BrainPad株式会社ブレインパッドのデータ活用に関する取り組みや製品・サービス開発の裏側、社員の日常などをご紹介します。Factory」をご紹介します!こんにちは。デジタルソリューション本部プレディクティブマーケティングサービス部の二俣です。Factory」をご紹介させていただきます。Factoryは、Webベースのモデル運用基盤であり、業務部門の方や実務者の方がモデルの運用を簡単にできる製品です。Analyticsを購入した際に、バンドルされている製品です。www.youtube.com製品紹介動画(アナリストの悩みを解決。数百の自動生成された予測モデルによる業績向上)業務で使用する予測分析モデルは1度作成して終わりではなく、日々新しくなるデータに対して予測精度を維持する必要があります。Factoryは、モデル精度を継続的に監視し、スケジュールによるモデルの再学習・適用(スコアリング)作業の自動化を行います。定期スケジューリングはもちろん、イベントやプログラムをトリガとしたスケジューリングにも対応します。Analytics側で実行していたモデル作成処理を、Webブラウザ上でより簡易的に実行することができるようになりました。Analyticsを使用・導入を検討されている方向けに、今回ご紹介をさせていただきます。Analyticsサーバと同一環境として構築することも可能ですし、別サーバとすることも可能です。Factoryは、プロジェクトという単位でモデルとデータセットを管理し、モデルの新規作成、再モデリング、適用処理、スケジュール化が可能です。FactoryでのWebブラウザ経由でスケジュール化ができます。Analyticsでの予測モデル作成後の運用としては、従来はKxShellスクリプトやSQLスクリプト、他プログラム言語にてバッチプログラム等を作成し、システム化を行い自動化をする必要がありました。KxShellスクリプト例その際には、システム部門への依頼や、プログラム化に長けている方の手を介さないと運用することができませんでしたが、その様な煩わしさから開放され、モデル作成を担当された方(業務部門の方中心)で、自動化の運用まで行えることになります。Factoryは、以下A)~D)のタスクの実行がWebブラウザで簡単にできます。Factoryを使用することで、1回の設定で自動化まで簡単に実施できます。A)モデルの再学習、新規作成モデル再学習タスクでは、文字通りモデルの再学習が実行されますので、モデル作成用の学習データに変更・更新がある場合、モデルの設定を変更し再学習を行うことが可能です。)の3種類のモデルをWebブラウザから、作成することが可能です。1分類モデル・・・目的変数が2値(1,0やYes/No)を予測するモデルで、購入するかしないか、アクションをするかしないかといった予測する際に使用します。2回帰モデル・・・目的変数が連続値を予測するモデルで、購入金額がいくらか、購入数量がいくつかといった予測をする際に使用します。3時系列モデル・・・時間の項目を軸に連続値を予測するモデルで、翌日以降の売上金額や、将来の販売数量を予測する際に使用します。B)モデルの適用モデルの適用タスクでは、指定された入力データに対してモデルの適用処理を行い、モデルの確率やスコア、予測値などの予測結果を出力するタスクとなります。C)モデルの偏差テストモデルの偏差テストタスクでは、モデルの再学習が必要かどうかをチェックするタスクとなります。データは時間の経過とともに変化する傾向があるため、過去のパフォーマンスが良好であったモデルでも精度が低下している可能性がありますので、定期的な運用をする際にこちらのタスクを組み込むことで、モデルの再学習を実行する必要があるのか確認することが可能です。Analytics以外のプログラムを実行するタスクです。モデル作成用のデータ作成は、SQLにて実施する必要がある場合のプログラム実行や、予測結果を別システムへ転送する等といったプログラム実行を行うことが可能です。分類モデルの新規作成例では、実際に分類モデルを新規作成してみます。モデル学習用データセットなどの設定を行い、モデルの追加を行います。モデルの追加画面モデルの名称や、モデル作成用の入力データ、ターゲット変数、除外変数、モデルの作成オプションなどを設定します。入力データに関する保存形式、データ型、キー項目などを設定します。入力データの設定画面モデルの設定が完了しましたら、学習(実行)を行います。学習(実行)画面モデルの学習が終わると、モデルの結果が確認できる様になります。モデルの実行完了画面では、モデルのレポートを確認します。Analyticsをお使いのユーザ様には、おなじみのモデルの確認画面がそのままのWebブラウザで参照できます。レポート例(分類モデルの概要)モデルに寄与した変数の貢献度も確認できます。レポート例(変数の貢献度)また、モデルのパフォーマンスも様々な指標で、確認ができます。レポート例(パフォマンス曲線)僅かなオペレーションでモデル作成が行えました。これでモデルが作成できたので、実際に活用する際はモデルのスコアリング、スケジューリングを設定するだけで、毎月や毎日の予測結果の出力が自動化できます。●モデルの自動化タスクの設定例データに変化が発生し、モデルの再学習が必要でないか確認するために偏差テストのタスクを組み込み、モデルの精度確認も自動で行い、モデルの再学習と適用処理をスケジューリングすることも可能です。Factoryの独自の機能をご紹介します。●説明変数の使用統計レポート機能モデル作成時に使用した説明変数の一覧が確認でき、変数毎の使用状況が把握できるようになりました。こちらの機能により、使用されていない変数や使用頻度が低い変数およびモデルパフォーマンスへの貢献度が最も高い変数などの特定が可能となりました。Analyticsを使用したモデル作成業務でした。Factoryで実施することにより、説明変数の使用状況の把握が可能となりますので、従来、非常に多くの説明変数を作成、使用していたお客様には、説明変数の作成に掛かっていた工数を削減できるかと考えます。アパレル」といったセグメント)を設定することが可能で、一度のモデル作成オペレーションでセグメント別の時系列予測を行うことが可能です。セグメントの例としては、都道府県別や、地域別、店舗別といったものになります。この機能により、1つのデータセットを用意することでセグメント別の時系列予測が可能となり、従来セグメント別に実施していた予測モデル作成が、とても簡単に実行できるようになりました。Analyticsでモデル作成後)の自動化や運用面において、従来手間が掛かっていた部分を非常に簡素化したプロダクトだという理解です。現状、モデル作成後の自動化や人手が足りないといった点で、お困りのお客様向けには、非常に簡単に自動化・運用ができますので、ぜひ、弊社にご相談ください。Analyticsをはじめ、独自性の強い海外製品を活用したデータ活用支援を積極的に行っています。採用ページスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。