Altair Knowledge Studioの製品情報（特徴・導入事例）

2023 年 01 月 31 日

Altair Knowledge Studioとは

Altair Knowledge Studio は、データサイエンティストとビジネスアナリストのためのオープンでフレキシブルな予測分析と機械学習のプラットフォームです。業種にかかわらず、社内の様々なタイプのユーザーがデータにアクセスし、そこから引き出されたインサイトをもとにデータの価値を理解し、その知識を利用して複雑なビジネス課題を解決できるようになります。

◆製品の主な特長
• データの可視化機能
• 効率的データ変換
• 感情分析やニューラルネットワークなどの高度な予測モデル
• 異なるプログラミング言語で作成される複数のモデルの評価
• 統合されたインターフェースですべての機能を利用可能

・ビジネスの分野を問わず、 データはイノベーションを推進する重要な差別化要因です。 調査会社のフォレスターによれば、 データを効果的に使用せずインサイトに富んだ意志決定も行っていない競合他社と比べ、 インサイト主導の会社は
1.8 兆ドルもの商機を奪うチャンスがあります。

・Altair Knowledge Studio は、 データサイエンティストとビジネスアナリストのための予測分析と機械学習のプラットフォームです。熟練のデータサイエンティストであれば、 従来 Rや Python で繰り返し行っていた作業を排除 ・削減できるだけでなく、 Knowledge Studio の直感的でインタラクティブな視覚インターフェースを使用して、 適切なアルゴリズムの洗練されたモデルを容易に構築できます。 経験の浅いユーザーであっても、 モデルのワークフローを完了するためのウィザードを用いると、 データサイエンスライフサイクルの一部となる一連のステップを迅速に構築できます。

・構造化データ、 非構造化データ、 クラウドデータ、オープンソース言語、 データベースなど、 どのようなソースのデータにも接続できます。

◆データの可視化
迅速かつ容易なデータマイニングは機械学習のコア要件です。 Knowledge Studio の強力なデータ可視化機能によって、 素早くデータセット内の変数を確認しエラーを検出できます。 また、予測力を可視化することで、 機械学習に必須の変数を絞り込み、 モデリングプロセスに不要な変数を除外できるほか、 必要な変数変換も分かりやすく例示できます。

◆強力な予測モデリング
・80 以上のノードを組み合わせてモデルを構築し、データからインサイトを引き出せます。 例えば、 マーケットバスケット分析、 回帰モデル（線形、 ロジスティック、 制約付きロジスティック、 PLS など）、正則化、 クラスター分析、 多層ニューラルネットワーク、 決定木、 戦略木、 テキスト分析、 自然言語処理などが利用可能です。 その他のモデルにも対応可能です。
Knowledge Studio のエンドツーエンドの分析モデリング機能を用いて、 高品質な予測分析および処方的分析モデルを容易に作成できます。
・データサイエンティストやビジネスアナリストは、 ワークフローに沿ってデータの前処理を行い、 プロファイリングとセグメンテーション分析を実施し、 複雑なビジネス課題を解決するためのモデルを構築できます。 コーディングは一切不要なため、 データサイエンスによく見られるような複雑さは解消され、 データから引き出されたインサイトを収益につなげるための効率的アプローチに置き換えられます。

〈ディシジョンツリー（決定木）〉
アナリストによって第一級のビジュアルプロファイリング機能と評価されている Knowledge Studio Decision Trees は、 セグメントの構築と探索、ならびに変数間の関連性の発見において業界トップレベルの性能を誇ります。 決定木を自動コード生成を介して他のプログラミング言語にエクスポートすれば、 他の分析環境にも展開できます。
また、 柔軟な決定木モデリング機能により、 ビジネスの知見やポリシーを簡単にモデルセグメントに組み込めます。

〈ストラテジーツリー（戦略木）〉
Knowledge Studio Strategy Trees によって、複雑なコードの作成に頼ることなく、 予測分析を処方的分析に変えることが可能です。 StrategyTrees では、 データサイエンティストやビジネスアナリストが予測モデルにアクションと処理を割り当てることにより、 多数の戦略計画を迅速に比較できます。 また、 シナリオ調査を行うことでビジネス課題解決への最善のアプローチも評価できます。

〈スコアカード〉
・スコアカードは借り手の弁済能力を確かめるために貸し手によって使用されますが、 消費者の製品やサービスに対する関心あるいはロイヤルティプログラムに対する関心をより良く理解するために、 マーケティング担当者によっても使用されます。数万人、 数十万人、 あるいは数百万人のプロファイルを分析するために使用されるデータセットには、 多くの場合、 何千種類もの変数が存在します。
・Knowledge Studio の強力なモデル採点機能は、 今日市場にある他のどんなスコアカードツールよりも優れています。 数千もの候補から最も優れた予測変数を効率良く選別し、 それらを分類し、 分析の偏りを取り除きます。 また、 既知の制約条件や目的関数に変更を加え、 そのシナリオをテストすることで、 マーケティングキャンペーンを最適化することができます。 分析手法をビジネス戦略に直接組み込むことにより、 顧客購買ライフサイクルの各段階の評価と最適化も可能になります。

◆お客様の声
R や Python を 使 用 し た 場 合 に 比 べ て、Knowledge Studio では 2 ～ 3 倍速く作業をこなせます。 その多彩な可視化とグラフ機能には驚くばかりです。 Knowledge Studio によって、我々がデータからインサイトを引き出す能力は格段にアップしました。 それは以前のツールを大きく上回っています。 我々は Knowledge Studioを使い始めたばかりなので、 この結果は素晴らしいの一語に尽きます。- Risk Analytics、TD Bank

◆ハードウェア要件
〈デスクトップ〉
• （Windows 7 ～ 10）
• Quad Core x86-64 CPU、 2GHz 以上、8GB RAMサーバー
• Windows 2008 R2、 2012 R2、 2016
• Linux（RHEL 6.x、 7.x および CentOS 6.x、7.x）
• Quad Core x86-64 CPU、 2GHz 以上、8GB RAM