予測AIに生成AIが
なぜ必要なのか？
なぜ必要なのか？
DataRobotは、製品ブランディングやロゴを刷新し、従来の予測AIアプりケーションではなく、生成AIと予測AIをワンプラットフォームで完結させる総合AIアプリケーションへ進化しました。
今回の記事では、生成AI機能はどのように活用されるかについて深堀します。
DataRobotのこれまでとこれから
「データ分析の民主化」をもっと加速する仕組みへ変化
最高峰の予測AI機能を生成AIエージェント機能がより分かりやすくサポート
特許80種類以上
イノベーション保有数
第1位
国内マーケットシェア
2012年に米国 ボストンで世界トップクラスのデータサイエンティストの集団によって設立（日本支社2017年開設）北米、欧州、中東、アジア地域に拠点AutoML、MLOpsのカテゴリークリエーター AIプラットフォームのパイオニア。
予測AIと生成AIのライフサイクルを一元管理
DataRobotが生成AI機能を新たに搭載したことで、これまで統計やモデリングの専門知識、あるいはプログラミングやITスキルの不足によりデータ分析の活用が難しかったユーザー層に対しても、大きな支援が可能となりました。
AIエージェントが自然言語での対話を通じて、データの前処理、モデル構築、結果の解釈といった一連の分析プロセスをガイドし、ユーザーは専門用語や複雑な操作を意識することなく、直感的に分析を進めることができます。
これにより、現場の担当者やビジネス部門のメンバーもAIを活用した意思決定が可能となり、組織全体でのデータドリブンな文化の醸成が加速します。生成AIの導入は、AIの民主化をさらに推進する重要な一歩と言えるでしょう。
生成AIでDataRobotが更に進化！
統計学、ITスキルに乏しくても使い慣れたチャット形式でツールが
経営者の質問に分かりやすく回答
DataRobotの生成AI機能がAutoMLで制作した予測モデルへアクセス。モデルが試算した分析データをデータサイエンティストに代わって、チャットで回答します。
ネットワールドの
主要AI関連プロダクトをご紹介
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次回予告
2023年～現在までのAIのトレンドを振り返る
次号では、ChatGPT誕生以来のAIトレンドの変遷をまとめながら、データの民主化がどれくらい身近になってきたのかを振り返り、2026年現在での課題を整理していきます。
※ 次回の掲載内容については、予告なく変更する場合がございます。あらかじめご了承ください