伝統的な機械学習から生成AIプロジェクトまで、AIガバナンスのための一貫したワークフローとプロセスを一元管理します。
Dataiku Governが可能にすること:
ユニバーサルAIプラットフォームであるDataikuは、AIガバナンスを念頭に置いてゼロから設計されました。
Dataikuの各プロジェクトは、データの変換と移動のパイプラインを明確に表すフローを持っています。さらに、すべての設計決定とステップが記録され、表示されるため、現在のチームメンバーや将来のチームメンバーは、プロジェクトのロジックのシーケンスを明確に追跡して説明することができ、オンボーディング時間を短縮し、責任あるAIの理念を実現します。
12分間のDataikuエンドツーエンドデモを見る技術者、非技術者のどちらにとっても、Dataikuを使えば、ホワイトボックス型の説明可能なAIツールを通じて、機械学習モデル（LLMを含む）の結果をより深く理解することができます。
たとえば、Dataikuでは、特徴量の重要度、部分依存プロット、サブポピュレーション分析、What-if分析、個別の行レベルの予測に対する説明など、インタラクティブなレポートを提供しています。また、生成AIに関しても、DataikuはLLM-as-a-judgeなどの標準的なLLM評価指標に加え、非決定的なシステムに対する信頼性と確信を高めるための統計的手法も備えています。
See How Dataiku Supports Explainable AI
IDC Marketscape for AI Governance Platforms 2023
Antal Nusselder
Lead Data Scientist at OHRA
Steve Perry
Head of Data Delivery at Convex Insurance
Dataikuは、データやAIプロジェクトのフローだけでなく、モデルのための包括的でカスタマイズ可能な共有可能なドキュメントを自動的に生成します:
特定の母集団を不公平に扱うモデルから、データやモデルのドリフト、そして今や機密情報や悪意ある行為にまつわるリスクまで、DataikuはAIを容易に拡張するために必要なツールを備えています。
バイアス検出やドリフト分析を容易にする堅牢なツールに加え、生成AIアプリケーションのデータセキュリティーのためのビルトイン使用管理 — すべてDataiku、ユニバーサルAIプラットフォームで取得できます。
Discover Dataiku Features for Risk Management
Dataikuは、組織全体でデータオーナーとデータガバナンスチームがデータを改善し、整理し、大規模に共有することを支援します。データカタログ、きめ細かいアクセス権限、データ品質ビューなどを備えたDataikuは、AI ライフサイクル全体にわたるデータガバナンスの取り組みの運用化をサポートします。
より広範なデータガバナンスのニーズに対しては、より包括的なデータガバナンス戦略のために、Dataikuはメタデータ管理と一般的なエンタープライズカタログツールをサポートしています。
Dataikuがどのようにデータガバナンスをサポートしているか詳細を見るDataikuユニバーサル AIプラットフォームで、人材、データ、ガバナンス、テクノロジーを統合。AIガバナンス、XOps（DataOps、MLOps、LLMOpsを含む）などを一つのプラットフォームで一元管理することが可能です。
また、Dataikuの変化に強いテクノロジー中立のアプローチにより、たとえ将来どんな最新技術が登場しても、選択肢の幅を保ちながら組織の将来性を確保できます。
Dataikuによるオプショナリティについてはこちら
Novartis にとって、Dataiku はリスク管理とガバナンスを改善し、その自動化機能によって開発者のリソースをより戦略的なイニシアティブのために解放しました。AIアプリケーション開発の複雑さを大幅に軽減することで、Dataikuはデータ実務者とシチズンデータサイエンティストの両方に力を与えました。その結果、生成AIのユースケースにおいて、洞察までの時間を90%短縮することができました。
STANDARD CHARTEREDは、銀行の全分野にわたってAIソリューションの開発を加速し、アナリティクス主導の意思決定文化を構築し、データの価値を引き出してより良いビジネス成果を生み出しています。
Dataiku has fostered a more collaborative environment at John Lewis Partnership, where multidisciplinary teams work together seamlessly to extract maximum value from AI models. Standardized processes, robust governance, and clear operational frameworks have replaced the previously disorganized approach.
