Decisioningは従来のノーコード機械学習プラットフォームであるAutoMLでは実現できなかった意思決定を支援する次世代のAI機械学習技術です。従来のAutoMLでは、過去の傾向分析と未来予測はできましたが、一方で予測の根拠となるインサイトを知ることはできず、また、目標に到達するための方法を示すことができません。そのために分析結果を示すことができても、それに基づくビジネス上の意思決定を下すのが難しいという課題がありました。Decisioningです。Decisioningはビジネス面で日々求められる意思決定を支援し、AIによる真のDXの実現に貢献します。Decisioningの特長01.ノーコードでデータ分析を実現DX推進には欠かせないAI人材不足が経営課題となるなか、AI分析の専門家ではないビジネスの専門家がAI機械学習を活用したデータ分析ができる事が重要です。Decisioningでは、データの準備から予測モデルの作成、クラスタリング、時系列分析まで全てマウス操作だけで行うことができます。最新の機械学習技術を実装。アルゴリズムもランダムフォレスト、ロジスティック回帰、決定木、ニューラルネットワークなど、複数の方式をサポートします。アルゴリズムは全て自動で実行され、精度の高いものを自動的に抽出します。​従って、アルゴリズムが何であるのか、どのデータには何が良いのか、などを意識する必要はありません。従来のAutoMLなどの機械学習では、将来の予測はできましたが、それがビジネス上のインパクトが最大の物となるとは限りませんでした。Decisioningでは、様々なAI分析手法を自動的にバランス良く組み合せて実行するコンポジットAIを実装しています。それによって、ビジネス上の目標、すなわちKPIを達成するためにはどのような打ち手が必要かのシミュレーションが可能です。​また、単なる予測値の算出だけではなく、そのデータの根拠となるインサイトまでも分析から取り出す事が可能です。​これらにより、機械学習を使っていつ誰にどのような施策を打てばKPIを達成できるかを導き出すことが可能になります。Decisioningの技術ポイント単なる予測や傾向分析に留まらないビジネスの意思決定の支援するために目的に応じた様々な分析を組み合わせ、最適な組み合わせをシミュレーションする技術を実装しています。Decisioningがどのように利用できるかという事例です。Decisioningの実例としてKPIをベースとしたモデル作成により従来のautoMLによるモデルよりも大きなビジネス成果を出した事例をブログに掲載しています。LABSの基本的な操作と機能がわかるオンラインデモを実施します。​ご都合の良い日時に行いますのでお気軽にお申込みください。製品について問い合わせる各種業務への適用相談からコンサルティングを含めた各種サービスのお見積りはこちらからよりご相談ください。導入検討に必要な様々な資料をご覧ください。