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DataRobot、最新バージョン v6.0の日本提供を開始。「Visual AI」を発表するとともに、自動化の対応機能を大幅に拡張
[20/04/23]
提供元：PRTIMES
提供元：PRTIMES
画像を用いた機械学習を圧倒的にシンプル化、自動化するとともに従来の機械学習の概念を超えたエンドツーエンドの自動化により、エンタープライズAIプラットフォームをさらに強化
エンタープライズAIのリーダーであるDataRobot, Inc.（本社：マサチューセッツ州ボストン、CEO：Jeremy Achin、以下DataRobot）は、エンタープライズAIプラットフォーム「DataRobot」の最新版で「Visual AI」による画像を用いたモデリング機能の日本提供を開始しました。また、「DataRobot Paxata」「AIアプリケーション」の国内提供も同時に開始し、「DataRobot ML Ops」「ディープラーニングの自動化」に関する機能強化を行いました。
DataRobot は AI の民主化にあたって、単に機械学習モデルの作成や解釈を自動化しただけでは対応できない課題を解決するため、AIサクセス プログラムの提供と合わせてエンドツーエンドのAIプラットフォームの強化を進めてきました。今回の新機能リリースを経て、DataRobotは自ら作り出した機械学習の自動化(Auto ML)カテゴリーにとどまらず、エンドツーエンドでデータから価値創出を行うための主要プロセスであるData Prep (データ準備）、Auto ML（機械学習の自動化）、ML Ops（AIモデルの実運用化）のすべてを自動化できるAIプラットフォームとなりました。
[画像1: https://prtimes.jp/i/30930/33/resize/d30930-33-956667-0.jpg ]
DataRobot v6.0においては、３つの各主要コンポーネントすべてにおいて非常に重要なアップデートを行いました。
1．Auto ML（機械学習の自動化）
●Visual AI： Visual AIは画像を用いたモデルの作成、解釈、利用を圧倒的にシンプル化、自動化することで、ディープラーニングに必要なスキルやリソースを持たない組織でも画像を用いたモデリングを迅速に行うことを可能にします。ユーザーは画像ファイル群をドラッグ&ドロップするだけで、数値、カテゴリ、日付、テキストといった多様なデータとともに画像を活用したモデリングを開始でき、さまざまなAI活用テーマにおいて精度を向上できます。Visual AIは画像に対して「AIの説明性」も提供するため、画像とモデルの予測結果との関連性を理解した上でモデルを利用できます。
https://www.datarobot.com/jp/platform/regression-classification/visual-ai/
[画像2: https://prtimes.jp/i/30930/33/resize/d30930-33-300550-1.jpg ]
DataRobot のプロダクトおよびカスタマーエクスペリエンス担当シニアバイスプレジデントである Phil Gurbackiは次のように述べています。
「当社は機械学習の自動化におけるパイオニアです。今回、新しくVisual AI機能を提供することとなり、機械学習自動化テクノロジーがもたらす可能性をさらに押し広げていくことを誇りに思います。今回の新機能によって、あらゆる業界のサブジェクトマターエキスパート（SME）が、従来のデータタイプと共に関連する画像コンテンツを含めることで、ビジネスの新たな課題を解決できるようになります。最新版のAIプラットフォームは、ユーザーがAIを活用し、より幅広い観点からより最適な意思決定を実行することを可能にしてくれるのです。」
●ディープラーニングの自動化：DataRobotは、先日特許を仮出願した新たなKerasベースのモデルフレームワークにより、ディープラーニング機能を大幅に強化しました。従来、ディープラーニングモデルの学習はコストと時間を要するものでしが、本機能を活用することで、実ビジネスにおいても信頼性が高く、本番環境にデプロイ可能なディープラーニングモデルを容易に構築でき、また、モデル特性を理解することも可能となります。ユーザーはこれらを現在使用している既存のインフラ上で実現できます。
●Automated Time Series：Automated Time Seriesに新しいディープラーニング技術を導入しました。その結果、大規模な複数時系列のモデリングにおける障壁が取り除かれ、そうした予測アプリケーションの作成が容易になりました。
2．Data Prep (データ準備）
●DataRobot Paxata：DataRobot Paxataは、初心者でも知識・知見の豊富なユーザーであっても、インテリジェントで使いやすいデータ準備機能を使用して機械学習モデルの学習や予測のために必要なデータの探索、整理、結合、成形することを可能にします。DataRobotは2019年12月にPaxataを買収後、DataRobotのAIカタログや予測機能との統合を行いました。これにより、ユーザーはDataRobot Paxataで準備したデータを迅速にAI開発・利用のプロセスに連携できるようになりました。
https://www.datarobot.com/jp/platform/paxata/
[画像3: https://prtimes.jp/i/30930/33/resize/d30930-33-378164-2.jpg ]
3．ML Ops（AIモデルの実運用化）
