企業におけるデータ分析、活用において最も重要な点は、データからビジネスの課題を解決するためのインサイト（洞察）を見つけだすことです。dotData独自の特徴量自動設計が、人間には気がつかなかった隠れたインサイトを導き出し、高度な将来予測を可能とします。dotDataは、業務データとAI（人工知能）、機械学習、ビジネスインテリジェンスをはじめとする全てのデータ分析をつなぐ基盤となり、企業におけるデータ活用を民主化し加速します。
dotDataのAIによる
特徴量自動設計で
ビジネスの洞察を導き
企業のDXを加速
dotDataは、特徴量の導き出すビジネスインサイト（洞察）によって、全ての企業がデータに基づき、より良い製品やサービスを生み出すことができる世界を実現します。
特徴量自動設計で、全ての企業のデータ活用を民主化・加速
dotDataのAIプラットフォーム
dotDataは、独自の特徴量自動設計技術をコアとして、機械学習でAIモデルを構築する、特徴量をアセットとして蓄積しデータを強化する、データインサイト（洞察）を抽出して業務をデータドリブンに変革するといった、様々なシーン毎に最適なAIプラットフォームを提供し、データ活用、AIによるビジネスのDXを支援します。どのプラットフォームが自社に最適かを見つける為には、dotDataの全てのAIプラットフォーム一覧をご覧ください。
dotData Enterprise データサイエンスのプロセス全体を自動化
dotData Enterpriseは、事業部門やデータ分析部門が、ノーコードで予測AI開発を行うことができるAIプラットフォームです。特徴量自動設計と機械学習自動化（AutoML）によって、AIの専門知識やコーディングなしで、業務データから特徴量の抽出、そして機械学習による予測モデルの構築まで、ワンストップでAIを開発することができます。dotData Enterpriseを使用すると、通常は数か月かかる予測分析を、たった数日で実施でき、素早くビジネスでAIを活用でき、将来の予測やデータからの洞察が得られます。
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dotData Feature Factory 特徴量をアセット化し全てのAI/BIを強化
dotData Feature Factoryは、データサイエンティストやIT部門が、企業がキュレーションされたデータ（すなわち特徴量）を開発するために、データ加工に関するノウハウを再利用可能なアセットとして蓄積する仕組みを提供します。データ中心に構築される特徴量空間から、アルゴリズムによってデータに隠れたパターン（特徴量）を発見し、特徴量発見のスピードと効率、再利用性と再現性、専門家間の連携、品質と透明性を向上します。dotData Feature Factoryは、機械学習モデルによる予測、ビジネスインテリジェンス（BI）によるデータ可視化、或いはマーケティングオートメーションのような、全てのデータアプリケーションを強化します。
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dotData Insight 業務部門が自ら洞察を導き出す
dotData Insightは、事業部門が主役のビジネスアナリティクスを実現する革新的なデータ分析プラットフォームです。dotDataの隠れたパターン（特徴量）を、BIツールのような直感的で使いやすいインターフェースを通じて提供します。dotData独自のAIが解析するデータの特徴を、生成AIの「世界知識」で補完し、実用的なビジネス仮説を生み出します。この融合により、業務部門は、データの洞察を直感的に理解し、新しいビジネス仮説を立て、戦略立案や施策実行をより効果的に行うことができます。
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dotData Ops 特徴量・モデルの本番運用を簡易化・自動化
dotData Opsは、データ、特徴量、予測パイプラインを、分析チームがセルフサービスでデプロイ、実ビジネスで運用するための環境を提供します。データ分析のビジネス価値を業務で試行し素早く検証することで、意思決定者からの信頼を高め、本番運用への投資判断を加速します。dotDataの特徴量自動設計によって、ビジネス価値の検証、特徴量ドリフトの診断、予測精度の改善など、MLOpsを革新します。
