dotData、データサイエンス自動化プラットフォーム「dotData Enterprise 3.2」をリリース

　米dotDataは13日、データサイエンス自動化プラットフォームの最新版となる「dotData Enterprise 3.2」をリリースした。

　dotData Enterprise 3.2では、dotDataのAI自動化が生成するモデルと特徴量から、より高度な予測や深い洞察を導き出すために、新たなデータ可視化機能を追加した。この新しいデータ可視化機能は、企業の大規模なデータに対応でき、例えば、回帰誤差分析チャートでは、数百万件ものデータサンプルをスムーズに可視化できる。ターゲットエンコーディングのマッピング機能では、何十万ものカテゴリー値をサポートする。新たな機能により、ユーザーは対話的にデータや結果を詳細なレベルで分析できる。

　また、特徴量と予測に対する透明性と説明性をさらに強化するために、サンプル単位で予測値や特徴量の説明する新機能を導入した。これにより、ユーザーは個々の予測に影響を与える主な要因を理解でき、モデルの全体的な動きを把握するだけでなく、特定の予測値に対するビジネス戦略を実行できるようになる。

　BIプラットフォームとの連携も容易になり、JDBCによるエクスポートを標準サポートすることで、特徴量テーブルや予測結果など、dotDataの導き出すさまざまな分析結果を、BIプラットフォームへとシームレスに連携可能となった。この機能により、BIユーザーや分析官は、ビジネスに有益なデータからの洞察を生み出すダッシュボードの作成をより柔軟に行える。

　さらに、モデルや特徴量の品質向上のために、「特徴量リーク」の自動検出機能を導入した。各特徴量におけるリークの可能性を評価し、リークが疑われる場合には、GUI上でユーザーに表示する。これにより、ユーザーは潜在的なリークを事前に特定し、特徴量やモデルの品質を保てる。

　APIによる自動化機能も強化。エンドツーエンドでのAI開発の自動化をさらに強化するために、特徴量自動設計と機械学習自動化を含む、新たなAPIを導入する。これにより、ユーザーは開発ワークフローをさらに自動化し、データのクレンジングからモデル開発までの機械学習ライフサイクルを加速できる。