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ノーコードデータ分析プラットフォーム Alkano


現場組織でのAI・データ活用を、より手軽に。

2024年10月30日追記
「データ分析 Alkano」は2024年11月30日をもって新規販売を終了します。
また、2024年12月25日をもってサービスの提供を終了します。

データサイエンスの専門家やプログラマー以外でもAIや機械学習の活用を簡単に

Alkanoはデータサイエンススキルの高くない実務担当者でもプログラミング経験がない方でも、容易にデータ分析、AI・機械学習等を実現できる使い心地抜群のデータ分析プラットフォームです。

Alkanoの特長とメリット

簡単かつ直感的に操作できる

Alkanoはノーコードデータ分析プラットフォームです。データ取り込みから前処理、可視化、モデリング、運用まで一連の分析プロセスを直感的なGUI操作で実行可能です。簡単な操作で、データサイエンティストが行うような高度な分析ができます。

豊富なデータ処理、分析機能

前処理

分析課題やデータの特性にあわせて、背景知識も利用し、分析に適したデータに加工します。クリーニング、サンプリング、ソート、データの正規化などが簡単にできます。テキストデータの分かち書きや文書をベクトル化する機能も搭載されています。

画像：前処理
可視化

棒グラフや折れ線グラフ、散布図、ヒストグラム、箱ひげ図などのグラフをマウス操作で簡単に出力でき、図として保存もできます。

画像：可視化
予測分析

教師値付きの学習データが存在する場合、予測や分類のタスクを実行できます。線形回帰、ロジスティック回帰、Elastic Net、決定木、ランダムフォレスト、ニューラルネットワーク、サポートベクターマシン、勾配ブースティング決定木などの機械学習アルゴリズムを実行できます。

画像：予測分析
クラスタリング、関連性分析、多変量解析

教師値がなくてもデータの特長抽出やクラスタリングが可能です。多変量解析、k-means法、One Class SVM、Isolation Forest、アソシエーション分析、ネットワーククラスタリング、 二項ソフトクラスタリングなどの機械学習アルゴリズムを実行できます。

画像：クラスタリング、関連性分析、多変量解析
ディープラーニング

テーブルデータ、時系列データ、テキストデータ、テキスト＋属性データの 4つの入力データのパターンに対し、ディープラーニング（深層学習）によるモデリングや予測を実行できます。

画像：ディープラーニング
テキストデータ分析

アンケートやコールセンターの応対記録、特許文書など自由記述のテキストデータに対して、形態素解析やテキスト分割などの処理ができます。その結果を深層学習と組み合わせ、文脈を考慮した高度な文書分類モデルなどを構築できます。

画像：テキストデータ分析

組織で使うための機能も搭載

分析フロー共有・ユーザ権限管理

分析フローは視覚的に表現されるため誰が見ても理解しやすいのが特長です。ブラウザベースのインタフェースで他のユーザーとも分析フローの共有が簡単にでき、さらに柔軟なユーザ権限管理機能が備えてあります。

PythonやRを実行可能

標準のアイコンにない機能はPythonスクリプトアイコン上でPythonコードを書いて実行できます。Pythonスクリプトアイコンの編集画面ではIPythonが利用でき、結果を確認しながらスクリプトを作成できます。また、Rのスクリプト実行も可能です。

活用シーン

Alkanoの活用シーン

運輸での活用（予想分析）

航海データを解析、回帰分析により性能を推定し、船舶運航の効率化を実現。半日作業を30分に短縮。

医療での活用（クラスタリング）

医薬品と副作用のリスクシグナル解析により、「副作用を割り出す」「本来の薬効」のほかに、これまで気づかなかった効果の可能性、適応拡大、新薬開発など新たな価値を探索できる。

マーケティングでの活用（ディープラーニング）

アンケートデータやPOSデータを単語単位に分け、特長語の抽出、クラスタ分析などを行い、精度の高いニーズのキャッチアップを実現。

製造業での活用（テキスト前処理）

膨大なヒヤリハット情報のデータを、形態素解析した上で数値に変換、さらにディープラーニングで学習させることで、ハザードを自動分類するモデルを作成。

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Q4

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