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dotData Cloud フルマネージド、SaaSでビジネスの成果に注力
dotData Cloudは、dotDataの各AIプラットフォームを、dotDataがフルマネージドでSaaS提供します。データ分析を行う環境のための大規模なインフラ構築や管理が必要なく、TOC（Total Cost of Ownership: 総保有コスト）を最小化するとともに、AI開発をすぐに試行し、重要な課題に集中して取り組むことができます。dotData Cloudのアーキテクチャは、AWS技術パートナーの最高位である「コンピテンシーパートナー」として認定を受けており、また、データセキュリティを高めるために、日本リージョンでシングルテナント方式を採用しています。
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dotData Stream リアルタイム予測を実現するAIコンテナ
dotData Streamは、リアルタイム・ストリーム予測を実現するプラットフォームです。dotData EnterpriseとFeature Factoryで開発したモデルを、コマンドひとつで直ちにコンテナ化・マイクロサービス化された予測を展開することができます。オンプレミス、クラウド、さらには、IoTのエッジサーバーといったような幅広い環境でのAIの予測を活用することができます。
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dotData ビジネスアナリティクス人材育成サービス
DX時代にデータを活用したビジネス変革が必須となる中、多くの企業は「ツール導入後の活用停滞」や「AI・BI教育の定着不足」に直面しています。この課題に対して、dotDataのビジネスアナリティクス人材育成サービスは、「データを分析するスキル」よりも、「データを基にビジネスを分析する能力」を育成し、データドリブンな企業文化の確立を支援します。
データ活用と成功へのステップ
dotDataのAI活用事例
株式会社JALエンジニアリング
dotDataによって、整備士・エンジニアの知見に基づく仮説検証型分析では見い出すことができなかった不具合の予兆につながる新たな特徴量を作成することが可能になりました。
株式会社JALエンジニアリング 技術部 システム技術室(当時) 谷内亨氏
三井住友海上火災保険株式会社
dotDataの特徴量を通じた営業活動や顧客接点におけるデータの有効性が実感できたことで、データドリブンな発想を持つ風土が醸成されつつあり、社員・代理店のDXが飛躍的に進んでいます。
三井住友海上火災保険株式会社 ビジネスデザイン部 データサイエンスチーム シニアアドバイザー 松村隆司氏
業界・業務別のAI活用事例
金融
dotDataのAI技術は、顧客データ分析を通じて金融商品やサービスのCXを革新し、銀行業界の成長を実現します。アジャイルなデータ活用でリスクモデルの向上、不正対策、コンプライアンス強化に貢献し、金融業界のDXを促進しています。
保険
AIとデータ活用で、顧客の深層ニーズを把握しパーソナライズ保険提案が可能になり、CXを革新します。リスク評価の精度向上、クレーム迅速処理、不正請求早期発見により、保険業界のDXを支援しています。
製造業
dotDataは、複数のソースデータを活用して、予知保全、品質に関する問題の特定、サプライチェーンの最適化など、製造業にとって効果的なAI・機械学習モデル構築の支援を行い、製造業界のDXを推進しています。
通信
dotDataのAI技術は、CXの革新、ネットワーク品質の最適化、経済圏拡大に活用されます。特徴量分析により、顧客解約減少、新サービスのアップセル・クロスセル拡大、サービス品質向上の要因を導き出します。
dotDataについて
dotDataは、NECの最年少首席研究員であった藤巻遼平が、「全ての企業がデータに基づいて、より良い製品やサービスを生み出すことができる世界を創る」というビジョンを掲げ、米国シリコンバレーで創業した企業です。企業のデータ分析やAI、機械学習開発において最も難しいと言われる特徴量発見・抽出を、独自のAIで自動化。dotDataの特徴量自動設計技術は、ユーザーが、企業の抱える様々な課題に対して、データからビジネスの洞察（特徴量）を自動的に発見・抽出するのを可能にすることで、企業のビジネス成長やデータドリブンDXを支援しています。