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2019年7月23日(火)日川 佳三（IT Leaders編集部）

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写真1：DataRobot Japanでチーフデータサイエンティストを務めるシバタアキラ氏
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　DataRobot Japanの「DataRobot」は、分析用のデータさえ用意すれば、データサイエンティストでなくても簡単にマシンラーニングを用いて予測モデルを作成するソフトである。

　教師あり学習を自動化して、真偽の分類や数値の予測などに利用できる。Web画面からデータを登録して「何を予測するか」を指定するだけで、予測モデルを自動生成する。複数のアルゴリズムを使ってモデルを生成し、より精度の高いモデルを自動で採用する。時系列データの予測モデルも作成できる。

　DataRobotの導入を支援するサービスとして、トレーニングプログラムやコンサルティングサービスを提供している。2018年4月には、主にトップダウン型の大規模プロジェクトに向けて、DataRobotのライセンスにトレーニングやSIサービスなどをセット化したパッケージ「AI-Driven Enterprise Package」を発表した（関連記事：機械学習を自動化するDataRobot、育成プログラムなどをセット化した“AI民主化推進パッケージ”）。

コンサルティングメニューを体系化して整備

　今回、DataRobotの導入コンサルティングを体系化/メニュー化したプログラムとして、AIサクセスプログラムを用意した。テーマの創出からビジネスでの実利用に至るまで、それぞれのタイミングで何をやるのかを明確化した。これにより、大規模なトップダウンプロジェクトだけでなく、いくつかのAI活用テーマを現場レベルで推進したいユーザーに対しても、適切なレベルの支援ができるとしている。

　コンサルティングサービスの体系化に合わせて、DataRobot社内のコンサルティング体制も整備した。新チームの1つ「AIサクセスマネージャー」（現在5人）は、ユーザーにとっての成功の定義と目標を理解し、積極的に提案、アドバイス、フォローする。新チームの1つ「フィールドエンジニア」（専任と兼任を合わせて現在5人）は、DataRobotを顧客の環境に導入する上での技術支援を提供する。

　導入コンサルティングを体系化して整備した背景として同社は、多くのユーザーが判定モデルを実装して終わっており、ビジネスへの適用ができていないことを挙げる。モデル作成者だけでは事業は回らないと、DataRobot Japanでチーフデータサイエンティストを務めるシバタアキラ氏は指摘（写真1、図1）。「テーマ創出、モデルの構築と検証、ビジネス適用、のそれぞれの段階で、やらなければならないことがある」（同氏）。

図1：データから予測モデルを作成するモデル開発担当だけでは、データ分析プロジェクトは回らない（出典：DataRobot Japan）
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