Dataikuを用いたデータエンジニアリング

「Dataiku」はデータの前処理、モデルの作成、運用、可視化などのさまざまなデータエンジニアリングをエンドツーエンドで実現します。
予測値の算出や再学習などを自動実行でき、最適なMLOps環境を構築できます。

特長

直感的なインターフェース
豊富な前処理機能とコネクタをご用意

アイコンのドラッグ＆ドロップという簡単な操作でデータ処理の構築が可能です。また、非常に多くのデータ処理機能、コネクタをご用意しております。

モデル作成から継続的な運用まで、
MLOpsに必要な機能を全て搭載

AutoML機能により、誰でも簡単にAIモデルを作成することが可能です。モデル精度の監視、再学習などの運用時に必要な機能も利用可能です。

説明可能なAIにより、
AIモデルの透明性を向上

ブラックボックスになりがちなAIモデルも、「Dataiku」ではデータと予測結果の関係性を定量的に評価します。さらに、データの値の変化が結果に与える影響も確認可能です。

基本機能

データ変換

データソースと接続し、適切な形に変換

ドラッグ＆ドロップで処理フローを作成し、直感的に構築することが可能です。

  • データ処理の流れが直感的に把握可能
  • 用意されたLLMモデルをノーコードで利用
  • 多くのデータソースとのコネクタを用意

モデル開発

AutoMLによってモデルを構築

プログラミングやAIに関する知識がなくとも数回クリックするのみでモデルを作成できます。

  • コーディング無しでモデルを作成
  • パラメータやアルゴリズム等を手動設定可能

MLOps

モデル管理や運用を容易に

複数モデルの性能を一画面で管理でき、精度悪化時のアラートや自動再学習も可能です。

  • 継続的なモデルの精度管理が可能
  • データ更新をトリガーに推論実行が可能

プラットフォーム

お客様のご要望に合わせ、さまざまなプラットフォームでご利用いただけます

Dataiku Cloud

お客様による基盤の管理は必要ありません。
SnowflakeやAmazon Redshiftなどのコネクタを用いて、さまざまなデータソースとの接続が可能です。

オンプレミス

Amazon Web Services（AWS）、Google Cloud Platform（GCP）、Microsoft Azureをサポートしており、お客様ご自身で管理・運用を行うことが可能です。

活用事例

企業ユーザー向け生成AIチャットボットの構築

【チャレンジ】世界的なファッション小売企業は、企業ユーザーを支援するため、社内で検索支援型生成（RAG）チャットボットを構築したいと考えていた：・メールドラフト　・コンテンツの要約　・コーディング支援　Dataikuは、このユースケースを実現するためのパートナーとして選ばれた。
ドメイン｜ 社内プロセスとオペレーションの効率化　提供｜DS & ML Architects　配信先｜企業チーム　ファッション・リテール
【どうやって？】（インプット-素材の説明、画像埋め込み、コード、テーブル構造＋迅速なエンジニアリングとサンプルフィード／GenAIチャットボットのアーキテクチャ）
【価値】RAGチャットボットのビルディングブロック（■コーポレートチーム（FP&A、IR、監査）のAIへの信頼醸成　■納期短縮（日々の手作業に時間を割くことで、ビジネス分析により多くの時間を割くことができます。「Dataikuのおかげで、私は今、投資家向けの対話型Gen AI搭載ボットを作っている。わずか数日で完成しました～DSおよびMLアーキテクト」 ））

商品ラインアップ

収集・変換

TROCCO®
Litmus

蓄積・高度化

Snowflake

加工・可視化・分析

Tableau
ThoughtSpot
Dataiku
Alteryx

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