DataRobot の研究とイノベーション

2023 年（現在）

生成 AI

あらゆるクラウドで生成 AI と予測 AI 両方のニーズをエンドツーエンドに満たす唯一のオープンソリューションです。ベンダーの自律性を維持して任意の LLM を使用し、ベクターデータベースやオーダーメイドの 生成 AI アプリを作成し、Azure OpenAI-powered Code Assist や Streamlit などの統合を活用します。生成 AI 資産をどこにでもデプロイできるほか、カスタム指標（有害性モニタリング、LLM のコスト、LLM がトピックから逸脱していないかなど）を利用して一元的に監視できます。

AI の可観測性

市場をリードする AI の可観測性が、すべての AI 運用を包括的に可視化します。パイプラインを手動で構築することなく、オンプレミスまたは大規模クラウドプロバイダーにデプロイされたすべての生成 AI と予測 AI の監視ジョブをスケジュールします。LLM のコスト、有害性スコア、LLM がトピックから逸脱していないかなど、カスタム指標を追跡することでビジネスに重要な要素を監視します。

2020 ～ 2022 年

より早く結果を出すためのメタラーニング

DataRobot AutoML の継続的な最適化によってデータサイエンスの効率を向上し、クイックランオートパイロットオプションで結果の生成速度を 21% 高めます。この高速化には、データサイエンスのユースケースを解決してきた DataRobot の 10 年間の専門知識が活かされています。

革新的なモデリング戦略

モデリング戦略のイノベーションには、予測精度と複雑さのバランスをとるための独自の遺伝的アルゴリズムである「Eureqa」（2017 年以降）が含まれています。また、GA2M モデルと Keras モデル（Keras Deep CTR ネットワークなど）のサポートも新たに追加されています。

2018 ～ 2020 年

Automated Time Series の進歩

時系列の自動化（AutoTS）では、コアとなる時系列予測に加えて、時間対応モデリングによる行レベルの予測も可能です。AutoTS の進化には、セグメントモデリング、すぐに使用できる時系列クラスタリング、時間外検定、ナウキャスティング（最近の過去データと現在のデータを使用）などが含まれます。

エンタープライズグレードのガバナンス

独自のサービスであるモデル文書の自動作成は、モデルコンポーネントが意図したとおりに機能し、概念的に健全であるという証拠になります。銀行業界では、この文書は連邦準備制度の SR 11-7: モデルリスク管理に関するガイダンスを完成させるのに役立ちます。その他のイノベーションとして、本番環境におけるバイアスと公平性の監視などがあります。

自動化された特徴量の検出

特徴量の自動検出では、複数のソースから新しいデータをすばやく見つけ出し、特定のアルゴリズムごとに有用な特徴量の作成と変換を自動化します。このような市場をリードする機能を利用し、ユーザーはより短時間で優れたモデルを構築できます。

2016 ～ 2018 年

マルチモーダルモデリング

GUI を介した初のマルチモーダルモデリングを実現します。地理空間や時系列などのデータ型を簡単に取り込んだあと、非構造化テキストや画像データを含めてモデルの結果を改善します。

マルチモーダル特徴量エンジニアリング

自動化された特徴量エンジニアリングは、テキストや時系列などのさまざまなデータ型を処理します。DataRobot はこの分野の専門知識を活用して、特徴量エンジニアリングが必要なアルゴリズムや各アルゴリズムに最適な手法を自動的に特定し、モデル比較を実行して最適なアプローチを特定します。

2014 ～ 2016 年

自動化されたモデリング

データの前処理、特徴量エンジニアリング、モデリングブループリントの完全自動生成（Metablueprint）と評価（Leaderboard）を提供する世界初の Automated Machine Learning（AutoML）ソリューションをリリースしました。再現性のある堅牢なモデル選択により、組織の正確性と信頼性を向上させます。

ワンクリックデプロイ

「ワンクリックデプロイ」でモデルをすばやくデプロイする機能を導入し、DataRobot MLOps ソリューションの基盤を確立しました。

2012 年

創業