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「マルチモーダルデータプラットフォーム構想」の実現に向けて サービスを順次投入および強化

構造化・非構造化を問わずビッグデータをカタログ化し、
ノーコード、エンドツーエンドで活用できる環境を提供

データサイエンスで企業と社会の課題を解決する株式会社DATAFLUCT(本社所在地:東京都渋谷区、代表取締役:久米村 隼人)は、構造化・非構造化※1を問わずあらゆる種類のビッグデータ(マルチモーダルデータ)を利用できる形に処理し、カタログ化したデータをノーコード、エンドツーエンドで活用できる環境を提供する「マルチモーダル※2データプラットフォーム構想」の実現に向け、新規サービスの投入および既存サービスの強化に順次取り組みます。

新規サービスとして、社内に散在するデータや外部のオープンデータの集約のほか、非構造化データの構造化などの前処理をAI技術で実行しカタログ化するデータレイク/データウェアハウス『AirLake(エアーレイク)』(特許出願中)の提供を12月中旬より開始します※3。また、ノーコードのエンドツーエンド機械学習プラットフォーム(マルチクラウドAutoML)『DATAFLUCT cloud terminal.』を11月下旬にリニューアルします※4

今後も、SCM(サプライチェーンマネジメント)のための需要予測プラットフォームサービスやノーコード対話型BI※5プラットフォームサービスを投入し、オールインワンでソリューションを提供できるよう事業を強化します。

※1  画像や動画、音声、文書など、そのままでは定型的に扱えないデータ。
※2  画像や動画、音声、文書などの異なる様式のデータを統合的に処理すること。
※3  詳細は本件と同日に発表した『AirLake』に関するプレスリリース(https://datafluct.com/release/1722/)をご参照ください。
※4  リニューアル内容の詳細は、2021年8月19日に発表したプレスリリース(https://datafluct.com/release/1646/)をご参照ください。
※5  Business Intelligenceの略。組織が蓄積している売上や営業、在庫などのデータを収集・分析・加工し、経営や現場の意思決定に活用できる形式でデータをアウトプットし、組織をサポートするツール。

■ データ活用を民主化する「マルチモーダルデータプラットフォーム構想」

企業活動の中では円滑な事業遂行や成長を目的に、あらゆる場面で様々なシステムが活用されています。行動を正確に記録するための「SoR(Systems of Record)」のほか、企業と顧客との最適なつながりを構築するための「SoE(Systems of Engagement)」、さらに近年では顧客の新たな洞察を得ることを目的にデータを組み合わせて分析する「SoI(Systems of Insight)」のニーズも高まっています。その一方、SoIを構築できる専門人材が社内にいない、初期投資・開発コストがかかるなどを理由に着手できないケースも見られます。

「マルチモーダルデータプラットフォーム構想」は、データの収集から適切な形式への加工・蓄積、分析・活用までの工程を専門知識や技術の有無にかかわらず可能にする、創業以来当社が目指してきた「データ活用の民主化」を実現するためのものです。

同構想のもと提供するサービスにより、これまで分析の材料とされていなかった非構造化データを構造化して利用できるようになるほか、データカタログを用いて分析・活用することで洞察を獲得できるようになるなど、組織のデータドリブン経営に貢献します。

■ マルチモーダルデータプラットフォーム構想を構成する4つのサービス

マルチモーダルデータプラットフォーム構想は、4つのサービスで構成されます。シームレスな接続により、これらを組み合わせることで最大のデータ活用効果を発揮します。個別に複数のベンダーを利用する場合と比較して導入費用やオンボーディングのコストを抑えられるほか、開発スピードやデータ連携のレベルを向上させます。

1.AirLake(2021年12月中旬サービス提供開始)*特許出願中

データ活用の前工程である収集、加工、蓄積における課題を解決し、これまでにないデータ同士の組み合わせから新たな洞察を得られる環境を提供するデータレイク/データウェアハウスです。データサイエンティストやエンジニアがいなくても、画像や動画、音声、文書などの非構造化データを簡単に加工・変換できます。また、社内・社外、構造化・非構造化を問わずどこからでも必要なデータを収集し、カタログ化したデータを一元管理できます。さらに、当社の提供する機械学習サービスやBIツール、各種分析系サービスともシームレスに連携できます。通常、データ基盤の導入には高額な初期費用と時間がかかりますが、AirLakeはPaaSとして提供するため、低コスト・低工数・短期間で導入いただけます。

