執筆者: 小幡 創（Hajime Obata）

DataRobotではマネージドサービス(いわゆる「クラウド版」)とセルフマネージド型(いわゆる「オンプレミス版」)に加え、近年では専有環境のマネージドサービスであるシングルテナント版も提供しており、セキュリティ要件に応じて選ぶことができます。セルフマネージド型(「オンプレミス版」)をお使いで、なかなかバージョンアップの時間が取れない！という場合、二世代前のバージョン8(あるいはそれ以前)を使っているユーザーの方もいらっしゃるのではないでしょうか。このブログではそうしたユーザーの方向けに最新世代のDataRobotをご紹介します。

MLOpsにチャンピオン/チャレンジャーのフレームワークが追加されました。この新しい機能により、DataRobotのお客様は、管理されたフレームワークの中で、現在最高のパフォーマンスを発揮しているモデルと並行して、チャレンジャーモデルをシャドーモードで実行できます。

(このブログポストは Introducing the DataRobot Use Case Value Tracker …

DataRobotのEnterprise AIプラットフォームの6.1リリースの新機能であるHumble AIでは、任意のデプロイモデルに対してルールのセットを定義し、それらルールを予測時に同時に適用することができます。

DataRobot のリリース6.1では、時系列異常検知を導入しました。これは完全な教師なし機械学習ワークフローであり、ターゲット変数を指定せずに異常を検知することができます。

DataRobot Automated Machine Learning （AutoML）向けの新機能である Location AI の公開ベータ版をリリースいたします。Location AI は特許出願中の機能です。地理空間モデリングの各種技術を取り入れることで、DataRobot AutoML のユーザーエクスペリエンスが強化されました。たとえば、次のようなことが可能です。

DataRobotの最新リリースである6.0では、データ準備の自動化としてPaxata、モデリング技術の進化として画像特徴量、モデル運用としてML Ops、そしてモデル利用の迅速化としてAIアプリケーションが利用できるようになり、機械学習のエンドツーエンドでの自動化の幅が一気に拡大しました。

企業には様々な顧客データがあり、Treasure Dataの提供するCDP（Customer Data Platform）の仕組みは、その収集と一元管理を容易に可能にしてくれます。一方でそういった顧客データから本当に価値のある顧客インサイトや、サービス向上の打ち手がどれだけ生まれているでしょうか？このブログでは、２つの製品の組み合わせがいかに顧客データの利用価値を広げてくれるのかを見ていきたいと思います。

DataRobotがSOC 2 Type II認証を取得