DataRobot, Inc.日本ビジネス本格始動カントリーマネージャーに原沢滋が就任
米国DataRobot,Inc.(本社:マサチューセッツ州ボストン) は、2017年度より東京オフィス(千代田区丸の内1-5-1 新丸の内ビル9階)を新設し、日本市場において本格的にビジネスを展開します。
カントリーマネージャーに前日本ネティーザの原沢滋が2017年2月28日付けで就任しました。
就任にあたって原沢は「昨今のAIブームによって、日本のビジネス環境は大きく変わろうとしています、その中で、機械学習の自動化ソリューションであるDataRobotを、日本の皆様にご紹介できることを嬉しく思っています。今回、日本でのオフィスを開設するにあたり、営業、サポート、マーケテイングと増強し、日本のお客様のお役に立つ事ができるよう精進してまいります」と述べています。
2015年11月にリクルートホールティング様のファンドにより出資を受けたDataRobot, Incは、同年末に現チーフ データサイエンティストのシバタアキラにより日本支社を始動させました。2016年7月には日本の販売代理店として、新日鉄住金ソリューションズ様を迎え、多くのメディアでも最先端の人工知能として取り上げています。
2017年2月現在、日本国内では大阪ガス様、トランスコスモス様、パナソニック様、リクルートホールディングス様をはじめ、金融、メディア、製造、インターネット、コンサルティング、人材派遣、アウトーソーシング、流通とさまざまな分野の企業に採用されています。
今回の日本オフィスの開設にあたり、DataRobot, Inc. が日本に進出した直後から注目し、いち早くユーザーとして利用している、大阪ガスのビジネスアナリシスセンターの河本所長は「大阪ガスの分析チームはDataRobotをいち早く導入し利用しています。今回のDataRobot, Inc.の日本オフィスの開設は、日本語のサポートや新機能の提供の敏速な対応という意味でとても期待しています」とコメントしています。
またDataRobotの利用を推進しているパナソニックAI総括担当・井上昭彦氏も「弊社のお客様向けのさまざまなソリューション提案や社内の生産効率の改善を加速する目的で活用しています。サードパーティと連携した時系列データへの対応や特徴量自動抽出技術の取り込みなど、DataRobotのさらなる進化に期待しています」と、最先端のAI技術であるDataRobotへの期待を表明していただいています。
リクルートホールディングスのR&D本部RIT推進室グループマネジャーである加藤真吾氏は次のように述べています。「現在、弊社では採用や集客、営業支援や需要予測といった様々な用途でDataRobotを活用すべく検証を進めています。すでに採用業務の実プロセスの一部に組み込んでおり、これまで人手で行っていた作業を1/4に軽減できるなどの効果を得ています。」
DataRobot, Inc.は昨今の人工知能におけるビジネスの変革とますます拡大する機械学習マーケットにおいて、日本マーケットは世界で最もフォーカスすべきマーケットの1つとして、全社で注力していきます。また、DataRobot, Inc.は全世界に於いて機械学習の民主化を目指し、マーケットリーダーとして活動を推進して参ります。
<DataRobotとは>
DataRobotは世界で最も先進的なエンタープライズ機械学習プラットフォームです。機械学習プロジェクトの各ワークフローを大幅に自動化することでデータ活用を飛躍的に向上させます。優れたユーザーインターフェイスによる高い操作性だけでなく、一般的な機械学習ツールでは機械学習フローをデータサイエンティストが設計しなくてはならないのに対し、事前にソフトに埋め込まれた世界最強(注1:弊社にはデータサイエンティストのコンペサイト、Kaggleにて世界1位にランクインしたデータサイエンティストが多数在籍しています)のデータサイエンティストの知見を自動で選択します。それにより、誰でも簡単に超高精度の予測モデル生成を行えます。高速なモデル生成に加え、モデルのビジネス導入までを自動化しているため、事業への展開がスムーズに行えます。
<DataRobotの最新Ver2.9>
ーローカライズ
・ユーザーインターフェイスの完全日本語化
・マニュアルの完全日本語化
・日本語テキストデータへの対応(自動NLP処理)
ー入力データ環境の追加
・Linux版に加え、Hadoop版の提供を開始
ー新しいアルゴリズムの導入
・TensorFlowライブラリーを使った深層学習アルゴリズム
・RandomForestビニング処理と回帰モデルのハイブリッドアルゴリズム
ーモデルの透明化と予測の解釈:モデルをより深く解釈するための機能を多数搭載
・モデル精度の計測:検定パーティショニング、交差検定
・モデル精度の特徴精査:Lift Chart、RoC Curve
・精度に寄与する入力変数:特微量インパクトの計算
・特徴量と予測の関係分析:モデルX-ray
・モデル係数の詳細:回帰モデルにおけるモデル係数の書き出し
・予測値の解釈:リーズンコードによる予測値の説明
ーモデルのエクスポートが可能に
・バイナリモデルのエクスポートとインポート
・自社環境で実行可能なスクリプトのエクスポート
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<DataRobot,Inc.とは>
2012年に米国マサチューセッツ州ボストンにて設立。現在はアメリカのほか、日本、イギリス、ウクライナ、シンガポール、オーストリア、ベラルーシ、インド、アメリカ、インドなど世界に営業拠点を置いてビジネスを行なっており、スポーツ、金融、ヘルスケア、小売ほか、幅広い業界で採用されています。
本件に関するお問い合わせ先
DataRobot,Inc. ジャパンマーケティング担当 小林奈津子
e-mail : natsuko.kobayashi@datarobot.com