Altair Knowledge Studioとは？価格や機能・使い方を解説

高度な機械学習と人工知能を備えたソリューションです。操作が容易で使いやすい機械学習と予測分析が可能な機能を備えており、データを瞬時に可視化して、実用性のある分析結果を導き出すことが可能です。開発コードを1行も書く必要もありません。

このソリューションで収集した膨大なデータの中には、組織が獲得し積み重ねてきた経験が存在しています。そこから解析を行い、明瞭となった傾向やパターンといった予測モデルを軸にします。そして、事業計画や商品の取引など細かいレベルで効果的に業務を遂行するための判断が下せるようになります。

【スキルを問わない設計】
ビジネス全体のコラボレーションを念頭に置いた設計が施されています。ビジネスアナリストは、プロジェクトにかかる時間や期間を短縮でき、簡単に明瞭な結果を得られることができます。

【コード不要の機械学習モデリング】
直感的なインターフェースにより、ユーザーが様々なデータソースに速やかに接続できます。異なる型式のデータを使用可能なデータに変換でき、決定木や回帰モデルなどの幅広いモデリング技術やアルゴリズムを使用して本質を見通すことができます。

【透過的に明快な説明】
モデルの出力が何を意味しているかといった疑問については、人工知能を用いた詳しい説明が表示されます。利用するすべてのユーザーが予測の仕方や理由を知り得ることができ、自信を持って意思決定を行うことに繋がります。

【説得力のある分析結果を導く】
独自に備えられた決定木機能によって知識と予測モデルの結果を組み合わせ、顧客ベースの異なる製品への認識の手段、購買に決定するまでの過程を導き出すことができます。新たなビジネスチャンスに向けた、投資収益率を最大化できます。

【債権回収の傾向モデリング】
統計的テクニックでは、科学的データおいて消費者がクレジット債務の返済する傾向を予測し、返済する傾向の高い消費者を正確に把握することができます。収入帯や年齢層といった共通の特徴を持つグループに仕分けして、将来的に生じるかもしれない不利益に対して、それを補うことができるようになります。

【信用リスクの軽減】
金融企業において、限度額の増額申請につながりそうな顧客に対し、電子メールやダイレクトメールなどを送るタイミングを予測することができます。また限度額の増額を受け入れた場合、リスクが発生しそうな申請者を見定めることも可能になります。収益を最大化することと申請者の債務不履行の確率を最小化することが目指せます。

【マーケティング分析】
効果的なマーケティングを展開するためには、キャンペーンに対する顧客の反応傾向を予測することが重要です。過去の広告への顧客の反応に関するデータや顧客の属性データ、直近の取引記録などから、新しい商品への申し込み傾向を予測するのに役立ち、収益を最大化できるかを見定めることにも活用できます。

【予知保全】
製造設備における故障リスクが高まったタイミングを計って保守を行うことができます。これにより予期せぬ稼働停止、それに伴った損失や事故を未然に防ぎ、修理や保守を行う人員に対しても効率化することができます。

【店頭小売分析】
消費者の店舗内の行動を追跡し、商品の配置や購入特典といった消費者の反応を分析して詳細に理解し、商品やサービスの有益で実用的な流通につなげることができます。