2.DATAFLUCT cloud terminal.(2021年11月下旬リニューアル予定)*特許出願中

データの準備から前処理、データ解析、モデル作成、精度維持・監視、実装、継続運用といった機械学習に必要な工程を一括で実行・管理・運用できるノーコードのエンドツーエンド機械学習プラットフォームです。
データの前処理(加工・変換、結合・分割、集計・フィルタリング、データ保管、正規化・標準化、サンプリング)を自動で実行できるほか、予測アルゴリズムの実行も自動・手動を選択できます。さらに、作成した予測モデルを利用した場合のシミュレーション機能や、精度が劣化した状態でのモデル利用を防ぐ監視機能、データパイプライン/MLOpsパイプラインによって専門的なコーディングの必要なしに、データの前処理からモデル構築・評価、モデル展開・運用管理までの一連の工程を自動で再現できるなど、機械学習の活用に割けるリソース(時間・人員)が不足している企業に対し、高度なデータサイエンスの知識が必要なく利用できる環境を提供しています。
サービスサイトURL:https://www.cloudterminal.datafluct.com/

3.SCMのための需要予測プラットフォームサービス(2021年12月サービス提供開始予定)*特許出願中

精度の高い需要予測を自動で実行し、データやITの専門家のいない環境でも最新のアルゴリズムとデータを活用できるサービスです。在庫数や販売数、配送の最適化、ダイナミックプライシングだけでなく、需要予測や価格調整の自動化によって業務効率を向上させ、企業の生産性と組織満足度を改善します。また、業界固有の特長を反映したテンプレートを採用し、使いやすい予測・在庫管理画面を実現したほか、各種システムとのAPI連携や豊富な外部データとの接続による拡張性の向上、さらには継続的な精度向上を自動で行えるよう様々な機械学習手法を利用いただけます。

4.ノーコード対話型BIプラットフォームサービス(2021年12月サービス提供開始予定)*特許出願中

社内の誰もがデータ分析やデータに基づく意思決定およびコミュニケーションができる、データドリブン組織を推進するサービスです。既存のBIツールでデータを取得するには、SQLクエリの入力が必要です。本サービスでは、データ分析の知識・経験の有無にかかわらず、調べたい項目を検索窓に入力するだけでデータの取得から分析、インサイトの読み取り、ビジネスアクションの検討までのデータ利活用の一連の流れを、ノーコードで効率的に実施できるようになります。検索ワードを基にデータを瞬時に検索して最適なチャートで可視化するほか、そこから読み取れる示唆の表示、ドリルダウンで分析すべき項目をAIアシスタントが自動でレコメンドします。また、得られた示唆やコメント、アクションなどをチームでスムーズに共有・蓄積できます。

■ マルチモーダルデータプラットフォーム構想でできること

1.AirLake × SCMのための需要予測プラットフォームサービス
2つのサービスを組み合わせ、サイロ化された実績データや天気予報データなどの外部から収集したデータを活用し、機械学習による需要予測で欠品・余剰在庫を削減したり、データ更新や需要予測の自動化によって作業効率を改善したりすることが可能です。また、商品の売れ行きに応じた適正価格を提示するダイナミックプライシングで、売り上げの最大化も図れます。

2.AirLake × DATAFLUCT cloud terminal.
AirLakeによって分析しやすい形で収集・蓄積したデータを利用し、DATAFLUCT cloud terminal.で簡単に機械学習のモデルを構築・運用できます。MLOpsのサイクルを回す上で最も重要なことは、機械学習に活用しやすいデータを一貫性と継続性を持って用意し続けることです。AirLakeとDATAFLUCT cloud terminal.を組み合わせることで、機械学習に最適なデータを基に高レベルのMLOpsをノーコードで実現し、データ活用レベルを大幅に向上させます。

 

本件に関するお問い合わせ
株式会社DATAFLUCT
Mail:info@datafluct.com

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