DataRobot ブログ

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。

(このブログポストは Introducing the DataRobot Use Case Value Tracker …

DataRobotのEnterprise AIプラットフォームの6.1リリースの新機能であるHumble AIでは、任意のデプロイモデルに対してルールのセットを定義し、それらルールを予測時に同時に適用することができます。

DataRobot のリリース6.1では、時系列異常検知を導入しました。これは完全な教師なし機械学習ワークフローであり、ターゲット変数を指定せずに異常を検知することができます。

AI（人工知能）技術が注目をあつめる昨今、ディープラーニング（深層学習）という単語を耳にする機会も増えてきました。一方で、従来の機械学習との違いや詳細な仕組みはわからないという方も多いのではないでしょうか。 そこで本稿ではディープラーニングとAI、マシンラーニングとの違い、kaggleコンペ優勝者が使ったモデルかつ産業応用事例に基づいて、どちらの領域でディープラーニングが優れているか、優れてないかを紹介します。

DataRobot初の公式本「DataRobotではじめるビジネスAI入門」が出版されました。本書は AI 自動化プラットフォームを利用した実用的な AI 入門書です。通常であれば長時間かかるプログラミングや専門的知識の習得を省き、それらの作業を最先端の自動化ツールに任せています。データ・AI 人材は世界的にも不足しており、日本ではさらに状況が悪いと指摘されています。一方で、ビジネスの現場を担う事業担当者の多くが Excel を使いこなすことができるように、非専門家が AI を活用していくことは既に DataRobot ユーザーの間では現実になり始めています。

DataRobot Automated Machine Learning （AutoML）向けの新機能である Location AI の公開ベータ版をリリースいたします。Location AI は特許出願中の機能です。地理空間モデリングの各種技術を取り入れることで、DataRobot AutoML のユーザーエクスペリエンスが強化されました。たとえば、次のようなことが可能です。

昨今、証券業界では規制緩和やグローバル化に伴い、新たなFinTechサービスの誕生や異業種からの参入などが相次いでいます。その結果、既存のビジネスを変革しなければいけないフェーズにきており、その変革の一つに機械学習の導入が挙げられます。本稿では、証券業界の変遷と課題、証券業界での機械学習の活用事例についてご紹介します。

このコロナウイルスの期間中、最も影響を受けている事業部の一つが営業・マーケティング部です。このブログでは、B2B CRMのプロセスの改善を可能にするAIと機械学習の活用方法を紹介します。 B2B CRMで最も利用されているソフトウェアはSalesforce Sales Cloudです。そこで、リードスコアリングを例に、DataRobotとSalesforce Sales Cloudのエンドツーエンドの連携方法を紹介します。