サービス詳細

Business Data
Science Platform

AIデータ分析プロジェクトの成功を支える
標準プロセスを網羅したワンストップサービス

BDSP

ビジネスで成果を出すためのAIデータ分析プラットフォーム

採用競争が過熱するなか、もし一時的にデータサイエンティストを確保できたとしても、継続的に分析モデルを運用できなければビジネス効果はありません。Business Data Science Platform(BDSP)は、AI導入企業自身が従来のリソースを活用して、データ分析サイクルを回せるようになるためのワンストップサービスです。市場からの要求に対応できるAIの基礎知識、データ準備、モデル作成、実装、運用の支援をします。




データ分析で期待できるビジネス効果

データ分析において、前提知識やアプローチ手法、必要なスキルは分析対象によって千差万別です。しかし、ビジネスにおけるAIデータ分析活用の期待効果は、3つに集約されます。

実証実験(PoC)で終わらないためのフレームワーク

BDSPは、データアナリストらの分析プロセスを体系化した業界標準フレームワークを活用することにより、最速で結果に辿り着くことができます。また企業毎に異なるステージ、業種毎に異なる適用領域に応じてサービスを選択することも可能です。まず、"解決すべき課題は何か"から、検討を開始しましょう。
質問に対して「Yes」とご回答の方は次のステップへおすすみください。「No」とご回答の方にはステップに応じた最適なサービスをご紹介いたします。


機械学習プラットフォーム RapidMiner

データサイエンティスト向けの高度さからビジネスユーザーのための簡単さまでカバーした、世界中で使われている機械学習プラットフォームです。ビジネスの課題解決には組織的なデータサイエンスへの取り組みが必要不可欠となります。 RapidMinerは組織の各役割に応じた製品ポートフォリオをご用意しております。


RapidMiner AI Hub
あらゆるスキルの人がコラボレーションし、AIソリューションを作り上げるサポートをします

RapidMiner AI Hubを導入することで、作成したモデルをAPIで提供することができます。機械学習により何らかビジネス効果が見込める業務システムから、 API経由で作成したモデルを呼び出すことで、現行システムの機能にデータ分析結果を反映することも可能です。 また、RapidMiner AI Hub では、日々の業務で扱われている実際のデータで、モデルの精度をリアルタイムに監視することもできます。それにより、常にモデルをメンテナンスすべき状態を逃さず、時代に合ったモデルを使い続けることができます。 Webからアクセス可能なダッシュボードを作成することで、分析結果をビジネスユーザーやビジネスアナリストが自由に確認できます。 RapidMiner AI Hubはオンプレミスでの導入も可能です。個人情報など、重要なデータを外部に出すことなく、機械学習のメリットを享受できます。



RapidMiner GO
データサイエンティストを待たず、すぐにモデル作成・実行

RapidMiner GOは業務端末へのインストール不要であり、ブラウザからアクセスできるため、誰でも気軽にお使いいただけます。初心者の方でもAutomodel機能を活用して初期モデルプロトタイピングの作業を行うことができます。また、モデルの本番環境導入前にビジネスに影響があるかを計算し、評価できます。RapidMiner GO上で業務担当者がビジネスにインパクトを与えると判断できたモデルやトレーニングデータ、スコアリングプロセスをRapidMiner Studioに共有し、データサイエンティストにモデルの精査をしていただくことが可能です。



RapidMiner Studio
完全な自動化を備えた包括的なデータサイエンスプラットフォーム

ドラッグ&ドロップの簡単な操作だけで予測モデルを作成できるだけでなく、欠損値や外れ値など、データに問題がある場合の補正作業も容易に行うことができます。ビジュアルもわかりやすいため、組織内へ簡単に説明できるようになっており、データアナリストから専門家まで、データサイエンスチーム全体の生産性向上を実現します。 また、GitHubのRapidMiner Pythonライブラリを介してRapidMinerとPythonを統合することが可能であり、より高度な分析をすることもできます。 RapidMiner StudioはGOの機能(Auto Model)に加えて、Turbo Prep機能があります。



