AI技術で企業のデータ活用をサポートするdotDataは、企業が自分たちのクラウド環境でAIを安全に使うための新しい方法「dotData Cloud Private – Self-Managed」と、テキストデータから高度な「意味」を読み取るツールの最新版「dotData TextSense 1.2」を発表しました。
今回の発表により、dotDataは企業のデータプライバシーをさらに守りつつ、柔軟な分析ニーズに応えられるようになります。
自分たちでAI環境を管理できる「Self-Managed」方式
「dotData Cloud Private – Self-Managed」は、金融機関のような厳しいセキュリティ基準を持つ企業が、自分たちで管理するクラウド環境（AWS、Azure、Databricks、Snowflakeなど）にdotDataのAI環境を構築し、運用できる新しい方式です。
これまでの「dotData-Managed」方式では、dotDataの専門家が環境の構築・運用・保守を行っていましたが、今回の「Self-Managed」方式では、dotDataの技術的なサポートを受けながら、企業自身がこれらを行うことができます。これにより、企業はデータを外部に出すことなく、完全に自社で管理しながらdotData製品を利用できるようになります。
この方式では、dotData製品の構築だけでなく、クラウド環境のセットアップまで含めた総合的な技術支援が提供されます。そのため、専門的なインフラの知識がなくても、迅速かつ安定してAI分析基盤を立ち上げることが可能です。
また、AWSだけでなく、Microsoft Azure、Databricks、Snowflakeといった主要なデータ基盤にも対応しており、企業は既存のデータ保存場所や使い慣れたクラウドインフラをそのまま活用できます。これにより、データの移動にかかる費用を抑えたり、既存のデータ処理の流れとスムーズに連携させたりすることが可能になります。
テキスト分析を強化する「dotData TextSense 1.2」
「dotData TextSense 1.2」は、生成AIの技術を使って、テキストデータから高度な「意味」を抽出するツールです。
Python連携で分析を自動化
TextSense 1.2では、新たにPythonライブラリ版が提供されます。これにより、テキストからの情報抽出処理を自動的に繰り返し実行したり、既存のシステムに組み込んだり、dotDataの他の分析ツールやPythonを使ったデータ分析と連携させたりすることが簡単になります。データサイエンティストは、使い慣れたPythonの環境で、複雑なテキスト分析をスムーズにワークフローに組み込むことができ、分析から実際のビジネスでの利用までの時間を大幅に短縮できます。
高いセキュリティで生成AIを活用
TextSense 1.2は、「dotData Cloud Private – Self-Managed」方式に対応しており、企業は自分たちの環境内でTextSenseを利用できます。さらに、生成AIサービスとしてAmazon Bedrockを新たにサポートしました。これにより、AWSの完全に閉じられたネットワーク内でデータを外に出すことなく、最新のLLM（大規模言語モデル）を活用して強力な意味抽出が可能になります。機密性の高いテキストデータを扱う企業でも、情報漏洩のリスクを最小限に抑えながら、生成AIによる高度なビジネスのヒントを得ることが期待できます。
dotDataについて
dotDataは、企業のデータ活用において最も難しいとされる「特徴量」の発見・抽出を自動で行うプラットフォームを提供しています。dotDataの「特徴量自動設計」技術は、大規模で複雑なデータから、人間の思い込みにとらわれずに、透明性の高い説明可能な特徴量を自動的に抽出し、ビジネスにとって重要な洞察（インサイト）を引き出します。このAI技術は、dotDataが提供するすべてのAIプラットフォームの土台となっており、データから自動で洞察を得るだけでなく、機械学習や生成AIと組み合わせることで、予測分析からビジネス分析まで、企業の幅広い課題に応えるAIソリューションを提供しています。多くの企業がdotDataを選ぶのは、AIが生み出す洞察がビジネスの成長や革新の鍵となるからです。
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特徴量自動発見・抽出プラットフォーム: https://jp.dotdata.com/dotdata-enterprise/
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AIが生み出すインサイト: https://jp.dotdata.com/dotdata-insight/
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dotData Cloud: https://jp.dotdata.com/dotdata-cloud/
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