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2025年1月24日(金)IT Leaders編集部、日川 佳三

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　米dotDataの「dotData Insight」は、特徴量自動設計とAIを組み合わせたクラウド型データ分析ツールである。データに見られる特徴量（パターン）をAIが自動で設計・抽出し、それを生成AIが解釈して得られた洞察を提示する。ユーザーは、洞察について生成AIと対話しながらビジネスの施策を導き出せる（関連記事：AIデータ分析ツール新版「dotData Insight 1.2」、テキストデータから特徴量を抽出可能に）。

画面1：「dotData Insight」の画面例（出典：米dotData）
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　事業部門のユーザーに向けて提供している。「利用にあたって統計やAIの知識は不要。BIツールのように、データと分析の目的を指定すれば、だれもが簡単にデータから洞察を得られる」（dotData）。どんなテーマで何を分析すべきかについて、業務の悩みや改善したい点を生成AIへ伝えるだけで企画案が得られる。

　新版の1.3では、洞察の抽出に有用なカラムの組み合わせ方をAIが推薦する仕組みが備わった。「統計的な有用性を基にカラムを組み合わせるだけでは、データの意味を考慮しないため、疑似相関の問題や解釈できない組み合わせばかりが抽出される問題がある」（同社）。そのため、前版まではユーザーが業務知識を利用して手作業でカラムを組み合わせていた。

　新版では、カラムの組み合わせの意味や解釈性を生成AIが評価する。解釈性を保ちながら、複数のカラムを組み合わせて深い洞察を発見できるようになったとしている。

　また、データのクレンジング方法をAIがユーザーに提案するようにした。SQLの記述やGUIの操作などによるデータの前処理が不要になる。

　まず、取り込んだテーブルをAIが解析し、カテゴリ値の表記ゆれ、欠損値や異常値、レコードの重複などの問題を検出する。その後、検出した問題に対する修正方法をユーザーに提案する。ユーザーはAIが報告した問題点を確認し、修正したい項目を選択することで、AIがデータをクレンジングする。

　これら以外に、ビジネス施策の前後における特徴量やビジネスKPIの変化、異なる母集団の間での傾向の違いを比較する機能や、メールやSlackへのジョブの完了通知など、製品の利便性を高める機能が加わった。