機械学習プラットフォーム RapidMiner

一部の事業部や、小規模に機械学習を活用する場合、導入コストや環境の準備などで課題を持つ方が多くいます。日商エレクトロニクスは、オンプレミス環境の提供だけでなく、クラウド上で気軽にモデルを作成する環境と、そのモデルを既存業務システムからAPI Callできるようにする実行環境をそれぞれご用意しているため、機械学習を導入する部署の規模や、お客様が取り扱うデータのセキュリティポリシーなどに合わせて自由に環境を選択できます。また、将来的に今まで扱っていなかった機密情報を活用したい場合、クラウドからオンプレミスへ柔軟に環境移行も可能です。その場合、クラウド、オンプレミス間でモデルの移行もできます。





CRISP-DMに準拠
RapidMinerでビジネス理解から展開・共有までを支援

一般的な製品はCRISP-DMのプロセスのうちデータ準備、モデル作成にフォーカスされております。一方、当社が提供するRapidMinerではプロセスの上流であるビジネス理解から展開共有までのサイクルを網羅しており、お客様のビジネスに効果を与える機械学習を実現いたします。ユーザー企業がデータ分析サイクルを回すことができるため、無駄のないビジネス課題の解決に繋がります。

AI-Rapidマスターとは

AIデータ分析をビジネスで活用するために必要な思考、知識、フレームワーク、ツール、そして運用方法をお客様が抱える実際の課題で演習をすることにより体得していただく最短1週間の短期集中型プログラムです。この学習を経て、お客様ご自身が、業界標準プロセス"CRISP-DM"と、End to End 機械学習プラットフォーム"RapidMiner"を活用して、AIデータ分析サイクルを回せるようになっていただきます。

小さく早いAIデータ分析サイクル

このトレーニングでは、データマイニングの専門家らが使用するアプローチを体系化した業界標準プロセスをベースにしています。受講後は、必要に応じて工程間を行き来し継続的にサイクルを回すことで、適切な結果へと結びつける無駄の無いPDCAを実行する事ができます。



暗黙知可視化プログラム とは

A暗黙知可視化プログラムとは「職人技を見える化する」SECI-Modelをベースとした、コンサルティング型プログラムです。熟練者が着目している情報の範囲を見出し、ビジネスインパクトの大きい行動との紐付け(予測・判断)を可視化します。 このプログラムを経て、今まで属人化されていた業務のうち、特にビジネスインパクトの多いノウハウをAIデータ分析で再現できるようになっていただきます。



AIの機能と熟練者の思考には共通点

人工知能(AI)が果たす機能としては、 「識別」「予測(判断)」「実行」と大きく3種類があるとされています。実は熟練者は、大量のインプット情報の中から、必要な情報を瞬時に取捨選択しながら、現在の状況を「識別」します。そして、「識別」した状況下において、過去の経験等に基づいて、次に必要な行動を「予測(判断)」し、現在の状況に相応しい行動を「実行」しています。


AIへの移植に必要なもの

熟練者が行っている内容を人工知能(AI)に落とし込むためには、以下の3つが必要です。しかし全ての情報が揃っていることは稀であり、それぞれが上手く関連づいていないことが多くあります。この不足情報が暗黙知であり、これらを可視化する必要があります。

・現在の状況・条件を識別するためのデータ
・識別した条件下においてとった行動内容に関するデータ
・行動を実行した際の結果に関するデータ


暗黙知の可視化

弊社のサービスでは、熟練者が着目している情報の範囲を見出し、限定されたデータで実用レベルのAIデータ分析モデルを開発することで、早期の成果を刈り取りを実現します。