●AIアプリケーション：AI アプリケーションは機械学習モデルを利用したアプリケーションの作成を自動化することで、最終的に意思決定をおこなうユーザーに対して使いやすいAI利用インターフェースを提供します。AIアプリケーションにより、必ずしもデータサイエンスに馴染みのないビジネスユーザーでも予測モデルを用いた予測値の取得や、予測結果の比較、逆問題による予測値の最適化などを実行でき、ビジネスの意思決定を行うことができます。アプリケーションの作成は自動化されているため、個別に行うモデルのインテグレーションは不要となります。
https://www.datarobot.com/jp/platform/ai-apps/
[画像4: https://prtimes.jp/i/30930/33/resize/d30930-33-903040-3.jpg ]
●Machine Learning Operations (ML Ops)：今回のリリースではML Opsの機能拡張として、事前構成済みのモデル実行環境が追加されました。これにより、ユーザーはPythonやRなどの言語で開発されたモデルファイルを、ドラッグアンドドロップでより簡単にデプロイできます。また、さまざまな環境にデプロイされたモデルからメトリックを取得できるリモート監視エージェントにより、DataRobot内にデプロイしたかどうかを問わずモデルの監視を一元化することが可能です。
最新リリースの詳細については、DataRobotの「新機能のご紹介」https://www.datarobot.com/jp/platform/new/のページをご覧ください。
■「DataRobot, Inc.」について（製品詳細URL：https://www.datarobot.com/jp/）
DataRobotはエンタープライズ向け人工知能（AI）のリーディングカンパニーであり、AIイノベーションを競うグローバル企業に信頼性の高いAI技術と投資利益率（ROI）を実現するサービスの提供を行っています。DataRobotのエンタープライズAIプラットフォームは、機械学習モデルの構築、デプロイ、管理を自動化によってエンドツーエンドで提供しデータサイエンスの民主化を実現します。AIを大規模に提供し、継続的にパフォーマンスを最適化することで、ビジネス価値の最大化をサポートします。DataRobotの最先端のソフトウェアと世界最高クラスのAI実装、トレーニング、サポート、サクセスサービスが、組織の規模や業種を問わず、あらゆる組織においてビジネスの成果を高めています。
DataRobotは創業以来AIに焦点を絞り、ROIを生み出すAIの提供において実績を挙げています。世界各地にオフィスを構え、New Enterprise Associates、Sapphire Ventures、Meritech、DFJ Growthなどの一流企業から4億3100万ドルの資金を調達しています。
■ 商標関連
・「DataRobot」はDataRobot, Inc.の登録商標です。
・その他の会社名、製品名、サービス名等は、各社の登録商標または商標です。
エンタープライズAIのリーダーであるDataRobot, Inc.（本社：マサチューセッツ州ボストン、CEO：Jeremy Achin、以下DataRobot）は、エンタープライズAIプラットフォーム「DataRobot」の最新版で「Visual AI」による画像を用いたモデリング機能の日本提供を開始しました。また、「DataRobot Paxata」「AIアプリケーション」の国内提供も同時に開始し、「DataRobot ML Ops」「ディープラーニングの自動化」に関する機能強化を行いました。
DataRobot は AI の民主化にあたって、単に機械学習モデルの作成や解釈を自動化しただけでは対応できない課題を解決するため、AIサクセス プログラムの提供と合わせてエンドツーエンドのAIプラットフォームの強化を進めてきました。今回の新機能リリースを経て、DataRobotは自ら作り出した機械学習の自動化(Auto ML)カテゴリーにとどまらず、エンドツーエンドでデータから価値創出を行うための主要プロセスであるData Prep (データ準備）、Auto ML（機械学習の自動化）、ML Ops（AIモデルの実運用化）のすべてを自動化できるAIプラットフォームとなりました。
[画像1: https://prtimes.jp/i/30930/33/resize/d30930-33-956667-0.jpg ]
DataRobot v6.0においては、３つの各主要コンポーネントすべてにおいて非常に重要なアップデートを行いました。
1．Auto ML（機械学習の自動化）
●Visual AI： Visual AIは画像を用いたモデルの作成、解釈、利用を圧倒的にシンプル化、自動化することで、ディープラーニングに必要なスキルやリソースを持たない組織でも画像を用いたモデリングを迅速に行うことを可能にします。ユーザーは画像ファイル群をドラッグ&ドロップするだけで、数値、カテゴリ、日付、テキストといった多様なデータとともに画像を活用したモデリングを開始でき、さまざまなAI活用テーマにおいて精度を向上できます。Visual AIは画像に対して「AIの説明性」も提供するため、画像とモデルの予測結果との関連性を理解した上でモデルを利用できます。
https://www.datarobot.com/jp/platform/regression-classification/visual-ai/
[画像2: https://prtimes.jp/i/30930/33/resize/d30930-33-300550-1.jpg ]
