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2020.11.20

ビジネス上の目的を選択し、指定されたデータを用意するだけでモデルを作成する「datagusto」β版がリリース

最終更新日:

株式会社datagustoは2020年11月16日より、「解約予測」「受注確度予測」「顧客分類」などビジネス上の目的を選択し、指定されたデータを用意するだけで、目的に応じたモデルが自動で開発され、即座にビジネスでのデータ活用を開始できるSaaS型セルフAIツール「datagusto」のクローズドβを提供開始しました。

從來のAI開発はビジネス目的と開発するAIモデルをすり合わせ、膨大なデータを準備し、検証を行うなど、多くの工程があり、複雑化・長期化するという課題を抱えています。

近年では、AI開発工程を削減するために、ノーコードのAI開発サービスが多く生まれていますが、データサイエンスの専門知識自体は必要で、ユーザ側で利用できるシーンが限定されています。

そこで、datagustoは「データサイエンティストのAI開発工数を削減する」のではなく、「ユーザによるデータの活用を実現する」ためのツールとして開発されました。

datagustoでは、受注確率の予測や解約見込み顧客抽出などのビジネス上の目的が記載された「レシピ」を選ぶことで、指定されたデータを用意するだけで、目的にあったデータ活用を行えます。

レシピの選択画面

既に複数社で受注見込み精度の向上や顧客別の最適架電時間の予測など、営業現場での活用を目的に実証実験が始まっています。架電時間の予測では、5%未満だったアポイントメント取得率が、約20%まで上昇する成果もあがっているとしています。

datagusto(ベータ版)のサービスの特徴
  • レシピは「ビジネス上の目的」で選択
    「受注確度予測」「定期契約の解約候補抽出」「提案すべき商材の選択」「テレアポ時間の予測」「不正可能性経費申請抽出」「CVR率予測」など、レシピは「ビジネス上の目的」で選択します。レシピ選択にあたって「この課題は予測系だから、選ぶべきアルゴリズムは、、、」といった専門的な知識が不要です。
  • データサイエンスのプロセス、処理をテンプレート化
    datagustoの「レシピ」には、「ビジネスの目的」に対応した、学習アルゴリズムの選択、適切な説明変数の選択など複雑で多岐に渡るAI開発工程も組み込まれています。ユーザがレシピを選びデータを投入すると、datagustoが自らレシピに沿ってAIやデータ処理を完成させるため、ユーザは、レシピの背後にあるこれらのAIや、アルゴリズム、処理などを意識することがありません。
  • 学習データの入力は、コピー&ペーストでも
    AIの開発に使うデータは、レシピに「用意すべき材料(データ)」として記載されています。このデータの入力は、「ファイルの選択」の他、指定エリアへの「コピー&ペースト」でも入力が可能です。
  • 1ユーザあたり年間10万円~の価格設定
    従来のAI開発では、数百万から、大規模であれば数千万円規模の開発費用がかかりますが、datagustoは1ユーザあたり10万円〜の価格で提供されます。

指定のデータの入力画面

なお、同社は今後、datagusto上でレシピを編集したり、レシピ自体を開発できるツールのリリースも予定しています。

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