データ仮想化統合サービスとは

データ仮想化技術を活用して、企業がもつ価値あるデータを、仮想的に統合し高い鮮度で分析者に提供するプラットフォームの構築を支援するサービスです。この支援サービスを経て、現在の設備と運用に大きな影響を与えずに、ビジネスで成果を出すための分析に必要となるデータへ簡単にアクセスできるようになっていただきます。

仮想統合によるビジネス価値

人工知能(AI)が果たす機能としては、 「識別」「予測(判断)」「実行」と大きく3種類があるとされています。実は熟練者は、大量のインプット情報の中から、必要な情報を瞬時に取捨選択しながら、現在の状況を「識別」します。そして、「識別」した状況下において、過去の経験等に基づいて、次に必要な行動を「予測(判断)」し、現在の状況に相応しい行動を「実行」しています。

データ分析プロジェクトのジレンマ

データサイエンティストの悩みは、分析以外に掛ける時間のせいで事業部門の要求スピードに応えられないこと。一しかし、それを解決するための手段を誤ると、部門毎にサイロ化された各システム同士の個別連携が乱立し、分析者のためのコピーデータが大量に作られ、IT部門が管理・運用しにくい状況が生まれ、参照データの鮮度が落ちるという悪循環に陥ります。

柔軟な論理データファブリックの提供

論理的な統合ではデータコピーは行いません、そのため追加のデータストレージは不要です。またアクセス先は常に最新のデータに保たれています。統合されたデータを俯瞰して、思う存分ビジネス成果を生むためのデータ分析だけに時間を費やすことが可能となります。

分析モデル作成検証・実装サービスとは

お客様のリソース状況やご担当者の育成状況などのシーンに合わせて、当社がお客様の分析のモデル作成及び検証を支援するサービ スです。またその分析モデルを実際のビジネスに実装する場合はAPI連携による実装サービスを提供いたします。この支援サービス を経て、実際のビジネスにAIが実装されることとなります。


共創型AIデータ分析プロジェクト

データサイエンティストに必要なスキルは「ビジネス要件」「データ処理」「アルゴリズム」と言われています。当社は、CRISP-DMをベースに、業務課題を理解するユーザーと共に、データを理解し、ツールを活用したアルゴリズムを提供することでプロジェクトを成功へと導きます。


カスタマイズ可能な分析モデル

学習データで高精度が出る分析モデルは学術的価値はあっても、不測のデータが流れ込んでくるビジネスにおいては効果を発揮できません。どのようなプロセスで、この精度が算出されたか、若干のノイズを許容し全体傾向を掴むモデル構築には、試行錯誤のプロセスは重要です。


選べる分析・実行環境

いずれのサービスも柔軟な提供方式を用意しています。またいずれの環境間でもモデルのインポート・エクスポートが可能なため、途中でサービスを切り替えることもできます。

分析モデル運用プラットフォームとは

実際のビジネスに実装した分析モデルの精度を維持するための精度管理やレポートを提供するとともに、さらなる効果を生むための ディスカッションにより、適用領域の発見や改善を実現するプラットフォームです。 このプラットフォームの活用を経て、AIデータ分析プロジェクトのサイクルをお客様ご自身で回せるようになり、新事業創出、既 存ビジネスの効率化、リスク回避を実現できるようになっていただきます。

モデル精度の管理

過去データを基に現在のビジネスに最適な予測ができました。
しかし時代が変化すればビジネスのデータも変化します。
変化に柔軟に対応できるよう精度を管理します。

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サイエンスチームとの定期ミーティング

AIの分野は、その注目度の高さから、日進月歩で新たなテクノロジーとアルゴリズムを生み出されています。最新鋭の技術や思考をトランスファーし、よりビジネス成果を生むサポートします。
変化に柔軟に対応できるよう精度を管理します。

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モデル実行状況について定期レポート

本番運用に入ってからモデルに取り込まれる実際のデータで精度がどのように推移しているか、そこから見える気づき、課題提起など、運用フェーズで見えてくる情報を取りまとめてレポートします。

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