Driverless AI

データサイエンティスト不足の問題を解消機械学習の自動化を実現

最近は売り上げ予測、生産設備の故障予測や品質管理など、ビジネスのさまざまな場面で、実際に人工知能=AIを導入・活用して大きな効果を上げることができるようになってきています。 しかし、AIを導入するにあたり「データサイエンティスト・機械学習エンジニアが足りない」という問題があります。 各企業で求人募集やAI人材の育成に取り組んでいますが、追いつかずにAI導入の壁になっているのが実情です。

こうした人材不足の課題を補い、企業におけるAI活用を促進する手助けとなるのが、世界のトップデータサイエンティストのノウハウをソフトウェア化したAIツール「Driverless AI」です。通常はデータサイエンティストが行う機械学習モデルの作成業務を自動化・高速化します。

Driverless AIの3つの強み

1.高速

GPUを活用した高速演算でモデル作成にかかる時間を大幅に短縮。作成したモデルは現場ですぐに利用可能。

2.高精度

世界のトップデータサイエンティストのノウハウをソフトウェア化し、高度なスキルを持たずともデータを投入するだけで高精度なモデル構築を実現。

3.信頼

予測結果に影響を与えた要因を視覚的に解釈できるため、ビジネスの場で要求される説明責任を果たすことが可能。AIのブラックボックス化を回避。

How to use 簡単3つのステップ

※必要に応じて精度、時間、モデルの説明性についての3つのパラメーターと時系列データに関するパラメーターを調整可能

Driverless AIの主な機能

データの自動可視化

直感的にデータを理解することができ、モデル作成前にデータの概要を掴むことができます。

外れ値/ヒストグラム/相関グラフ/ヒートマップ等

特徴量自動設計

データサイエンティストのノウハウに依存する特徴量エンジニアリングを自動化しています。

ユーザーは高度なスキルを必要としません。

モデルの判定理由可視化

予測結果に影響を与えたパラメータを視覚的に解釈できます。モデル全体はもちろん、クラスタ、個別結果ごとに説明することが可能となり、AIのブラックボックス化を防ぎます。

K-LIME/Shapley/Variable Importance(変数重要性)/Decision Tree(決定木)/Partial Dependence(部分依存)

モデル結果レポート作成

作成されたモデルをビジネスサイドや経営層に説明する際に必要となるレポートを自動生成してくれます。

モデルを作成する際に使用したデータの詳細/アルゴリズム/モデルチューニングフロー/特徴量の重要度/特徴量設計のテクニック等

Python/Java環境用実行モジュール生成

作成したモデルを社内既存システムや新規システムに実装するためのPythonとJava環境用の実行モジュールを自動生成します。

時系列データ対応

時系列データについてもモデルを作成することができます。時間の順序を自動で検出します。

製造業におけるさまざまな課題

歩留まり率の向上
性能予測
製造設備の異常検知
不良品検知
製品の故障予測
製品在庫管理
製品需要予測

Driverless AIで課題を解決

AIでビジネス課題を解決しよう!と検討する中で、リソース不足やスピードがボトルネックになることはありませんか?
マクニカでは、高度なスキルを持たずとも簡単に扱える機会学習自動化ツールDriverless AIの提供・サポートに加え、その前後の工程における問題もヒアリングしたうえで、お客様のビジネスにおける課題解決をお手伝いさせていただきます。