dotData、ユーザーのクラウド環境にdotData環境を構築できる「dotData Cloud Private – Self-Managed」を発表

　米dotDataは12日、ユーザーのクラウド環境にdotData環境を構築できる「dotData Cloud Private – Self-Managed（セルフマネージド）」を発表した。

　従来、dotData Cloud Privateは、dotDataの技術者がユーザー環境にクラウド環境を構築・運用・保守する「dotData-Managed」方式を提供してきたが、今回のセルフマネージド方式では、dotDataの技術支援のもと、ユーザー自身がdotData環境の構築・運用・保守を行える。これにより、金融機関をはじめとする厳格なセキュリティ要件やデータへのアクセス制限がある組織でも、外部にデータを出すことなく、完全な自社管理下でdotData製品を利用できる。

　セルフマネージド方式では、dotData製品自体の構築・運用・管理だけでなく、製品構築の前提となるクラウド環境のセットアップまで含めた総合的な技術支援を提供する。これにより、ユーザーは自社のITガバナンスを順守しながらも、専門的なインフラ知識に過度に依存することなく、迅速かつ安定的に高度なAI分析基盤を立ち上げられる。

　ユーザーが既に所有している基盤上に環境を構築するため、従来のAmazon Web Services（AWS）に加え、Microsoft Azure、Databricks、Snowflakeなどの主要なデータ基盤へのデプロイをサポートする。これにより、企業は既存のデータ蓄積場所や使い慣れたクラウドインフラをそのまま活用し、データ移送コストの削減や既存のデータパイプラインとのシームレスな統合を実現できる。

　また、dotDataは、生成AIによる高度な意味抽出を可能にするテキスト特徴量化ツールの最新版「dotData TextSense 1.2」を発表した。

　dotData TextSense 1.2では、新たにPythonライブラリ版の提供を開始した。これにより、テキストからのラベル抽出処理の定期実行の自動化や運用システムへの組み込み、dotData Feature FactoryおよびPythonによるデータ分析との連携を実現する。データサイエンティストは使い慣れたPython環境から離れることなく、複雑なテキスト解析をワークフローに組み込むことが可能になり、分析から商用環境へのデプロイメントまでのリードタイムを短縮できる。

　dotData TextSense 1.2も、dotData Cloud Privateのセルフマネージド方式をサポートし、ユーザー環境内でTextSenseの利用が可能になった。また、生成AIサービスとしてAmazon Bedrockを新たにサポートする。これにより、AWSの完全な閉鎖網からデータを出すことなく、最新のLLMを活用した強力な意味抽出が可能になる。機密性の高いテキストデータを扱う企業でも、情報漏えいリスクを最小限に抑えながら、生成AIによる高度なビジネスインサイトを獲得できる。