データ分析とAIの力

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データ分析とAIの力

データ分析とAIを管理下の安全で拡張性高い環境で運用することにより、組織はより効果的に競争力強化を行うことができます。データ準備、予測モデリング、ストリーム処理、データ視覚化のためのセルフサービス型分析ソリューションであるAltair Data Analyticsは、コーディング不要のクラウド対応インターフェースで、データライフサイクル全体を通じて分析とAIをフル活用し、ビジネスにおける更なる飛躍を目指します。

データ分析&AI 活用事例

金融サービス

金融サービス

日本におけるFintechの流れに先駆けて、世界有数の多くのグローバル銀行、クレジットユニオン、住宅金融、生命保険、損害保険企業などのあらゆる金融業界と30年来の取引を続けてきたAltairは、リスクの低減、規制の監視、新たなカスタマーエンゲージメントチャネルの開拓、業務に関する知見の獲得などをデータ分析によって実現しています。

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政府機関

政府機関

政府機関のネットワークで運用するために必要な認定を受けたAltairのセルフサービス型分析ソリューションは、政府機関のあらゆるスキルレベルの人々がデータを利用して、セキュリティ、ロジスティクスの課題を解決します。

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ヘルスケア

ヘルスケア

請求/償還処理、収益サイクル管理、相互運用性、患者のアドヒアランスと満足度の分析、医師のパフォーマンス分析などの分野で、ヘルスケア領域のITの複雑さを軽減し、効率性を高めるのに役立ちます。

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保険

保険

保険会社がDX時代に適切なデータ駆動型ソリューションを導入し、保険金請求処理の効率化、ビジネスの最適化、迅速な不正検出、リスクおよび損失の評価、顧客維持のためのサポートをします。

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製造業

製造業

産業用モノのインターネット(IIoT)は、接続性を高め、データを生成し可能性を引き出しながら、着々と普及しています。Altairは、IIoTから得られるデータを活用してイノベーションを促進し、新たなビジネスチャンスを得るスマートマニュファクチャリングへの変革を促します。

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電気通信分野

電気通信

ワイヤレス、ケーブル、その他の通信事業者に、顧客維持の促進、顧客内シェアと市場浸透率の向上、不正行為の予測、リソースとネットワーク投資の最適化をもたらします。

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すべての企業と個人のためのフリクションレスAI

ブログを読む
データとAIの運用

データとAIの運用

自社の顧客、製品をより深く理解するためには、チーム全体でデータ駆動型の意思決定を行い、共有する必要があります。Altairのソリューションは、データサイエンティストやエンジニア、MLOpsスペシャリスト、ビジネスアナリストなど、さまざまなスキルセットをもつユーザーを対象に設計されており、コーディング不要かつクラウド対応のインターフェースを使用すれば、データパイプライン全体を通してデータ分析とAIの力を最大限活用することができるようになります。

Altair Data Analyticsは、企業がデータ分析とAIを安全に、スケーラブルに運用することを実現します。

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AIによる設計

AIによる設計

AIや機械学習(ML)の進歩に加えて、シミュレーション、テスト、フィールドデータなど、データセットが充実してきた近年、エンジニアリングにおけるデータサイエンスは、製品開発ライフサイクルにおいて重要な要素のひとつとなっています。AIで強化されたコンピュータ支援エンジニアリング(CAE)は、メーカーに対して、MLによる新たなインサイトの発見、物理学とAIを通じた設計問題への新たな解決策、コラボレーションとデザインの融合によるより大きな製品イノベーションの実現を提供します。

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データ変換

データ変換

PDF、スプレッドシート、テキストファイルなどの半構造化 / 非構造化データ、ビッグデータやその他の構造化ソースなどのあらゆるデータを抽出し、オンプレミスやクラウドの環境に関係なく、データ準備作業を自動化することができます。日常的で反復的、かつヒューマンエラーが発生しやすい作業を自動化することで、業務の効率化を図ります。

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機械学習とAI

機械学習とAI

Altairの機械学習およびAIソリューションは、AutoML(自動化されたAI)やExplainable AI(説明可能なAI)などの機能を用いて分析の透明性と自動化を実現し、モデル構築の効率化によってこれまで分析に費やしていた時間を短縮するだけでなく、結果をより信頼性高いものにします。コーディング不要ですが、モデルの構成やチューニングの方法は制限されず、ユーザーが自由にコントロールできます。

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データの見える化

データの見える化

ほぼすべてのデータソースに接続でき、コーディング不要のマウス操作だけで分析ダッシュボードを構築、チーム全体で共有が可能です。AltairのBI見える化ツールでは、大量の履歴データを視覚的に分析することができます。また、ストリーミング解析ツールを利用することで、刻々と変化するテレメトリ、センサー、トランザクション、および取引などのリアルタイムデータに基づいて、十分な情報に基づいた迅速な意思決定を行うことができます。

