中間レビュー: 2020 年に最も注目されたデータ サイエンスと機械学習のスタートアップ 10 社

企業がビッグデータを活用するには、データ サイエンティストと開発者がデータを準備して整理し、アナリストや IT 担当者が使用するビジネス インテリジェンス アプリケーションをサポートするための基盤となる機械学習アルゴリズムと予測モデルを開発する必要があります。

従来、これは非常に時間のかかるプロセスでしたが、この作業の多くを自動化できるデータ サイエンス、機械学習、人工知能プラットフォームが多数存在し、企業や組織はビッグ データ資産をより迅速に活用して競争上の優位性を獲得できるようになりました。

データサイエンスと機械学習の分野で注目されているスタートアップ企業 10 社を見てみましょう。

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ビッグML

本社: 米国オレゴン州コーバリス。

BigML は、高度に自動化されたデータ駆動型の意思決定のためのデータセットとモデルを簡単に構築および共有できる、包括的で管理された機械学習プラットフォームを提供します。具体的には、BigML のプログラム可能でスケーラブルな機械学習プラットフォームは、分類、回帰、時系列予測、クラスター分析、異常検出、関連性の検出、トピック モデリングのタスクを自動化します。

BigML 優先パートナー プログラムは、紹介パートナー、販売パートナー、BigML を販売し実装プロジェクトを監督するパートナーをサポートします。

シナモンAI

本社：東京

Cinnamon は、今年の Gartner の「Cool Vendors」の 1 つです。 Cinnamon は、PDF や Word から手書きのメモやファックスまで、構造化されていない印刷文書やデジタル文書をすべてスキャンし、重要なポイントを抽出できるシステムを開発しました。このシステムには人工知能と機械学習の技術が組み込まれており、何百万時間もの手作業による入力やその他の反復的な作業を排除することで、事業運営コストを削減します。

Cinnamon は最先端の音声認識 AI システムも提供しています。

シナモンは東京本社のほか、カリフォルニア州サンマテオ、台湾、中国、ベトナムにオフィスを構えています。

データキッチン

本社：米国マサチューセッツ州ケンブリッジ。

ビジネス プロセスはデジタル変革の鍵であり、データ フローはビジネス プロセスを管理および変更するための鍵です。 DataKitchen は、多くの面倒なアドホック プロセスではなく、組み立て生産ラインなどのデータ分析プロセスを管理するという概念を導入した DataOps 分野の先駆者です。

DataKitchen のプラットフォームは、データ エンジニアリング、データ サイエンス、ビジネス分析プロセスを通じてデータ パイプラインを管理します。 DataOps は、アジャイル開発、DevOps、統計的プロセス制御の概念を共同ワークフローに組み合わせます。

ドットデータ

本社: 米国カリフォルニア州サンマテオ。

DotData の DotData Enterprise 機械学習およびデータ サイエンス プラットフォームは、AI およびビジネス インテリジェンス プロジェクトを数か月から数日に短縮し、データ サイエンス プロセスをシンプルにして、ほぼすべての人 (データ サイエンティストだけでなく) がその恩恵を受けられるようにします。

DotData プラットフォームは、データ サイエンスや機械学習などのタスクの完全なサイクルの自動化を提供できる DotData の AutoML 2.0 エンジンに基づいています。

DotData は 2019 年 10 月にシリーズ A 資金調達で 2,300 万ドルを調達し、2019 年 12 月に AWS パートナーネットワークのアドバンストテクノロジーパートナーのステータスを取得しました。

イグアツィオ

本社：米国ニューヨークおよびイスラエル・ヘルツリーヤ

Iguazio データ サイエンス プラットフォームは、機械学習ワークフローを自動化および高速化し、企業が AI アプリケーションを大規模に開発、展開、管理してビジネス成果を向上できるようにします。Iguazio はこれを「MLOps」と呼んでいます。

イグアツィオは1月に2,400万ドルの資金を調達した。

オクトパイ

CEO: アムノン・ドロリ

本部: イスラエル、ロシュ・ハアイン

Octopai は、データ サイエンティストやビジネス インテリジェンス グループが共有メタデータを検出、管理、追跡できるようにする、自動化された集中型メタデータ管理および検索エンジン システムを開発しました。

このソフトウェアは、企業内のデータの一貫性を維持し、ビジネスアナリストが利用可能なデータを見つけて理解するのを支援します。また、データ系統が重要となるビッグデータのガバナンスやコンプライアンスのタスクにも使用できます。

オプレ

本社: 米国カリフォルニア州サンマテオ。

Ople プラットフォームは、データの準備や予測モデルの作成、最適化、展開など、通常はデータ サイエンティストが必要となるビッグ データ タスクを自動化します。このソフトウェアは機械学習モデルを活用して、予測保守、サプライ チェーンの最適化、金融詐欺の検出、顧客離れなどの複雑な予測分析の問題を解決します。

3 月に、Ople は Tableau が最近リリースした Analytics Extension API を通じて、自社のソフトウェアを Tableau のビジネス インテリジェンスおよびデータ視覚化ツールと統合しました。

サイレン

本社: アイルランドのゴールウェイおよびフィラデルフィア

Siren 調査インテリジェンス プラットフォームは、データ モデルを活用して、検索、ビジネス インテリジェンス ダッシュボード、リンク分析、ビッグ データ ロギング、アラート機能を組み合わせ、関連データの検出を促進します。

Siren は、2020 年に Gartner によって分析およびデータ サイエンス分野の「クール ベンダー」に選ばれ、2019 年 11 月にシリーズ A 資金調達で 1,000 万ドルを獲得しました。

テリウス

本社: 米国バージニア州レストン

Tellius は、検索主導型の分析プラットフォームである Tellius Genius AI Engine を提供しており、これによりユーザーはビジネスのビッグデータの問題を理解しやすくなり、そのデータから実用的な洞察を得ることができます。このエンジンは機械学習を組み合わせてデータ内のパターンと関係性を発見するとともに、データ自体とユーザーのアクションからも学習します。

Tellius システムの音声、検索、自然言語機能により、セルフサービス BI および分析プロジェクトが強化されます。

監督なし

本社: 米国コロラド州ボルダー

教師なしシステムは、拡張 AI、データ サイエンス、機械学習を使用して、深いデータ サイエンスのスキルを持たない人でも、大量の複雑な構造化データと非構造化データを分析して、意味のあるパターンと洞察を発見できるようにします。

ビッグデータの接続と集約は通常、手作業で時間のかかるプロセスですが、Unsupervised のソフトウェアはこのプロセスを自動化できるため、同社は Gartner によってこの分野の「クールなベンダー」としても評価されました。