Domo、組織内のあらゆるデータとシステム、人をつなぐ業界初の オーケストレーション層「Domo Business Automation Engine」を発表
～Domoプラットフォームと機械学習を活用し、インサイトとアクションとのギャップを解消～
（米国報道発表資料抄訳）
2019年3月20日（現地時間）、ユタ州シリコンスロープス – Domo（本社：ユタ州シリコンスロープス）は「Domopalooza 2019」において、Domoプラットフォーム内のオーケストレーション層「Domo Business Automation Engine (BAE) 」を発表しました。機械学習と高度なアラート機能により、組織におけるインテリジェントなイベントベースのワークフローの連携と、インサイトの取得からアクションまでの時間短縮が可能となります。Domo BAEは、組織内の全てのデータ、システム、人を対象とした業界初のオーケストレーション層です。
Domoの製品担当シニアバイスプレジデントであるアダム ランドフェルド(Adam Landefeld)は次のように述べています。「データは、組織がそれに基づいて行動し競争優位性を生み出して、初めてビジネスに価値をもたらします。Domoにより、組織の誰もがデータにアクセスできるようになりますが、Domo BAEを利用することで、これまで以上に迅速にデータからアクションを起こせるようになります」
Domo BAEは単なる通知形式のアラート機能ではなく、個々の従業員に最適なアクションを推奨し、従業員自身のモバイル環境から必要なアクションを直接開始することを可能にします。このプロセスを通じて、Domoが持つ高機能のアラーティング･エンジンにより、サードパーティーのシステムへのカスタマイズされたリンクが生成され、そのシステム上でアクションを実行したり、Domoにリンクバックしたりすることができます。また第三者機関のワークフローを開始したり、データを異なるシステム・オブ・レコード(SoR)に書き込んだりすることもできます。これらは、いずれもアラートに基づいて実行されます。
より多くのデータ、システム、人がDomoプラットフォームに繋がることでDomo BAEのインテリジェンスは進化し、個人と特定のアクションを結びつけてビジネスを前進させます。
例えば、ある小売業者のデータサイエンティストがDomoの「Data Science Suite」を使用して、ロイヤルティの高い顧客の購買行動の変化を予測するデータモデルを作成しているとします。こうした予測はDomoのアラートエンジンによって分析されます。購買行動の変化が予測される場合、この会社の製品バイヤーはアラートを受け取り、ビジネス動向の明確な全体像を把握した上で最善の対応策を取ることができます。例えば、購買行動の増加が予測された場合、このシステムは在庫管理システムへのリンクを自動的に提供し、特定の製品がより多く必要になる可能性を事前にバイヤーに知らせることができます。一方で、購買行動の減少が予測される場合、バイヤーはカスタムリンクを受け取ります。マーケティング促進ソフトウェアでバイヤーの興味を喚起するようなプロモーションを多く打ち出すようアクションを提案します。
Domopaloozaではビジネスの価値を向上させる予測と高度なインサイトを加速させる3つの新たな機械学習機能が発表されましたが、Domo BAEはその1つです。これらの新機能は機械の力でデータを処理できるため、データサイエンティストは手作業で行っていたデータの特定やクレンジングなどの作業時間を短縮し、そのスキルと才能を本来取り組むべきモデル構築に集中させられます。
DomoのチーフプロダクトオフィサーとエンジニアリングのEVPを兼務するキャサリン ウォン(Catherine Wong)は次のように述べています。「データをシステム、データレイク、データウェアハウス(DWH)に集めるために多額の投資がされており、データは増え続けています。しかし、多くの組織はそれらのデータが持つ全ての価値を引き出せていません。データがどこに格納されているかにかかわらず、Domoは機械学習が持つ力を全てのデータに適用します。そのためにユーザーがするべきことは、単に接続することだけです」
Domopaloozaで発表された、新たな2つのデータサイエンス機能は次の通りです：
