dotDataがAI分析プラットフォームInsight 1.2を発表、テキスト特徴量とデータ変換機能が大幅に強化され企業のデータ活用が加速

text: XEXEQ編集部
（記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります）

PR TIMES より

記事の要約

dotData Insight 1.2がテキスト特徴量機能を強化
テーブル変換機能でデータ加工が柔軟に
APIとKPIパネル機能が正式リリース

dotData Insight 1.2の新機能がデータ分析を高度化

dotData社は企業のデータ分析・利活用を革新する新バージョンのdotData Insight 1.2を2024年11月15日にリリースした。営業日報や顧客レビューなどのテキストデータから特徴量を抽出する機能が追加され、数値やカテゴリデータと組み合わせた深いインサイトの発見が可能になっている。^[1]

MySQL、Microsoft SQLなどの基本的なSQLを記述するだけでリアルタイムクエリと分散計算によるバッチクエリが自動生成されるテーブル変換機能により、目的変数の生成やデータの前処理がシームレスに実行できるようになった。データ準備の負担が大幅に軽減されることで分析業務の効率化が進むだろう。

KPIパネルの機能強化によってビジネスKPIを柔軟かつ正確に算出できるようになり、プロジェクト単位でのユーザーロール機能も導入された。200万サンプルや2億レコードといった大規模データの処理をサポートするなど、性能面でも大幅な向上が実現している。

dotData Insight 1.2の機能強化まとめ

機能	詳細
テキスト特徴量	営業日報、顧客レビュー、コールセンター記録などのテキストデータから特徴量を抽出
テーブル変換	SQLによるリアルタイムクエリと分散計算バッチクエリの自動生成
API対応	データインポート、特徴量セグメント探索、スコアカード算出などをサポート
KPIパネル	ビジネスKPIの柔軟かつ正確な算出が可能
性能向上	200万サンプル、2億レコードの大規模データ処理に対応

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特徴量自動設計について

特徴量自動設計とは、AIがデータから自動的に特徴量を抽出・設計する技術のことを指しており、主な特徴として以下のような点が挙げられる。

大規模で複雑な関連性を持つデータの分析が可能
人間のバイアスにとらわれない客観的な特徴量抽出
説明可能な透明性の高い特徴量生成

特徴量自動設計技術は企業のデータ利活用において最も難しいとされる特徴量の発見・抽出の課題を解決する重要な要素となっている。dotDataの特徴量自動設計技術は数時間で大規模な関連性分析を行い、予測分析からビジネスアナリティクスまで幅広い課題に対応可能な特徴量を生成することができる。

参考サイト

^ PR TIMES. 「dotData、テキスト特徴量やデータ変換を強化したdotData Insight 1.2 を発表 | dotData, Inc.のプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000039.000053039.html, (参照 24-11-16).
Microsoft. https://www.microsoft.com/ja-jp

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