新機能のご紹介

AI を活用した予測で不確実性に対応

顧客の行動やニーズは劇的に変化しています。そこで企業は、顧客のニーズを満たす新たな機会を特定するために、俊敏性を高めて変化に対応しています。データから傾向が見つかれば将来の見通しを立てるのに役立つため、企業はますます予測に頼るようになっています。しかし、予測は依然として複雑で手間のかかる作業です。手動でデータを更新し、予測結果を調整する必要があります。その結果、企業の意思決定に遅れが生じ、新しい需要パターンや市場の変化にすばやく対応できなくなる可能性があります。

AI を活用した予測によって、組織は変化に対応するスピードを速め、適切な意思決定が下せるようになります。さまざまなデータサイエンティストが、DataRobot AI Cloud を活用して AI 予測を進化させ、自動化とトップレベルのモデリング手法を組み合わせて予測を効率化しています。これにより、精度を損なうことなく実験をより迅速に行い、新しいセグメントのモデルを構築できるようになります。また、最も重要な点として、数回のクリックだけで追加作業なしにモデルを運用できるようになります。

DataRobot AI Cloud の新機能については、以下をご覧ください。

いろいろな組織に導入された AI 環境が成熟していくにつれ、規模やスピードに加えて、AI モデルの公平性や精度の保証という面でも、求められるレベルが高まっています。クラウドベース AI プラットフォームのマンスリーリリースシリーズの第一弾、DataRobot AI Cloud 2022 年 5 月リリースでは、ユーザーがスクリプティングやデータのアップロードに費やす時間を減らし、モデルの改善やインパクトのある成果の実現に注力する時間を増やすのに役立つ新機能に重点が置かれています。

DataRobot AI Cloud 2022 年 5 月リリースでは、変化の激しい世界でデータサイエンティストやビジネスリーダーが AI で成功を収める助けとなる、40 近くの新機能が提供されています。

あらゆる業界の企業がさまざまな課題と不確実性に直面しています。DataRobot AI Cloud 8.0 は、組織が変化する市場環境に対応し、成長の加速、運用コストの削減、カスタマーエンゲージメントの向上といった明確なビジネス成果を上げられるよう支援する、ミッションクリティカルなイノベーションです。

DataRobot AI Cloud 8.0 は、40 を超える新機能と強化された機能を提供することで、世界で最も信頼され、広く導入されている AI プラットフォームをさらに強化しています。新機能には、以下のものが含まれます。

• AI アプリケーションビルダーでの時系列のサポート
• オンプレミス環境を含むマルチクラウドアーキテクチャ全体に拡張された Continuous AI
• 接続性の強化により、Microsoft Active Directory を利用した Azure Synapse SQL との接続および Snowflake でのスコアリングコードの実行を実現

これらの新機能を組み合わせることで、あらゆる企業が、より的確かつインテリジェントな予測を活用して、極めて予測が困難な市場にも対応できるようになります。

AI を活用したインサイトを適切なタイミングで入手できることは非常に重要です。時系列デプロイを基にインテリジェントなアプリケーションをすばやく構築し、実用的な予測をわずか数分で利用できるようになりました。

DataRobot AI Cloud 8.0 は、本番環境のすべてのモデルを継続的に監視し、どのモデルも最高のパフォーマンスで動作するよう維持しながら、ドリフトの調整、変化する倫理基準への適応、ガバナンスポリシーへの対応を行っています。新型コロナウイルスや経済情勢の変化など、現実世界の変化にあらゆる企業が日々対処している今、DataRobot AI Cloud 8.0 が提供する継続的な監視がこれまで以上に重要になっています。

また、AI Cloud プラットフォームの接続性を拡張して Azure Synapse SQL データへのアクセスを可能にし、DataRobot のスコアリングコード（英語）を Snowflake で直接実行できるようにしたことで、大規模なデータセットを迅速に保存できるようになりました。これにより、すべてのお客様が AWS Redshift、Oracle、SAP Hana、Google BigQuery などの幅広いデータソースに接続して、完成度の高い高品質のモデルを構築できます。

さらに詳しくご紹介しましょう。

予測 AI アプリケーションでビジネスユーザーを支援

多くのグローバル市場が長引くパンデミックへの対応から日常を取り戻しつつあるとはいえ、市場の先行きは不透明なままです。今や、迅速で正確な意思決定はかつてないほど業績を左右する時代となりました。現場の意思決定者に実用的なインサイトを提供することがますます求められる中、自動予測のためのツールを活用する方法を模索する企業が増えています。

