データ加工
データ加工に必要な機能を提供するレシピを組み合わせて分析用データを準備することが可能です。
レシピはノーコードでデータを加工できるビジュアルレシピ・LLMを用いてデータを加工するLLMレシピ・カスタマイズされた機能を提供可能なプラグインレシピ、Python・SQLなどコードを記述するためのコードレシピが用意されています。
データの可視化・統計解析
AI・データ分析においては可視化によるデータの傾向把握、データ同士の関係を明らかにする統計解析が必要になります。Dataiku上でデータを加工しながら、ドラッグ&ドロップによるグラフの作成や変数同士の相関・分布を確認する統計分析を行い、データの理解を深めることができます。統計分析においては目的に応じて必要な手法を提案してくれます。
機械学習・AutoML
機械学習モデル開発においては自動的にアルゴリズムを選定するAutoML、手動のカスタム設定の両方に対応しています。
ビジュアルな画面を通じて機械学習モデルの検証・性能評価・セッション履歴の管理が可能です。
作成したモデルの説明性を確認しながら仮説を立て、特徴量を追加・加工し、再度モデルを構築・評価するという検証サイクルをDataikuの1プラットフォーム上で実現できます。
モデル運用監視
機械学習モデルは一度開発したら終わりではなく、継続的なパフォーマンス監視が必要になります。Dataikuは本番運用中の機械学習モデルの監視ログを自動収集し、各種パフォーマンス指標（精度品質・データドリフト・性能ドリフト）を時系列でモニタリング。機械学習モデルの維持・更新に必要な意思決定を支援します。
ガバナンス
Dataikuでは開発中から本番運用中の組織内すべての機械学習モデルを一元管理可能。
モデルパフォーマンスに加え、ガバナンスルールにもとづくモデル開発の承認プロセス・アクセス制御・データカタログ管理・コラボレーション開発における変更履歴の管理をビジュアル画面上で実現。
エンタープライズレベルで機械学習モデルの集中管理を行い、プロジェクトの状況とリスクをすばやく把握できます。
生成AI
Dataikuはプラットフォームとして機能し独自の生成アルゴリズムは持ちませんが、各種LLMサービスと接続することができます。
各種LLMサービスをバックエンドのアルゴリズムエンジンとして、ビジュアル操作でLLMを用いたテキストデータの加工・分析・生成、QAアプリやRAGアプリに代表される生成AIアプリケーションの開発が可能です。
また、使用されたLLMのコスト管理・アクセス制御・ガードレール機能などによりガバナンスを強化できます。
