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誰でも使える身近なAI そのヒントとは

DataRobot Japan
誰でも使える「身近なAI」を提供
その効果を最大化するポイントとは

AIを活用すれば、人ではできない高度な分析や予測が可能になるが、その能力は万能ではない。AIが自動化してくれる業務もあれば、AIだけでは自動化できない業務もある。どの業務にAIを適用すべきか。AIプラットフォーム「DataRobot」を提供するDataRobotの知見とノウハウを紹介する。

シバタ アキラ 氏
DataRobot Japan株式会社
チーフ・データサイエンティスト
シバタ アキラ

 機械学習をはじめとするAIは急速に進化を続けている。この技術をビジネスに活用しようという機運も高まりを見せる。流通・小売業界では在庫最適化、金融業界では融資の与信判定や株取引のリスク回避策、医療分野では疾病・発病予測などに活用されている。

 こうした取り組みを支援するため、米DataRobotが提供するのがAIプラットフォーム「DataRobot」である。使いやすいユーザーインタフェースで、プログラミングすることなく、誰でもAIを使える。

 「トップクラスのデータサイエンティストのナレッジをソフトウエアに組み込むことで、お客様が持っているデータを教師データとして取り込み、超高精度な機械学習モデルを構築。それを本番環境にデプロイするまでのプロセスを自動化できます。実際に業務に携わるビジネスワーカーなど、専門家以外でも高精度なAIモデルを生成・活用できるのです」と同社の日本法人であるDataRobot Japanのシバタアキラ氏は説明する。

 機械学習モデルは1000種以上のアルゴリズムの中から最適なものを数十種選んで構築する。さらに機械学習モデルの実行をモニタリングし、どの因子がどのように影響しているかという理由もグラフ化して提示する。簡単に機械学習モデルを構築できるため、数種類の分析や予測を繰り返し、精度を上げていくトライ・アンド・エラーもやりやすくなる。

AI化は業務頻度と事業価値で選ぶ

 AIの効果を最大化させるためには、テーマの選定が重要になる。AIが自動化してくれる業務もあれば、AIだけでは自動化できない業務もあるからだ。定型的な業務はAIで自動化しやすいが、新規性の高い発案はAIの苦手分野だ。そもそも新規事業にデータはない。

 テーマの選定は業務の「頻度」と「価値」で選ぶのがポイントだという。「データが多いほど学習能力が高まるため、頻度の高い業務の方がAI活用に適しています。AIの分析・予測結果が、事業にとってどれだけメリットがあるかも同時に考える必要があります」とシバタ氏は指摘する。

 成果を上げている企業の多くが、こうした基準でテーマを選定しているという。国内では明治安田生命保険、三井住友カード、インテージなどがDataRobotによる業務のAI活用を進めている。

 BPO大手のトランスコスモスはコールセンター業務の退職予備軍をDataRobotで予測。適切なフォローを実施することで、半年で離職者を半減することに成功したという。

図 DataRobotが提唱するAI活用領域の選定基準
日常的に行う業務で、なおかつ専門性の高い業務が、AIの活用で高い価値を生む
DataRobotが提唱するAI活用領域の選定基準
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