リリース 7.3 では、あらゆるユーザーを対象とした機能強化を行い、全社的かつ AI ドリブンな意思決定を 1 つのプラットフォームから行えるようになりました。

SaaS ユーザーが、Composable ML とコードを駆使したパイプラインを利用できるようになり、 また、モデリング機能がさらに進化しました。お客様はクラスタリング、セグメントモデリング、クラス数制限のない多クラス分類、マルチラベル分類など、すぐに利用できる新しい機能を活用し、手持ちのデータと組み合わせることで、さまざまな課題を解決できます。

MLOps 製品 の一部として、コンプライアンスドキュメントの自動作成機能が提供され、あらゆるモデルで規制当局の審査に対する準備を迅速に行うことができます。また、チャレンジャーモデル比較機能（英語）が搭載され、モデルの置き換えを決断する前に、チャンピオンモデルやチャレンジャーモデルの動作を確認し、比較できるようになりました。

さらに、リリース 7.3 では、アプリケーションビルダーの機能が拡張されました。使いやすく、カスタマイズ可能なアプリケーションビルダーが時系列モデルに対応したため、より多くの AI ドリブンなアプリケーションをコーディングなしに構築して、さまざまな複雑なユースケースに対応できます。 

以上は、主な機能のほんの一部にすぎません。さらに詳しくご紹介しましょう。

コードを駆使したデータサイエンス

Composable ML

世界トップレベルの自動化で専門知識を強化。リリース 7.3 より、SaaS ユーザーが DataRobot Composable ML を利用できるようになりました。Composable ML では、再利用可能な構成要素を含むブループリントを作成できるため、上級データサイエンティストは、ライブラリの管理やコードの編集、モデル運用のルーチンタスクの準備にかかる時間を節約し、データの実験や高度なアルゴリズムの利用など、価値の高いデータサイエンス活動に専念できます。DataRobot は、ブループリントを自動的に生成およびトレーニングすることで、適切なオプションを提示するため、データサイエンティストは、カスタムコードを組み合わせて新しいタスクを作成し、必要なモデリングロジックを組み込むことができます。作成したコンポーネントを共有すれば、組織内のすべてのユーザーがそのコンポーネントを活用できます。タスクとコードに専念でき、DevOps の余分な作業をすることなく、DataRobot のさまざまな機能（リーダーボード、インサイト、コンプライアンスドキュメント、監視、ガバナンスなど）とのシームレスな連携が可能です。

リリース 7.2 では、Composable ML（本機能はプレビュー版）とコードを駆使したデータ準備やデータパイプラインによって、コーディングを好むデータサイエンティストも DataRobot をより快適に利用できるようになりました。また、MLOps には、実稼働モデルを最高のパフォーマンスに保つ Continuous AI（本機能はプレビュー版）、モデルの公平性を維持するバイアス監視、およびビジネスルールをそれぞれの予測に適用できる新しいディシジョンインテリジェンスフロー（本機能はプレビュー版）が追加されています。

これまでで最も魅力的なリリースの詳細については、この記事の続きをお読みください。

コーディングを好むデータサイエンスの専門家のための強力なツール

Composable ML

（本機能はプレビュー版です）世界最高水準の自動化により反復作業から解放されることで、専門知識を向上。データサイエンティストはトップレベルのモデルを構築するために、常にデータとアルゴリズムを試す必要があります。しかし実際には、データサイエンティストは、特徴量の変換やモデルを運用化するためのコーディングなど、日常的に繰り返される作業にかなりの時間を費やしており、データやアルゴリズムを試す時間は実のところほとんどありません。

2021 年は折り返し地点を過ぎたところですが、早くも今年 2 回目のメジャーリリースを発表できることを嬉しく思います。今回のリリースでは、Automated Machine Learning（AutoML）で自動特徴量探索と Snowflake が​標準で連携し、データ処理を Snowflake にプッシュダウンできるようにました。また、Automated Time Series では、DataRobot 独自の予測モデルである Eureqa の機能が強化されました。
これらは今回のリリースのほんの一部です。ご興味をお持ちいただけましたら、リリース 7.1 をぜひお試しください。