Did You Know：Mr. Robotoの一機能である「Did You Know」は、Domoプラットフォームに接続された全てのデータに基づいて自動化されたインサイトを、ユーザー向けにパーソナライズして通知する新機能です。多くのデータがDomoプラットフォームに蓄積されることで、Did You Knowの能力はさらに向上します。同機能は機械学習を使ってDomoに接続されたデータを常にスキャンして自動的に学習し、時間が限られたユーザーに代わってトレンド、関連性、変則性、相関の検知に用いられるデータ分類を作成します。Did You Knowにより、ユーザーは推奨されたインサイトの効果をシンプルな学習フィードバックループであるシグナル「useful vs. not-useful」で確認することができます。推奨インサイトはフィードバックに基づいて改善されていきます。これはあらゆる構造化データと非構造化データの分類を可能にする業界初のプラットフォームです。
JupyterとAmazon SageMakerを統合した新たな「Domo Data Science Suite」
Domoはビジネス向けデータサイエンスの活用を容易にする2つの新たな統合ソリューションを発表しました。これらの統合ソリューションは、業界をリードする2つのサービスから導き出された予測をDomoのデータパイプラインに直接適用することを可能にします。一つ目の統合ソリューションは、 コードおよびテキストを書き込み・共有するためのコラボレーションツールであるJupyterとの統合です。これにより、データサイエンティストは自身のJupyter Notebook上でこれまでに蓄積したあらゆるDomoデータセットを利用することができます。この統合ソリューションによって、データサイエンティストはデータをDHWから取り出して別のDWHに入れ直し、インサイトを見つけ出した後このインサイトをDomoに戻し入れるといった必要はなくなります。
二つ目の統合ソリューションはAmazon SageMakerです。これはデータサイエンティストや開発者が機械学習モデルをどのような規模でも迅速に構築、学習、デプロイすることを可能とする、業界をリードする完全マネジメント型サービスです。Amazon SageMakerとの新たな統合は、モデルの適用を容易にするだけでなく、データサイエンティストはSageMakerを通じて発見された予測やインサイトをDomo上で可視化し、関係者に容易に共有できるようになります。SageMakerとの統合に関する詳細は、以下のプレスリリースを参照してください。
https://www.domo.com/jp/news/press/domo-amazon-sagemaker-integration/
上記の発表は、Domoが今年初めに公開したAI・機械学習機能の上に成り立っています。これはビジネスタスクの自動化、Domoプラットフォーム上における顧客体験の向上、組織がデータサイエンティストのユニークなスキルを利用して自らのAIテクノロジーを実装し、自らのITスタックの中でデータが存分に活用されることを目的としています。昨年導入された最新機能は以下の通りです。
● Narrative Insights – 自然言語生成技術を活用し、データに関するテキストベースのインサイトを明らかにする機能
● Automatic DataSet Statistics – 対話型コントロールを持つデータセット全てのコラムに関するアルゴリズムを提供し、オンザフライ・フィルタリングとセグメンテーションを実施する機能
● Domo Data Science Suite – 一般的なデータサイエンス機能に加え、プラットフォーム上で新たなR言語とPythonのスクリプト･コンポーネント機能を提供する機能。
利用可能状況
英語と日本語のベータ版を本年後半に提供予定です。
DomoのData Science Suite、AIおよび機械学習機能に関する詳しい情報は、以下を参照してください。https://www.domo.com/apps/data-science-suite
Domoについて
Domoのミッションは、ビジネスのためのオペレーティングシステム(OS)となることです。すべての人々、データ、システムをデジタルにつなげることで、モバイルからも協業や意思決定がスムーズに行え、ビジネスをより効率的に進めることができます。Domoは、小売、メディア・エンターテイメント、製造、金融など業種をとわず、世界中の成長企業で活用されています。Domo(Nasdaq: DOMO)については、下記をご参照ください。
ウェブサイト：http://www.domo.com/jp
Twitter： https://twitter.com/domojapan
Facebook： https://www.facebook.com/DomoJapan/
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