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多くのお客様に支持されています

Altair、Gartner Peer Insightsにおいてデータプレパレーションツール部門のCustomers

Gartner Peer Insightsのデータプレパレーションツール部門でCustomers' Choiceに選出

データプレパレーションツールに関するGartner Peer Insightsのユーザーレビューを統合したレポート「Voice of the Customer」では、総合評価の他、ベンダー比較、企業規模・業種・展開地域別比較がまとめられています。Altairは、5点中4.5の高評価をユーザーから獲得し選出されました。

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ABIリサーチ社による「製造業におけるデータアナリティクス」ランキングに選出

ABIリサーチ社による「製造業におけるデータアナリティクス」ランキングに選出

通信、移動体・無線、IoTとM2M、位置情報、自動車技術、セキュリティ等に関して、産業・技術や半導体の動向分析や市場予測等を行うABIリサーチ社の実施した「DATA ANALYTICS IN MANUFACTURING」ランキングにおいて、Altairがトップイノベーターに選出されました。

レポートを読む

関連資料

製造業のためのデータ分析活用ガイド

近年ではセンサー価格の低下や新たなワイヤレス通信テクノロジーの登場などにより、製造業においてもデータ分析をこれまで以上に効果的に導入することが重要視されるようになりました。 データ分析を導入するためのツールを適切に揃えることができれば、以下のような製品ライフサイクルの各段階で生じる膨大な量のデータも、手を煩わせることなく収集、クレンジング、処理、可視化できるようになります。 • 製品設計、プロセス設計 • 組み立て • 材料計画 • 品質管理 • スケジューリング • 保守 • 異常検知 • 販売後の保証請求 データから真の価値を引き出せるようになれば、製造能力、スループット、品質、販売、顧客満足度、 全体効率などに直結する要因(コンポーネントの寿命、交換の基準、エネルギー効率、使用率など) を正確に予測できます。 このガイドでは、データ分析を製造業に応用するうえで解決すべき重要な課題と、課題解決のためのアプローチを最適化することのメリットをご紹介します。

eGuide

金融機関がいま対処すべき不正利用のリスク管理 効果的な機械学習・可視化ソリューションとは

FinTech(フィンテック)による取引のデジタル化、キャッシュレス決済の普及など、金融業界をめぐる環境はここ数年で激変しています。新サービスの利便性を高めるため、セキュリティの肝となる本人確認は使いやすさを重視した設計とされる傾向があり、そこに目をつけた犯罪組織は、金融機関を主要ターゲットとしてサイバー攻撃を加速させています。昨今はITの技術的発展により脅威の手法が高度化し、新たな手口の犯罪が増えているのも特長です。 この状況において、金融機関はリスク管理をどのように考え、具体的にどういった対策を取るべきでしょうか。 編集:マイナビニュース

Brochures

アルテアエキスパート:アルテア + RapidMiner=フリクションレスAI

AIは、私たちに代わってコードを書いたり、映画の脚本を書いたりと、魅力的な作業を担ってくれます。 しかし、AIの蜜月は終わり、多くの企業はまだ夢の企業には程遠い状態です。 現実には、ほとんどの人がAIに投資していますが、その成果はほとんどありません。その理由は? *フリクション(摩擦):組織的、技術的、金銭的 本セッションでは、アルテアとRapidMinerが、人とデータ、そしてAIが持つビジネスインパクトの間の摩擦をどのように取り除くのかについてご紹介します。 Altair RapidMinerの活用法:

  • データサイエンスのあらゆる側面をカバーするAutoML、ビジュアルワークフロー、コーディングをシームレスに統合した単一プラットフォームで提供することにより、コンセプトから生産までを加速
  • SASやPythonなどの確立されたデータ分析環境をモダンに
  • デスクトップとクラウドの提供により、シームレスで将来性のある方法で企業のニーズに対応
Dr. Ingo Mierswa I アルテア 製品開発担当上級副社長 *メニューの AD)) から、日本語同時通訳をお聞きいただけます

Conference Presentations

MasterCardがセルフサービス型データプレパレーションでカスタマーエクスペリエンスを向上

メインフレームに格納されたレポートの取引明細と現金残高の確認を毎週40~80時間かけて手作業で行い、突合用のデータはExcelに手入力していました。Monarchのデータプレパレーション機能を使ってメインフレーム内のレポート上の重要情報を抽出することで、即座に分析を開始できるようになり、突合を短時間で完了できるようになり、顧客や社内の他部署から問い合わせがあった場合に都度分析を行うことも容易になりました。

Customer Stories
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