接続されたパイプライン
一般的な引き継ぎの多さなしに、エンドツーエンドの機械学習を
単一の運用ワークスペース内で、モデルの取り込み、クレンジング、変換、分析、学習、可視化、共有を行えます。分断されたツールをつなぎ合わせる必要がありません。
接続されたパイプライン
1
生データからデプロイまで続く一貫ワークフロー
複数ソースからのインポートとクレンジングモデル学習と評価ダッシュボードとデプロイを一つの流れで
No-code
業務チーム向けのモデル構築
Multi-step
分析、学習、デプロイのワークフロー
Operational
本番利用を前提としたインターフェース
Benefits
現実の運用チームのための実践的な機械学習基盤
AutoML Cloudは、探索、意思決定、デプロイの間の摩擦を減らしつつ、素早く動く必要のあるチームにも分かりやすいワークフローを維持できるよう設計されています。
ビジネス重視
まず、事業を動かす問いを明確にする
モデル選定から始めるのではなく、NextBrainはまず解く価値のあるビジネス課題を見つけるのを支援します。これにより、探索が最初から測定可能な成果に結びつきます。
ビジネス重視
より速い
アナリストと意思決定者の足並み合わせ
価値の高いユースケースを優先実験のノイズを削減成果に直結するモデル作業
自然な対話
摩擦の多い操作ではなく、対話的にデータと向き合う
データセットを探索し、質問し、高度な分析をより直感的なインターフェースから実行できます。複雑な式や反復的な手作業を減らします。
自然な対話
より低い
アナリストと業務チームの参入障壁
自然言語での探索より速い洞察獲得専門ツールへの依存を軽減
運用デプロイ
探索から共同作業、本番利用へときれいにつなぐ
ダッシュボード、モデル、進捗をチーム間で共有しながら、現実的な形で連携を維持できます。孤立したモデル作業ではなく、実務での共同作業を支えるための設計です。
運用デプロイ
Team-ready
分析から運用利用への引き継ぎ
共有ダッシュボードとモデル出力実務的な連携チーム横断のよりスムーズな協業
実チームで使える
ワークフローが高度になっても、理解しやすさを保つインターフェース
NextBrainは、データサイエンティスト、アナリスト、業務担当者の間をつなぎ、モデル、前提、シナリオが複雑になっても理解しやすい画面を提供します。
実チームで使える
より高い
意思決定、モデル、前提条件の可視性
摩擦の少ないモデル監督読みやすい意思決定支援運用上の複雑さを軽減
シナリオインテリジェンス
毎回作り直さずに What-if 分析を実行する
異なる業務シナリオを試し、結果を比較し、トレードオフを素早く評価できます。日常業務での予測や反事実探索をより実用的にします。
シナリオインテリジェンス
即時
シナリオテストと結果比較
シナリオシミュレーション反事実探索より速い計画判断
機能
機械学習を実際に使える形で必要とするチームのために設計
このプラットフォームは、データ準備、モデル開発、デプロイ、拡張機能を一つの実用的な環境にまとめ、本番AIに伴う複雑さを抑えます。
データ準備とインポート
データクレンジング、SQLデータベース、API、CSV、Excel、SPSS、Google Sheets、Mongo、Dataslayer AI からの取り込み。複数ソースの同時インポートや、スケジュールによるデータセット更新にも対応します。
モデル開発と分析
分類、回帰、ベイズモデルを用いた時系列予測、多変量予測、クラスタリング、異常検知、反事実分析、合成データ生成、What-if分析、因果分析に対応します。
デプロイとアクセス性
インタラクティブなダッシュボード、Webアプリや iframe での予測配信、構成済みJupyter Notebook、Dockerによる自社サーバ展開、Kubernetesによるオートスケール、さらに学習と予測を自動化するオープンソースコードを提供します。
連携と拡張
コード実行機能と Ethernet 機能を備えたマルチエージェントチャットに対応し、OpenAI、Azure、Google Gemini、Mistral、LLaMa、Open Orca など複数のLLMで柔軟に拡張できます。高速処理にも対応します。
プライバシーとセキュリティ
Mistral や LLaMa などのローカルモデルにより高いプライバシーを実現し、SSO シングルサインオン技術を提供。SOC2 認証も進行中です。