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機械学習の自動化が実現する
DataRobotによるAIの民主化とは
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2018/9
DataRobot Japa...
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データ活用で「過去は理解できる様になった」
過去 現在
データ収集
(IoT・ビッグデータ)
分析
可視化
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AIを使ってこれからは「未来を理解したい」
過去 現在 未来
データ モデル 予測
(予測スコア・因子の特定)
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機械学習は過去データから学習を行い
モデルを生成
それを使って未来の予測を行う
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優れたUIで利用者の裾野を広げる機械学習プラットフォーム
● トップデータサイエンティストのノウハウで超高精度の予測...
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世界トップクラスのデータサイエンティストチーム
Jeremy Achin
CEO & Co-Founder
High...
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2012 2013 2014 2015 2016
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創業
June ‘13
シードラウンド:
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データサイエンティストに必要とされるスキル
データ
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● 統計学の基礎
● アルゴリズムの仕組み
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予測におけるビジネスの課題
● 製造業・ユーティリティ
○ 故障予測の精度が低いため、必要以上
に早い段階で機器を交...
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日本でも幅広い分野のお客様がご利用中
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● 製造・ユーティリティー:
○ 不良品予測・判別
○ 故障予知・検知
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Demo: インプット・アウトプットイメージ
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過去ローンデータ
新規ローン申請
DataRobot + 機械学...
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デモ
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データ・サイエンスができる人材を増やすには
現在
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AIの民主化
データ
サイエンティスト
ビジネス・アナリスト...
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機械学習の自動化
シチズン・データ・サイエンティスト× DataRobot
モデル
解釈
課題
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事業
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Challenge:
コールセンターの与信枠増額の確認
業務(アウトバウンド)における増額
希望の顧客分類による成約...
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Recruit AI研究所所長(当時)の石山洸氏
(2016年2月)
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DataRobot導入によりAI化を促進してきた
個別の利用テーマ
● 「傾向分析」「離反」「不正」等
● 利用主目...
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データ活用の「民主化」@
HR系事業
● 求職者と求人とのマッチング
● 最適なインタビュー候補の選別
● 従業員の...
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機械学習の自動化によるビジネスへの適用例
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データ分析による自動故障診断で現場のメンテナンス業務を効率化
Bef...
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● 三菱重工業航空エンジン:製品不適合率の削減、品質向上、リードタイム短縮
◆ エンジンブレードの製造ラインにおいて、製造中のラインオフ率(突発的な異常の
検品率)が...
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(例)AIが活用されるユースケース
AI活用できるビジネスマップ(流通企業の場合)
戦
略
管
理
サポート
ウェブ...
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エンタープライズ規模での機械学習の自動化が目指すもの
一つの部門だけでなく、部門を超えて会社全体で収益の向上に取り組...
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DataRobotができる事
AIの民主化により、様々な業種・業態でAIを
導入する事で収益を改善に貢献します。
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AI Experience 2018 Tokyo
ここまで来たAIの民主化
〜 あらゆる業界のビジネスを急成長させているAIをここで体験! 〜
2018年 11月 27日(火) / ウェスティンホテル東京
京都大学大学院
医学研究科
教授
奥野...
