DataRobotの評判・口コミ 全12件

改善してほしいポイントは何でしょうか？

・お試し利用ができず、最低でも1年間契約しないとつかうことができないのは、よろしくない。
・このツールは、モデリングツールというより、「複数のモデル比較ツール」と考えたほうが良い。

どのようなビジネス課題を解決できましたか？あるいは、どのようなメリットが得られましたか？

・大量のデータがあるが、機械学習をかけるまでに至っていなかった部署で、とりあえずどういう結果が出るのかをパイロット的に容易かつ安価に試すことができた。
・従来データサイエンティストがやっていた作業を、一部肩代わりすることができた。

改善してほしいポイントは何でしょうか？

「データの理由を説明できる」(例えばXX区在住の顧客は負債を抱える可能性が高いため負債者リストにマッチさせた等）という点を魅力として説明されるが、実際に使ってみるとなかなか実用に耐えうるほどの理由は出てこないため、理由づくりが別途必要になる。

どのようなビジネス課題を解決できましたか？あるいは、どのようなメリットが得られましたか？

データサイエンティストが数週間かけて作成するデータ下処理＆複数モデリング作成＆最適モデル選択により、工数の大幅削減が可能（ただし料金が高いため、どこまでコストパフォーマンスを出せるかは難しいところ）

改善してほしいポイント

上記に書いた裏返しだが、高度なことをしようとするとやはり一人では限界があり、サポートする体制が必要。
モデリングが簡便に可能であるが、実務への実装はまた別の努力が必要なので、POCで終わってしまう恐れが多々ある。
また１行データを準備するために、データプリパレーションツールなどがない場合は苦労する可能性があるので注意が必要。

どのような課題解決に貢献しましたか？どのようなメリットが得られましたか？

AI機械学習でどんなことができるのかを小さく始めるには最適なツール。
SaaSの仕組みなのでどんどんヴァージョンアップが図られ最新のアルゴリズムを利用することができる。

改善してほしいポイントは何でしょうか？

あくまで機械学習の一定知識がある人向けのサービスであり、でないと不適切な説明変数の選択などによって、まったく実用性のない結果を高信頼性と評価してしまう。
ブラックテーマで、如何にもエンジニアが好きそうな見た目となっているが、弊社一般的な事務職員も利用している会社からすると、もう少しライトなわかりやすい、シンプルなビュー機能があってもよいかと思う。

どのようなビジネス課題を解決できましたか？あるいは、どのようなメリットが得られましたか？

トライアルとしてある特定の商品を販売した際に、その商品/マーケティングに対しての反応の有無と、それまでの顧客情報や属性情報を照らし合わせ、効果の高そうな集団を発見。

改善してほしいポイントは何でしょうか？

AutoMLの宿命かもしれないが、オンプレの場合、サーバを複数台用意しないといけないのでコストがかかる。

ライセンスが年間サブスクリプションかつ高額であり、評価版というものがない。なのでIT投資に積極的な企業しか手を出せない。
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どのようなビジネス課題を解決できましたか？あるいは、どのようなメリットが得られましたか？

社内で機械学習プロジェクトをスタートするためのとっかかりとして使える。
データサイエンス全般、機械学習用語、モデルの評価に関する知見が身についた。
自社製品の売上予測モデル作成に使いました。

検討者にお薦めするポイントがあれば記入ください

クラウドは週イチ、オンプレは4か月に一回で
アップデートがなされるので、時代に合わせて変化し続ける
素晴らしいプロダクトだと思います。

改善してほしいポイントは何でしょうか？

導入はしやすいのですが、結構高価なサービスです。あまり大きくない規模を対象として利用するだけでも年単位でかなりコストがかかります。

どのようなビジネス課題を解決できましたか？あるいは、どのようなメリットが得られましたか？

当社では、コストも含めてクリアできたため導入し、マイニングを行っています。ただ、結果をどこまで信頼していいのか、まだまだ時間はかかると思いますが、様々なシチュエーションでの回答を導き出してくれています。

検討者にお薦めするポイントがあれば記入ください

最低2000行は元データが必要です。導入はしやすいが、コストも含めてそれなりに高い意識で利用を検討する必要があると思います。

改善してほしいポイント

操作方法は簡単とはいえ、結果の妥当性がよくわからないので修練が必要だと思います。AI初学者としてはデータ解析の解説があるとよいかなと思います。
あとは費用はすこしお高目なので、経営者を納得させるのに苦労すると思います。

どのような課題解決に貢献しましたか？どのようなメリットが得られましたか？

まったく初めての技術について要因分析について活用しました。CSVデータをドロップするだけであとは適切なモデルを選択してくれるので非常に簡単に解析ができました。ある程度の技術のあたり付けを行うことができました。

改善してほしいポイントは何でしょうか？

高い価格プラン一択しかないため、もう少し手軽に試すことができたり、小さな規模のチームや会社でも使いやすい価格プランがあると、より手軽に試して活用することができると思う。

どのようなビジネス課題を解決できましたか？あるいは、どのようなメリットが得られましたか？

不正対策に関するパラメーターの精度を上げていくことや、マーケティングやドロップ率などを下げていくためにどのようなパラメーターにて行うべきかなどを探していく業務にて非常に効果が出ており、メリットを感じている。

改善してほしいポイントは何でしょうか？

このサービスの利点の裏返しになるのだが、モデル構築まで自動でできたとしても、それを現場に適用する際には「なぜそのモデルなのか？」「モデルを選定した理由」を求められることが多い。よって、データサイエンス、機械学習分野のスキルがなければ、なかなか現場への導入が進まない。
なので、データサイエンティストがいるが、その時間を短縮したい、というケースでないと、なかなか導入費用をペイすることは難しいかもしれない。

どのようなビジネス課題を解決できましたか？あるいは、どのようなメリットが得られましたか？

ユーザ企業の工場設備の故障予兆のモデル構築に使いました。データがある程度用意できていたため、これを用いて前処理、モデル構築の部分を期間短縮することができました。かつでの方法だと、モデルの候補は自分たちが知っているものから選んでいたため、その選択肢の幅が優秀なエンジニアのモデルが活用できるところまで広がったのは大きい。