お好きなユースケースを選択することで共有された人のAI ロードマップに追加することができます。

なお、現在の AI ロードマップの共有の仕方については、「AI ロードマップ」ページ右上にある「AI ロードマップを共有する」をクリックしていただくと、AI ロードマップの URL がクリップボードにコピーされますので、それを共有いただくことで相手に共有されます。

AI導入成功への鍵を今すぐ見つける

「DataRobot Pathfinder」は一般の方にも無料で公開されています。これから AI を導入することを検討される方や、AI の導入に長年苦戦している方にとっても、「DataRobot Pathfinder」を使っていただくことで、各業界特有の AI 導入のユースケースを知り、実運用化を実現するまでの全ステップを理解していただけますので、大きなサポートになると信じております。
これまで何千というユースケースを生み出してきた私たちの実績に基づく本サービスによって、AI の利用を目的とするのではなく、課題解決型の技術活用に取り組んでいただけましたら幸いです。

執筆者について

James Pratama（ジェームス・プラタマ）

ソリューションアナリスト

AI を世界中の組織に拡大するためのツール開発に注力している。DataRobot 入社前は、ブロックチェーンのスタートアップ企業でプロダクトをリードし、東南アジア最大のオンライン旅行代理店の付帯サービス収入チャネルを開発。Babson College でデータ分析と戦略管理の学士号を取得している。

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神原 一磨（Kazuma Kambara）

プログラムマネージャー

前職ではビジネスディベロップメント、プロジェクトマネージャーとして50以上のシステム開発、サービス開発のプロジェクトに従事。また、海外拠点の経営に携わった経験を活かし、DataRobot ではプログラムマネージャーとして主に内部の緊急性・優先度の高い戦略的プロジェクトのマネジメントを行っている。

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