あらゆる企業のデータ分析を
加速させたいと考えています。

dotData, Inc.
Founder & CEO

藤巻 遼平(ふじまき りょうへい) 氏
NECでアルゴリズム、機械学習・データマイニングの研究開発や、データ分析に必要となるソリューション、ソフトウェアの開発に従事。米国シリコンバレーでdotData, Inc.を設立。データ分析プロセスをAIによって自動化するソフトウェア製品・サービス「dotData」※のグローバル展開を目指す。
※日本市場においては、NECが独占販売権を取得しています。

すべての企業に、高速で上質なデータ分析を

企業のデータ活用の重要性や、データ分析に携わる人材へのニーズが高まりつつあります。データ分析に求められるスキルや役割はさまざまで、米国にはデータ分析に携わる優秀な人材が世界中から集まっています。データ活用を推進するためのグローバルに共通する課題は三つで、「時間がかかる」「高度なスキルが求められる」「結果を活用しきれない」です。

データ分析とは単なる機械学習による予測ではなく、データ準備・特徴量の設計・機械学習・可視化・モデルの運用などの一連のプロセスで、これまで一つのプロジェクトを実行するのに数カ月ほどかかっていました。また、各ステップを実行するためには、ドメインエキスパート、データサイエンティスト、データエンジニア、BIエンジニアなど幅広い人材と高度なスキルが求められ、個人の経験と勘に頼ったプロセスになってしまいがちです。そのなかでもドメイン知識に基づいた経験と勘が必要とされる「特徴量の設計」は、人間でなければできないと言われてきました。さらに機械学習を用いたデータ分析では、導き出された結果の根拠が不透明であり、ビジネスで活かしきることができなかったのです。企業のデータ活用を推進するには、このような課題を解決しデータ分析を日々の事業プロセスに組み込むことが必要なのです。

dotDataはこれらの課題すべてを解決します。開発のきっかけは、私自身がNECで100以上のデータ分析プロジェクトに携わりながら行ってきたさまざまな業界の分析にありました。そのなかで実はどんな業界であっても、データに対してかなり共通した考え方が適用できることに気づいたのです。その経験を生かしてこれまで不可能とされていた「特徴量の設計」の自動化に成功し、dotDataを生み出せたのです。dotDataは、AIが特徴量の仮説を設計することができ、業種や業務、データに依存せずに分析プロセスを自動化できるという点でも非常に画期的です。

dotDataは特徴量・モデルの設計から運用までのデータ分析プロセスを自動で遂行できるので、従来の「時間」と「スキル」という課題を解決します。例えば、金融業のお客さまとの実証実験ではデータサイエンティストたちが2~3カ月かかっていた作業を1日足らずに短縮でき、これまでと同等以上の分析精度を達成できました。短期間でプロジェクトの実施が可能となることで、ユースケースの検証・発掘の数が爆発的に増やせるのです。また、導き出した結果は明確な根拠を説明できるので、その結果を製品・サービス開発につなげられます。効率化が進めばデータ分析を事業プロセスに組み込みビジネスを加速できます。これは企業がデータ分析を活用する敷居が圧倒的に下がったといえます。実際に複数の業種の取り組みで大きな成果をあげています。

dotDataが普及すれば、これまで人間の経験や勘で行ってきたプロセスを、データに基づいて効率よく実施できるようになります。その結果、企業が効率よくデータ分析を行えるようになり、あらゆる企業が確かな分析に基づいたよりよい製品・サービスをつくる社会を実現できると考えています。データドリブンな取り組みが増えれば、社会全体の生産性も上がっていくと確信しています。

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