DataRobot のプロダクトおよびカスタマーエクスペリエンス担当シニアバイスプレジデントである Phil Gurbackiは次のように述べています。
「当社は機械学習の自動化におけるパイオニアです。今回、新しくVisual AI機能を提供することとなり、機械学習自動化テクノロジーがもたらす可能性をさらに押し広げていくことを誇りに思います。今回の新機能によって、あらゆる業界のサブジェクトマターエキスパート（SME）が、従来のデータタイプと共に関連する画像コンテンツを含めることで、ビジネスの新たな課題を解決できるようになります。最新版のAIプラットフォームは、ユーザーがAIを活用し、より幅広い観点からより最適な意思決定を実行することを可能にしてくれるのです。」
●ディープラーニングの自動化：DataRobotは、先日特許を仮出願した新たなKerasベースのモデルフレームワークにより、ディープラーニング機能を大幅に強化しました。従来、ディープラーニングモデルの学習はコストと時間を要するものでしが、本機能を活用することで、実ビジネスにおいても信頼性が高く、本番環境にデプロイ可能なディープラーニングモデルを容易に構築でき、また、モデル特性を理解することも可能となります。ユーザーはこれらを現在使用している既存のインフラ上で実現できます。
●Automated Time Series：Automated Time Seriesに新しいディープラーニング技術を導入しました。その結果、大規模な複数時系列のモデリングにおける障壁が取り除かれ、そうした予測アプリケーションの作成が容易になりました。
2．Data Prep (データ準備）
●DataRobot Paxata：DataRobot Paxataは、初心者でも知識・知見の豊富なユーザーであっても、インテリジェントで使いやすいデータ準備機能を使用して機械学習モデルの学習や予測のために必要なデータの探索、整理、結合、成形することを可能にします。DataRobotは2019年12月にPaxataを買収後、DataRobotのAIカタログや予測機能との統合を行いました。これにより、ユーザーはDataRobot Paxataで準備したデータを迅速にAI開発・利用のプロセスに連携できるようになりました。
https://www.datarobot.com/jp/platform/paxata/
[画像3: https://prtimes.jp/i/30930/33/resize/d30930-33-378164-2.jpg ]
3．ML Ops（AIモデルの実運用化）
●AIアプリケーション：AI アプリケーションは機械学習モデルを利用したアプリケーションの作成を自動化することで、最終的に意思決定をおこなうユーザーに対して使いやすいAI利用インターフェースを提供します。AIアプリケーションにより、必ずしもデータサイエンスに馴染みのないビジネスユーザーでも予測モデルを用いた予測値の取得や、予測結果の比較、逆問題による予測値の最適化などを実行でき、ビジネスの意思決定を行うことができます。アプリケーションの作成は自動化されているため、個別に行うモデルのインテグレーションは不要となります。
https://www.datarobot.com/jp/platform/ai-apps/
[画像4: https://prtimes.jp/i/30930/33/resize/d30930-33-903040-3.jpg ]
●Machine Learning Operations (ML Ops)：今回のリリースではML Opsの機能拡張として、事前構成済みのモデル実行環境が追加されました。これにより、ユーザーはPythonやRなどの言語で開発されたモデルファイルを、ドラッグアンドドロップでより簡単にデプロイできます。また、さまざまな環境にデプロイされたモデルからメトリックを取得できるリモート監視エージェントにより、DataRobot内にデプロイしたかどうかを問わずモデルの監視を一元化することが可能です。
最新リリースの詳細については、DataRobotの「新機能のご紹介」https://www.datarobot.com/jp/platform/new/のページをご覧ください。
■「DataRobot, Inc.」について（製品詳細URL：https://www.datarobot.com/jp/）
DataRobotはエンタープライズ向け人工知能（AI）のリーディングカンパニーであり、AIイノベーションを競うグローバル企業に信頼性の高いAI技術と投資利益率（ROI）を実現するサービスの提供を行っています。DataRobotのエンタープライズAIプラットフォームは、機械学習モデルの構築、デプロイ、管理を自動化によってエンドツーエンドで提供しデータサイエンスの民主化を実現します。AIを大規模に提供し、継続的にパフォーマンスを最適化することで、ビジネス価値の最大化をサポートします。DataRobotの最先端のソフトウェアと世界最高クラスのAI実装、トレーニング、サポート、サクセスサービスが、組織の規模や業種を問わず、あらゆる組織においてビジネスの成果を高めています。
DataRobotは創業以来AIに焦点を絞り、ROIを生み出すAIの提供において実績を挙げています。世界各地にオフィスを構え、New Enterprise Associates、Sapphire Ventures、Meritech、DFJ Growthなどの一流企業から4億3100万ドルの資金を調達しています。
■ 商標関連
・「DataRobot」はDataRobot, Inc.の登録商標です。
・その他の会社名、製品名、サービス名等は、各社の登録商標または商標です。
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