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[db tech showcase Tokyo 2018] #dbts2018 #D23 『機械学習の自動化を実現するDataRobotによるAIの民主化とは』

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[db tech showcase Tokyo 2018] #dbts2018 #D23
『機械学習の自動化を実現するDataRobotによるAIの民主化とは』
DataRobot Japan - ビジネスデベロップメントマネージャー 五十嵐 恒 氏

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[db tech showcase Tokyo 2018] #dbts2018 #D23 『機械学習の自動化を実現するDataRobotによるAIの民主化とは』

  1. 1. Confidential. Copyright © DataRobot, Inc. - All Rights Reserved 機械学習の自動化が実現する DataRobotによるAIの民主化とは 1 2018/9 DataRobot Japan ビジネス・デベロップメント・マネジャー 五十嵐 恒
  2. 2. Confidential. Copyright © DataRobot, Inc. - All Rights Reserved データ活用で「過去は理解できる様になった」 過去 現在 データ収集 (IoT・ビッグデータ) 分析 可視化 (レポート・ダッシュボード)
  3. 3. Confidential. Copyright © DataRobot, Inc. - All Rights Reserved AIを使ってこれからは「未来を理解したい」 過去 現在 未来 データ モデル 予測 (予測スコア・因子の特定)
  4. 4. © DataRobot, Inc. All rights reserved. 機械学習は過去データから学習を行い モデルを生成 それを使って未来の予測を行う
  5. 5. Confidential. Copyright © DataRobot, Inc. - All Rights Reserved 優れたUIで利用者の裾野を広げる機械学習プラットフォーム ● トップデータサイエンティストのノウハウで超高精度の予測モデルを自動的に生成 ● モデル生成だけでなくモデルの事業への導入まで自動化 ● 予測モデルのグレーボックス化で、深いインサイトを取得 DataRobotとは 業界をリードするデータ サイエンティストの経験 高度な自動化
  6. 6. Confidential. Copyright © DataRobot, Inc. - All Rights Reserved 世界トップクラスのデータサイエンティストチーム Jeremy Achin CEO & Co-Founder Highest: 20th Xavier Conort Chief Data Scientist Highest: 1st Tom de Godoy CTO & Co-Founder Highest: 20th Owen Zhang Chief Product Advisor Highest: #1 Sergey Yurgenson Data Scientist Highest: 1st © DataRobot, Inc. All rights reserved. Confidential Amanda Schierz Data Scientist Current: #1 Woman and #1 in UK 世界的なデータサイエンスコンペプラットフォーム。60万人以上のユーザーが参加 Peter Prettenhofer Data Scientist Highest† 14th Core Contributor Viktor Gal Data Scientist Core Contributor
  7. 7. Confidential. Copyright © DataRobot, Inc. - All Rights Reserved 2012 2013 2014 2015 2016 June ‘12 創業 June ‘13 シードラウンド: $3.3M July ‘14 シリーズ A: $21M Nov ‘15 シリーズB: $33M DataRobot社は2012年ボストンに創業 2017 従業員約400名 Mar ‘17 シリーズC: $54M 他 日本展開開始R&Dのみにフォーカス 2018
  8. 8. Confidential. Copyright © DataRobot, Inc. - All Rights Reserved データサイエンティストに必要とされるスキル データ サイエ ンスト ● 統計学の基礎 ● アルゴリズムの仕組み ● 技術を応用した経験 ● プログラミング ○ データの取得 ○ データ準備 ○ データの探索 ○ モデルの生成 ○ モデルの実運用化 ● ビジネス課題の理解 ● 利用可能なデータの理解 プログラミ ングスキル 数学・統計 の知識 ドメイン 知識