AI レポートの自動作成

AI プロジェクトのための信頼できるインサイト。AI レポートを自動で作成できるようになりました。AI レポートは、モデリングプロジェクトで得られた最も重要な知見を、関係者がすぐに利用できる形式でまとめたものです。数回クリックするだけで、AI プロジェクトの包括的な概要を入手できます。このレポートはで、予測の速度（スピード）や交差検定のスコアなど、パフォーマンス最上位モデルの精度に関するインサイトが得られます。また、パフォーマンス最上位モデルの特徴量のインパクトを示すヒストグラムから解釈可能性に関するインサイトを取得することもできます。AI レポートに出力されるモデルの詳細説明、パフォーマンス指標、および倫理についてのインサイトを利用すれば、AI プロジェクトに対する全体的な信頼を確立し、主要な関係者向けに価値を証明するのに役立ちます。

2021 年最初のリリースについてご紹介します。DataRobot リリース 7.0 では、人気の高い既存製品すべてで機能強化を実施したことで、DataRobot のプラットフォーム全体が革新的に進化しました。Data Prep ではスコアリングツールが改善され、Visual Artificial Intelligence（AI） に画像オーグメンテーション機能が追加されました。また、AutoML と AutoTS にカスタマイズ可能なコンプライアンスレポートが導入されたほか、DataRobot 以外のモデルとの比較が簡単にできる機能も追加されました。MLOps では、構築に使用された言語やフレームワーク、デプロイ先の環境を問わず、あらゆるモデルにチャレンジャーモデルを設定できるようになりました。この新しいリリースの主な機能は次のとおりです。

強化された予測準備

データのスコアリングで最高クラスの柔軟性を実現。DataRobot のセルフサービス型データ準備が、リリース 7.0 でさらにパワフルになりました。モデルトレーニング用のデータを迅速かつ簡単に準備できるだけではありません。視覚的なデータ準備機能を使って、モデル構築後に新しいデータをスコアリングし、あらゆる用途にデータを使用できます。DataRobot のデータ準備ツールはエンドツーエンドの AI プラットフォーム内でシームレスに動作するため、誰でも信じられないほど簡単に、どんなデプロイ済みモデルからでもスコアリングデータを取得できます。これにより、スコアリングデータを本稼働環境のデータパイプラインに統合したり、オンプレミスやクラウドで一般的に使用される多種多様なエンタープライズデータソースに書き出したりすることができます。すべてのスコアリングデータがインテリジェントにキャッシュされるため、ダウンストリームアプリケーションでは高速でのデータ読み出しが可能です。また、すべての予測について SHAP ベースと XEMP ベースの両方の説明を取得できるため、完全な透明性と AI の信頼性を確保できます。

DataRobot リリース 6.3 が新登場。ご要望の多かった機能が惜しみなく搭載されました。Automated Machine Learning（AutoML）にバイアスと公平性のテストが追加され、MLOps にポータブル予測サーバーが導入されました。また、Automated Time Series では特徴量の系統の可視化、ディープラーニングブループリントの新規追加、祝日カレンダーの事前ロードなど、多くの機能強化を行ったことで、すべての時系列モデルについて、より深いインサイトの取得と、よりわかりやすい説明が可能になりました。

バイアスと公平性の自動テスト

価値観を共有する AI。信頼できる AI を構築するためには、AI が常にユーザーと同じ倫理観と価値観を持つことが重要です。DataRobot リリース 6.3 で新たに提供されるバイアスと公平性のテストでは、データセット内の保護された特徴量にフラグを立てることができ、それに従って、ユースケースの詳細に合った最適な公平性基準を選択できます。モデルが構築されたら、視覚的に表現されたインサイトによって、選択したバイアスと公平性のテストの結果が示されます。バイアスが見つかった場合は、クラス間のデータの相違ツールを使用することで、根本原因を分析し、データ内のバイアスの発生源を診断できます。最終的にはデータの収集または処理におけるバイアスの軽減方法が提示されます。

DataRobot リリース 6.2 の提供を開始しました。AI によりデータを価値に変えるまでのすべてのステップについて革新的な機能が数多く搭載されています。このリリースには、さらに進化した特徴量探索、精度を最大限に高めるための包括的なオートパイロットモード、異常評価のインサイト、MLOps での承認ワークフローによるガバナンスなどの機能が含まれています。

さらに進化した特徴量探索

生のデータから予測のシグナルをキャッチ

リリース 6.2 では、自動特徴量探索機能がさらに進化しました。データセット間の関係性を定義するワークフローを強化し、より直感的に使用できるようになりました。複数のデータセットを選択したり、すべての関係を一度に定義、変更、視覚化したりすることができます。また、特徴量探索の透明性が向上しました。ログにアクセスことで、どのような特徴量が探索され、破棄され、また生成されたかを確認することができます。さらに、特徴量探索プロセスで得られたすべての値を含む、完全なトレーニングデータセットをダウンロードすることも可能です。