SMARTS™意思決定マネジメントプラットフォームの最新リリースであるSMARTS™ Washington版では、機械学習とAIの運用化が焦点でした。この投稿では、ビジネスアナリストが戦略、モデル、ルールを単一の環境で効果的に組み合わせる方法について説明します。
＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿
データ・サイエンティストからビジネスアナリストへ
業務上の意思決定を自動化する場合、組織の多くは明示的なデータと暗黙的なデータを組み合わせて分析し、意思決定を行います。
例えば、金融機関では以下のようなデータが活用されています：
• コンプライアンス・ポリシーを把握するためのビジネスルール
• リスクを予測するためのクレジットモデル
通常、データ・サイエンティストはさまざまなモデリングツールやテクニックを用いてモデルを開発します。しかし、モデルを開発することと、それを運用することは異なる課題です。
SMARTS™ Washington版では、データ・サイエンスモデルを運用するための以下の3つの経路を提供しています：
1. PMML準拠のモデルをインポート
PMML（Predictive Model Markup Language）は、Data Mining Groupによる予測モデル交換のためのXML標準です。
2. モデルをビジネスルールと統合
ビジネスルールやロジックと組み合わせてデシジョンフローを作成します。
3. 意思決定サービスとしてデプロイ
作成したフローを簡単にデプロイできます。
また、ビジネスアナリストはモデルをスプレッドシート形式でインポートしたり、外部サービスに接続したモデルを利用することも可能です。
＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿
BluePenで新しいモデルを作成
SMARTS™には、ビジネスアナリストが独自のモデルを作成できるツールBluePenが搭載されています。
BluePenの主な特徴：
• データ属性の自動提案とカスタマイズが可能
• 視覚的でわかりやすいモデルを生成
• 決定木の構築をガイドするインタラクティブ・ツリーモデルを提供
Washington版では、BluePenモデルの公平性や説明可能性のメトリクスを計算でき、隠れたバイアスを明らかにすることが可能です。
＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿
Pythonモデルの運用
SMARTS™ Washington版の重要な更新点の一つは、ビジネスアナリストがPythonモデルをアップロードし、運用できるようになった点です。
Pythonの主な特徴：
• クロスプラットフォーム（Mac、Windows、Linux）
• シンプルな構文で読みやすい
• 高速なプロトタイピングが可能
Washington版では、以下の操作が可能になります：
• Pythonモデルのアップロード・統合
• シミュレーションやパフォーマンスの監視
• モデルのライフサイクル管理（チャンピオン・チャレンジャー実験、リリース作成など）
これにより、データ・サイエンティストからビジネスアナリストへの引き継ぎがスムーズになり、組織全体で機械学習とAIを日常的な意思決定に活用できます。
＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿
デジタルデシジョンLLCについて、The team, Digital Decisioning：
デジタルデシジョン合同会社は、20年以上におよぶルールベースのBRMSソリューション提供で蓄積した経験に加え、データとAIを核とした最新の意思決定マネジメントプラットシステム（Decision Management System)の導入支援を提供しています。
「現場の行動する意思決定」の自動化、分析、予測・最適化を実現するDMSのトレーニング・教育、立案、計画、構築を支援し、デジタル時代に相応しいて強じんで,迅速な意思決定サービス実現をサポートしています。
当社は、米国Sparkling Logic社の日本、韓国でのマスタービジネスパートナーです。 多様で経験豊富な事業領域の支援をめざすために、開発実績の豊富な事業会社・エキスパートと連携したTeam, Digital Decisioningを組成し、金融サービス、保険、製造、ライフサイエンス、小売、公益事業、IoT等の適用サービスをめざしています。
詳細は www.digital-decisioning.com をご覧ください。