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- ヒストグラムやヒートマップなど可視化機能が充実
- 分析モデルやアルゴリズムを120種類以上も搭載
- トレーニングプログラムでスピーディに学習
ドラッグアンドドロップ操作でディープラーニングや統計解析を行える分析ツールです。専門知識がなくても利用でき、データの加工や可視化、モデル作成・評価といった高度な機能を扱えます。
2023年02月09日 最終更新
製品概要
| 対象従業員規模 | 全ての規模に対応 | 対象売上規模 | 全ての規模に対応 |
|---|---|---|---|
| 提供形態 | オンプレミス / パッケージソフト | ||
| 参考価格 | 別途お問い合わせ | ||
| 参考価格補足 | 利用したいデータ行や論理プロセッサ数にあわせてプランを選択 詳細は要問合せ | ||
製品詳細
プログラムの知識がなくても使えるデータ分析ツール
RapidMinerとは
ドラッグアンドドロップを基本とした簡単操作で、機械学習やディープラーニング、統計解析を行えるシステムです。世界中で広く利用されています。プログラムについて専門的な知識を持っていない人でも、データの可視化・加工、モデルの作成・評価といった高度な分析を実施できます。
RapidMinerの強み
【データ分析を簡単に内製化】
現代のビジネスを生き残るには、効果的なデータ活用が不可欠だといわれています。しかし、データを正しく取り扱うには専門的な知識が求められます。社内にデータ分析を行える人材がいなかったり、コーディングに多くのリソースを奪われたりして、思うように活用が進まないケースも少なくないでしょう。Rapidminerを利用すれば、データ分析を速やかに内製化できます。何から始めたらいいのかわからない、という企業にもおすすめのツールです。
【充実した可視化機能＆データ連携】
データの取り込みと同時に、基礎統計量の計算が自動的に行われ、速やかにデータの概要を俯瞰できます。散布図や箱ひげ図、ヒストグラム、ヒートマップといった可視化機能も豊富です。データから素早くインサイトを抽出できるようになります。連携できるデータの種類は、CSVやExcel、XMLなど広範にわたり、クラウドやオープンソースを含む商用の各種データベースとも接続します。
【120以上ものアルゴリズム・分析モデルを搭載】
アルゴリズム・分析モデルが、120以上も標準搭載されています。機械学習・ディープラーニングにも標準対応しており、顧客分類やリスク管理、品質保証、感情分析、離反防止などに活用できます。また、PythonやR、Hadoopとの連携にも対応し、プログラミングやデータ分析の熟練者に優れた分析環境を提供します。
【トレーニングプログラムを提供】
操作方法やデータ分析方法などについて学習できる集中トレーニングが提供されています。ライセンスとあわせて購入することで、受講料の割引を受けることも可能です。お得かつ速やかにデータ分析体制を社内に整えることができます。
RapidMinerで解決できる課題
【メンテナンススケジュールを最適化したい】
製造業や化学工業などにおいて、機器のメンテナンススケジューリングは重要な課題の1つです。メンテナンスの頻度が高ければコストが増え、低ければトラブルの前兆を見落とす可能性があります。Rapidminerを活用すれば、予測が当たりやすい返水を速やかに特定し、ダッシュボードからタイムリーにモニタリングできるようになります。メンテナンススケジュールを自動化することで、ダウンタイムを最小限に抑えるとともに、大幅なコストカットを図れます。
【カスタマーサポートの質を高めたい】
Rapidminerを活用すれば、テキストを分析・分類できます。これを活用すればカスタマーサポートの質を向上させることが可能です。通話やメール、ソーシャルメディアのコメントを分析し、構造化データからは得られない深いインサイトを抽出します。事前に問い合わせの理由を予測することで、迅速な解決を図れるようになります。
【データ統合タスクを自動化したい】
昨今のビジネスには複数のツールが使われており、それぞれのツールにデータが散在しています。ビジネスに活用するにはデータを統合しなければなりませんが、手動による統合作業は非効率的で、リソースを大きく圧迫します。Rapidminerを利用すれば、非効率な手作業を自動化できます。ルーティンワークに投じるリソースを減らすことで、コア業務に注力できるようになります。
仕様・動作環境
RapidMinerの仕様、動作環境
| その他 | |
|---|---|
| その他 | 動作環境 【RapidMiner Studio】 ◇ミニマム 2GHz 2コア CPU -4GBメモリ -１GB以上のディスクスペース ◇推奨 3GHz 4コア CPU -16GBメモリ -100GB以上のディスクスペース ◇ソフトウェア Windows 7, 8, 8.1, 10 Linux MacOS X 10.10 - 10.15 【RapidMiner AI-Hub】 ◇ミニマム Dual core 2GHz processor 8GB RAM ◇推奨 Quad core 3GHz or faster processor 32GB to 1TB RAM ◇Operating System Windows Server 2008 R2, 2012, 2012 R2, 2016, 2019 Linux ◇Java platform 64-bit recommended Oracle Java 8 or OpenJDK 8 |
| 補足スペック | |
|---|---|
| 対応デバイス | - |
| API連携可否 | 不可 |
| 導入企業カスタム有無 | 不可 |
評判・口コミ
企業情報
| 会社名 | 株式会社KSKアナリティクス |
|---|---|
| 住所 | 〒104-0045 東京都中央区築地2-7-10 築地シティプラザ6F |
| 設立年月 | 2006年8月 |
| 資本金 | 9,500,000円 |
| 事業内容 | 1.アナリティクス・ソフトウェア事業：オープンソースを中心としたデータ分析・情報活用ソフトウェアの販売、サポート、ローカライズ、トレーニングの提供。 2.アナリティクス・ソリューション事業：HadoopやBI・データマイニングツールなど複数のオープンソースを組み合わせた分析ソリューションの提供 |
| 代表者名 | 森本 好映 |
機械学習（マシンラーニング）
機械学習（マシンラーニング）とは？
機械学習（マシンラーニング）は、大量のデータからパターンや傾向を自動で学習し、予測や分類を行うAI技術です。業務プロセスの自動化や高度なデータ分析に活用されます。主にデータサイエンス部門や研究開発部門で利用され、製品開発や業務効率化、新規ビジネスの創出に貢献します。
比較表つきの解説記事はこちらマシンラーニング13製品を比較！自社に適した選び方も徹底解説
IT製品・サービスの比較・資料請求が無料でできる、ITトレンド。こちらのページは、株式会社KSKアナリティクスの 『データ分析体制を整え企業競争力を向上させるRapidMiner』（機械学習（マシンラーニング））に関する詳細ページです。製品の概要、特徴、詳細な仕様や動作環境、提供元企業などの情報をまとめています。気になる製品は無料で資料請求できます。