  9. 9. Confidential. Copyright © DataRobot, Inc. - All Rights Reserved 予測におけるビジネスの課題 ● 製造業・ユーティリティ ○ 故障予測の精度が低いため、必要以上 に早い段階で機器を交換している ● 小売業 ○ 来客予測が不十分なため、在庫が余っ た、もしくは売り上げ機会損失した ● 保険 ○ 悪質な契約者を引き受けてしまい、保 険金請求が異常に多い ● 金融 ○ ローンの融資先が貸し倒れる、もしく は低い金利収入しか得られない 9 ● マーケティング ○ 費用対効果の悪い顧客セグメントに広告を 投入した ● 営業 ○ 売れそうにない顧客に対して、アプローチ をかけたりアップセル提案をした ● コールセンター ○ 契約や支払いの見込みの無い顧客に アウトバウンドコールをかけた
  10. 10. Confidential. Copyright © DataRobot, Inc. - All Rights Reserved 日本でも幅広い分野のお客様がご利用中 10 ● 製造・ユーティリティー: ○ 不良品予測・判別 ○ 故障予知・検知 ● 小売: ○ 売上予測・在庫管理 ○ 出店予測 ○ 商品レコメンデーション ● 金融: ○ ローンデフォルト予測 ○ 不正取引の検出 ● 保険: ○ 引受審査 ○ 損害額の予測 ● ヘルスケア: ○ 発病予測 ○ 新物質の毒性推定 ● スポーツ: ○ 選手のパフォーマンス予測 ● マーケティング/離脱: ○ キャンペーンの効果予測 ○ 離脱予測 ○ 広告のクリック予測 ● 営業: ○ 営業先ターゲティング ○ 見積額推定 ○ 失注予測 ● 採用・人事: ○ 応募者の選考 ○ 従業員の退職予測 ● オペレーション: ○ コールセンターアップセル ○ 現場での事故発生予測 ○ ユーザーコメントのモデレーション 業界 職種
  11. 11. Confidential. Copyright © DataRobot, Inc. - All Rights Reserved Demo: インプット・アウトプットイメージ 11 過去ローンデータ 新規ローン申請 DataRobot + 機械学習モデル 申請者 予測値 (貸し倒れ確率) アクション データ太郎 0.85 拒否 ロボット二郎 0.55 再審査 ディーアール三郎 0.05 引受
  12. 12. Confidential. Copyright © DataRobot, Inc. - All Rights Reserved デモ
  13. 13. Confidential. Copyright © DataRobot, Inc. - All Rights Reserved データ・サイエンスができる人材を増やすには 現在 13 AIの民主化 データ サイエンティスト ビジネス・アナリスト データ・アナリスト ビジネスユーザー データ サイエンティスト シチズン・データ・ サイエンティスト ビジネスユーザー シチズン・データ・サイ エンティストの指導、 育成、支援、監査
  14. 14. Confidential. Copyright © DataRobot, Inc. - All Rights Reserved 機械学習の自動化 シチズン・データ・サイエンティスト× DataRobot モデル 解釈 課題 設定 事業 実装データ準備 モデル生成 データ準備やモデル生成に費やす時間を、課題解決そのものに注力できる データ 準備 課題 設定 モデル 解釈 モデル 生成 事業 実装 従来型のデータ・サイエンス DataRobotによるデータ・サイエンス ×
  15. 15. Confidential. Copyright © DataRobot, Inc. - All Rights Reserved Challenge: コールセンターの与信枠増額の確認 業務(アウトバウンド)における増額 希望の顧客分類による成約率の向上 ペルソナ データ・サイエンス経験のない ノンバンク企業(国内)の 業務執行部門の20代後半の女性 使用したデータ: ・顧客属性、契約内容、与信状況、 ・取引履歴、コンタクトの履歴 結果: 10の顧客セグメントから2/5の割合で成約 できるセグメントを発見 その後: ・業務執行部門を中心にマーケティング、 業務効率化、異常検知にてDataRobotを活用 ・リスク部門でも検証を開始
  16. 16. Confidential. Copyright © DataRobot, Inc. - All Rights Reserved Recruit AI研究所所長(当時)の石山洸氏 (2016年2月)
