特徴量自動設計AIを提供するdotData, Inc.は、自社クラウド環境でAI分析基盤を構築できる「dotData Cloud Private – Self-Managed」と、生成AIによる高度な意味抽出に対応したテキスト特徴量化ツールの最新版「dotData TextSense 1.2」を発表した。企業のデータプライバシーと柔軟な分析ニーズへの対応を一層強化する。

「dotData Cloud Private – Self-Managed」は、従来のベンダー主導型運用に代わり、ユーザー自身が環境の構築・運用・保守を担うセルフマネージド方式を採用。金融機関など厳格なセキュリティ要件を持つ組織でも、外部にデータを出すことなく、自社管理下でAI活用を進めることが可能となる。対応基盤はAmazon Web Services、Microsoft Azure、Databricks、Snowflakeなど多岐にわたり、既存インフラとのシームレスな統合やデータ移送コストの削減にも寄与する。

また、最新版の「dotData TextSense 1.2」では、Pythonライブラリとしての提供を開始し、テキストデータの特徴量抽出処理の自動化や分析ワークフローへの組み込みが容易になった。これにより、データサイエンティストは使い慣れた環境のまま高度なテキスト解析を実行でき、分析から本番環境への展開までのリードタイム短縮が期待される。

さらに、Amazon Web Servicesの生成AI基盤であるAmazon Bedrockとの連携にも対応。閉鎖環境内で大規模言語モデル（LLM）を活用した意味抽出が可能となり、機密性の高いデータを扱う企業でも情報漏洩リスクを抑えつつ、高度なインサイト創出を実現する。

dotDataは、特徴量の自動発見・抽出というAI活用における中核課題を解決することで、予測分析からビジネスアナリティクスまで幅広い領域で企業の意思決定を支援していく方針だ。

引用元記事：https://www.asahi.com/and/pressrelease/16418527