DataRobot

DataRobotは、機械学習モデルの作成、展開、管理を革新する包括的なAIプラットフォームです。予測AIや生成AIに関わる複雑なプロセスを効率化するよう設計されており、データサイエンティストやビジネスアナリストはもちろん、技術的な知識が限られている方まで、幅広いユーザーがこれらの技術を利用できるようにします。このプラットフォームは、さまざまなオープンソースの機械学習ライブラリを統合し、使いやすいインターフェースで提供することで、データサイエンスの民主化を実現しています。これにより、組織はデータエンジニアリングや機械学習に関する高度な専門知識がなくてもAIの力を活用できます。

統合型AI体験

DataRobotは、エンタープライズAIソリューションの構築・ガバナンス・監視を統合した体験として提供します。AIライフサイクルの各段階（構築、ガバナンス、運用）に沿って機能が整理されており、ユーザーは組織目標に沿ったAIモデルの開発・管理をシームレスに行えます。

AIライフサイクルのステージ：

1. 構築（Build）：

   • ワークベンチを利用して多くの実験を効率的に実施可能。
   • すべての実験資産を直感的なユースケースコンテナで比較・整理。
   • 生成AI・予測AIいずれのソリューション開発にも不可欠。

2. ガバナンス（Govern）：

   • レジストリ機能を通じて、展開可能なモデルパッケージやコンプライアンス文書を作成可能。
   • すべてのAI資産が文書化され、バージョン管理の下に管理される。
   • 企業規模のAI管理に適したガバナンスフレームワークを提供。

3. 運用（Operate）：

   • コンソールは、展開済みモデルのパフォーマンスを観測するための集中管理ハブ。
   • AI活用が拡大する組織でも多数のタスク固有モデルの管理をサポート。
   • 自動介入や通知オプションにより、円滑な運用を維持可能。

展開と統合の柔軟性

DataRobotは多様な展開オプションを提供しています。

• SaaS
• セルフマネージド
• オンプレミス
• ハイブリッドモデル

この柔軟性により、各組織は自社のデータセキュリティ、コンプライアンス、パフォーマンス要件に最適な展開方法を選択できます。

エコシステム統合：

• 主要クラウドプロバイダー：AWS、Azure、Google Cloud
• データプラットフォーム：Snowflake、SAP

これらの統合により、既存インフラ上でAIモデルの構築・展開が可能となり、現在の投資を最大化しつつAI導入を効率化できます。

生成AIと予測AI

DataRobotは、予測AIと生成AIの両方に対応しています。

• 予測AI：
  分類、回帰、時系列予測などのタスクに対応。

• 生成AI：
  テキストや画像など新たなデータインスタンスの生成に対応。

プラットフォーム内でこれらの機能がシームレスに統合されているため、AI開発における一貫したアプローチが可能です。各パイプラインのAI資産に対し、組み込みガバナンスによって価値のある場所へAIを自在に組み込むことができます。