現代の競争社会で企業が成功するには、裏で支える従業員の幸福度と定着率がきわめて重要です。あらゆる規模の企業が優れた人材を確保するために絶えず奮闘しています。人材の獲得も重要ですが、最も重要なのは従業員の離職の防止です。従業員をトレーニングしてその生産性を高める作業には非常に大量のリソースが必要となり、前もって資金と時間の両方をかなり投入しなければなりません。
使用するモデルを確定した後、DataRobot を使用すると、希望する意思決定環境にモデルを簡単にデプロイできます。意思決定環境とは、予測を最終的に意思決定に利用するための手法です。
このユースケースでの一般的なターゲット変数は、応募者が採用担当者の選考に合格するかどうかの予測で、二値分類問題になります。この予測は通常、採用担当者が行う事前審査で活用され、これに合格した応募者が雇用担当マネージャーの審査対象に回されます。
企業にとって人材は成功の鍵ですが、適切な人材は簡単には見つかりません。米国人材マネジメント協会（SHRM: Society for Human Resource Management）の 2017 年の推定によると、応募者、紹介者、代理店をつないだ流れの中で、求人 1 件あたり 100 人の応募者がいます。
国内初、DataRobot 生成AIコンサルタント認定*を取得したNTTデータの中小路氏と趙氏。生成AIの最前線で活躍するお二人に、DataRobot長野が迫ります。認定取得の背景や、生成AIがビジネスにもたらす変革、そして今後の展望とは？
本記事ではDataRobot AI アクセラレーターについて、データサイエンティスト目線でのメリットをご紹介します。
ダイハツ工業株式会社（以下、ダイハツ工業）は、DataRobotの生成AI機能と支援プログラムを活用し、生成AIアプリケーション(LLM Apps)開発の実証実験を開始しました。本実証実験では、DataRobotの予測AIガードレール機能を用いることで、信頼性の高い生成AIアプリケーション(LLM Apps)開発すると共に、DataRobotの生成AI監視機能を利用したガバナンス強化による生成AIアプリケーション(LLM Apps)の安全な運用を目指します。
コードセントリックなデータサイエンティストを多く抱える組織にとって、AI開発環境の管理は複雑で時間のかかる課題となっています。DataRobot Codespaces / Notebooksは、この課題に対する包括的なソリューションを提供し、AI開発プロセスの効率化と最適化を実現します。
データサイエンスの世界は急速に進化し続けており、効率的なツールと環境の重要性がますます高まっています。DataRobotはGUIでの機械学習モデル構築を支援するプラットフォームとして知られていますが、最近ではDataRobot Codespaces / Notebooksという新しい機能をリリースし、コードによるデータサイエンスのワークフローをサポートしています。