AI」による画像を用いたモデリング機能の日本提供を開始した。Ops」「ディープラーニングの自動化」に関する機能強化を行った。AIプラットフォームになったとしている。AI」を搭載し、ディープラーニングに必要なスキルやリソースを持たない組織でも画像を用いたモデリングを迅速に行うことを可能にした。ユーザーは、画像ファイル群をドラッグ&ドロップするだけで、数値、カテゴリ、日付、テキストといった多様なデータとともに画像を活用したモデリングを開始でき、さまざまなAI活用テーマにおいて精度を向上できる。AIは画像に対して「AIの説明性」も提供するため、画像とモデルの予測結果との関連性を理解した上でモデルを利用できる。AIさらに、特許を仮出願した新たなKerasベースのモデルフレームワークにより、ディープラーニング機能を大幅に強化。従来、ディープラーニングモデルの学習はコストと時間を要するものだったが、この機能を活用することで、実ビジネスにおいても信頼性が高く、本番環境にデプロイ可能なディープラーニングモデルを容易に構築でき、モデル特性を理解することも可能になる。Seriesに新しいディープラーニング技術を導入。大規模な複数時系列のモデリングにおける障壁が取り除かれ、こうした予測アプリケーションの作成が容易になった。することを可能にする。Paxataで準備したデータを迅速にAI開発・利用のプロセスに連携できるようになった。モデルの実運用化)のカテゴリーでは、機械学習モデルを利用したアプリケーションの作成を自動化するAIアプリケーションにより、最終的に意思決定をおこなうユーザーに対して使いやすいAI利用インターフェイスを提供する。AIアプリケーションにより、必ずしもデータサイエンスになじみのないビジネスユーザーでも、予測モデルを用いた予測値の取得や、予測結果の比較、逆問題による予測値の最適化などを実行でき、ビジネスの意思決定を行える。アプリケーションの作成は自動化されているため、個別に行うモデルのインテグレーションは不要となる。Opsの機能拡張として、事前構成済みのモデル実行環境が追加された。これにより、ユーザーはPythonやRなどの言語で開発されたモデルファイルを、ドラッグ%ドロップでより簡単にデプロイできる。さまざまな環境にデプロイされたモデルからメトリックを取得できるリモート監視エージェントにより、DataRobot内にデプロイしたかどうかを問わず、モデルの監視を一元化できる。