  17. 17. Confidential. Copyright © DataRobot, Inc. - All Rights Reserved DataRobot導入によりAI化を促進してきた 個別の利用テーマ ● 「傾向分析」「離反」「不正」等 ● 利用主目的はデータ サイエンティストの効率化 特定部署内での深い利用 ● 「マーケ」「リスク」「引受」等 ● 意思決定者:部長、CxO等 ● データによる価値創出が加速 会社全体の変革 ● 「すべてを予測」する能力 ● CxO・取締役レベルのイニシアティブ ● 予測を他社との競合優位として確立
  18. 18. Confidential. Copyright © DataRobot, Inc. - All Rights Reserved データ活用の「民主化」@ HR系事業 ● 求職者と求人とのマッチング ● 最適なインタビュー候補の選別 ● 従業員のパフォーマンスの予測 ● 将来のトップ人材の予測 ● 何十億円ものコスト削減効果 オンライン系事業 ● コンバージョン予測 ○ ホテル、トラベル等各サービスにおいて ● 商品ラインナップの動的値付けによるレベニュ ーマネジメント ● 顧客傾向予測、離反予測等 AI研究所 あらゆる部署・業務における 予測モデルの活用を推進 Recruitテクノロジーズ DataRobotに精通したデータサイエ ンティスト達が各事業部と密に連携 し、テーマ発案から実装まで関わる
  19. 19. Confidential. Copyright © DataRobot, Inc. - All Rights Reserved 機械学習の自動化によるビジネスへの適用例 19 データ分析による自動故障診断で現場のメンテナンス業務を効率化 Before After データを人が解析 現地修理 ● 対応時間が長引く ● 再訪問しなければいけない 機械学習による自動 故障診断ロジック 機器 機器 運転データ 診断結果 的確な修理 現地調査による現場確認 原因の特定と修理の準備
  20. 20. © DataRobot, Inc. All rights reserved. ● 三菱重工業航空エンジン:製品不適合率の削減、品質向上、リードタイム短縮 ◆ エンジンブレードの製造ラインにおいて、製造中のラインオフ率(突発的な異常の 検品率)が47%も減少 ◆ 製造ライン停止時間の製造ライン停止時間の1/4を削減 ● 日本直販:マーケティング業務 ◆ 既存モデルよりも高精度の予測モデルを構築し売上150%アップ向上 ● 三井住友カード:マーケティング ◆ 金利・手数料収入の増加により、5年間のROIが数百%上昇と予測 ● コールセンター:アウトバウンド業務 ◆ 5回に2件の割合で成約できる顧客セグメントを分析 国内の主なお客様 導入効果事例 まとめ(敬称略)
  21. 21. Confidential. Copyright © DataRobot, Inc. - All Rights Reserved (例)AIが活用されるユースケース AI活用できるビジネスマップ(流通企業の場合) 戦 略 管 理 サポート ウェブサイト/営業チャネル パッケージ 製品/サービス顧客 製造 流通 カスタマー サービス マーケティング ヘルプ 配送 輸送 IT 人事 法務 財務 オペレーション リスク管理
  22. 22. Confidential. Copyright © DataRobot, Inc. - All Rights Reserved エンタープライズ規模での機械学習の自動化が目指すもの 一つの部門だけでなく、部門を超えて会社全体で収益の向上に取り組む 収益増加の例 CxO 営 業 M K T G 製 造 購 買 IT R & D 会 計 人 事
  23. 23. Confidential. Copyright © DataRobot, Inc. - All Rights Reserved DataRobotができる事 AIの民主化により、様々な業種・業態でAIを 導入する事で収益を改善に貢献します。 23
  24. 24. AI Experience 2018 Tokyo ここまで来たAIの民主化 〜 あらゆる業界のビジネスを急成長させているAIをここで体験! 〜 2018年 11月 27日(火) / ウェスティンホテル東京 京都大学大学院 医学研究科 教授 奥野 恭史氏 ロイヤリティ マーケティング 上級執行役員 鈴木 隆之氏 日本航空 Web販売部1to1マ ーケティンググル ープ アシスタント マネージャー 渋谷 直正氏 滋賀大学 データサイエン ス学部長 教授 河本 薫氏 DataRobot Japan チーフデータサ イエンティスト シバタ アキラ セイコーエプソン IT 推進本部 情報化 推進部 部長 田中 秀樹氏 ヤマトホールディ ングス デジタルイノベー ション推進室 室長 奥住 智洋氏 コミックスマート プラットフォーム 部 プロダクト課 専任課長代理 大藪 真之祐氏 詳細・お申し込み >>> http://ai-experience.jp

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