dotDataのデータ分析基盤「dotData Insight 1.3」、より精度の高いインサイトを発見できる新機能を提供

　米dotDataは24日、データ分析プラットフォーム「dotData Insight」において、AIによるデータクレンジングやテーブル拡張機能の追加などが行われた新版「同 1.3」を発表した。

　dotData Insightは、dotData独自の特徴量自動設計と生成AIという2つのAIを融合し、業務部門が主役のビジネスアナリティクスを実現するデータ分析プラットフォーム。dotDataの特徴量自動設計が発見するデータに隠れたパターン（特徴量）を、生成AIが解釈することにより、新たな発見や洞察をもたらすビジネス仮説を生成し、業務部門が主体的にデータに基づいた戦略立案と施策実行を支援する。

　今回の新版では、AIによるテーブル拡張機能が追加された。AIが複数カラムの組み合わせ方を推薦し、インサイトの抽出に有用なカラムをテーブルに追加することができる。同社によれば、通常の統計的な組み合わせではデータの持つ意味を考慮しないため、疑似相関や、解釈できない組み合わせばかりが抽出されるという問題があり、カラムの組み合わせ方は、ユーザーのドメイン知識に依存した手作業で行う必要があったとのこと。しかし新機能では、統計的な有用性に加えて、生成AIが組み合わせの意味や解釈性が評価されることから、高い解釈性を保ちながら、複数のカラムを組み合わせた、より深い洞察をdotData Insight上で発見できるとした。

　また、AIによるデータクレンジング機能が強化され、インポートされたテーブルに対して、カテゴリ値の表記揺れ、欠損値や異常値、レコードの重複など、データの潜在的な品質問題を自動的に検出するとともに、検出された問題に対する修正方法を自動的に検討し、ユーザーを提案できるようになった。ユーザーはAIから報告された問題点を確認し、修正したい項目を選択するだけで、AIが修正方法の案にしたがってデータをクレンジングしてくれる。

　さらに、異なるデータ期間や条件に対して抽出された特徴量セグメントを比較する「セグメント比較機能」も追加された。同機能では、例えば、施策前後における特徴量やビジネスKPIの変化や、異なる母集団の間での傾向の違いを簡単に分析できる。

　このほか、生成AIによる分布の説明機能では、目的変数との関係性を考慮した説明が生成できるようになり、よりビジネスの目的を勘案した解釈や説明をAIが実施するとのことだ。