DataRobotとは？業界別のできることや事例を解説

DataRobotは、DataRobot社が開発した機械学習自動化AIプラットフォームです。このプラットフォームは、統計アルゴリズムを用いて最適な予測モデルを構築することができます。特に、コンタクトセンター（コールセンター）では呼量予測や顧客獲得予測などに活用されています。

DataRobotの大きな魅力は、「データ準備」から「運用・改善」フェーズの大部分を自動化し、機械学習スキル要件のハードルを下げてくれる点です。また従来の手作業でのモデル構築より高精度のモデル作成や、工数の短縮とコスト最適化も実現します。

しかし、導入前にシステムの理解や利点を把握していないと、実際の活用が難しくなる可能性があります。そこで、この記事ではDataRobotの概要や仕組み、コンタクトセンターでの活用事例を解説します。

この記事を最後まで読めば、DataRobotがどのようなプラットフォームであるかを理解でき、トランスコスモスのサービスを利用した導入検討の参考にしてみてください。

1.DataRobotとは

まずはDataRobotについてわかりやすく説明していきます。

1-1.DataRobotとは？

「DataRobot」とは、DataRobot社が「優れた予測を素早く誰でも作成できる」という理念のもとに開発した機械学習自動化AIプラットフォームです。このプラットフォームは、統計アルゴリズムを駆使して最適な予測モデルを構築することが特徴です。

具体的には、従来人間が行っていた業務を代替し、高精度な回答を提供するのがAIの役割です。AI（人工知能）は大きく下記の3種類に分けられますが、DataRobotは予測系AIの一種です。

認識系AIや制御・最適化AIは、現状把握と意思決定の自動化を通じて業務効率化や品質向上に大きく貢献します。

一方、予測系AIは、顧客離脱や需要、故障などを事前に推定し、マーケティングやオペレーションの精度を高めることで売上拡大や体験向上にも寄与します。目的に応じて各系統を組み合わせることで、コスト削減（守り）と収益拡大（攻め）の双方を実現できます。

DataRobotは、分類・回帰・時系列予測といった機械学習の予測モデル構築と、デプロイ・運用（MLOps）までを支援します。

これにより、例えば「どの顧客に優先的にアプローチすべきか」「どの問い合わせが増えそうか」といった予測とスコアリングを短期間で実務に活用できます。

1-2.DataRobotでできること

DataRobotでできることは主に「学習」と「予測」の2つです。

【DataRobotで予測できるもの】

DataRobotは、分類・回帰・時系列予測を含む機械学習を自動化し、複数アルゴリズムの学習・比較・評価を行って最も性能の高いモデルを提示します。

精度や誤差は課題とデータに依存しますが、AUC／F1スコア（分類）、RMSE／MAE（回帰）、MAPE／sMAPE（時系列）などの指標で効果を可視化できます。

学習時間はデータ量や設定により異なりますが、短時間（数分〜数十分程度）で実用的なモデルを作成し、すぐに業務へ展開できます。
（※性能・学習時間はデータ・環境により変動します）

1-3.DataRobot社とは

「DataRobot」を開発・提供しているのは「DataRobot」社です。2012年、世界中のデータサイエンティストが競い合うプラットフォームKaggleで高成績を収めたメンバーが集まり、アメリカ・ボストンで創業されました。

2016年には、DataRobot Japanが立ち上げられ、ヨーロッパやシンガポールでも事業展開を行っています。

DataRobot社は、AIプラットフォームの開発、販売、導入コンサルティングに加え、AIアプリのカスタム開発、運用、管理も手掛けています。現在、世界の1,000を超える企業・組織が同社のソリューションを導入し、活用しています。

2.業界別・DataRobotでできること

DataRobotは、さまざまな業種や業務で活用が可能ですが、「自社の場合は具体的に何ができるのか？」を知りたい方も多いでしょう。この章では、業界別にDataRobotでできることや活用シーンを紹介しますので、ぜひ参考にしてください。

2-1.金融

金融業では、以下のようなシーンでDataRobotが活用されています。

与信審査においては、顧客の属性や過去の取引履歴などのデータを基に与信スコアを算出します。これにより、融資リスクを精度高く予測し、信頼性のある審査が可能です。

不正取引の検知にもDataRobotは有用です。過去のデータを学習することで、不正のパターンを発見・ルール化し、そのルールに基づいて不正取引を識別します。

さらに、回帰分析を通じて、獲得可能な顧客とそうでない顧客を判別したり、解約しそうな顧客を抽出することもできます。これを基に顧客にアプローチすることで、成約率の向上や解約率の低減が期待できます。

2-2.製造

製造業では、以下のような活用が考えられます。

製造工場では、各種センサーを用いてデータを収集することができ、そのデータを分析することでさまざまな予測や検知が可能です。

たとえば、製造工程で発生する不良品の種類やその理由を予測することで、未然に予防策を講じることができます。

また、製造機器の動きや音などのデータを学習し、故障を予知することで、故障が起きる前にメンテナンスを行い、工場を停止させることなく運営を続けることが可能です。

さらに、過去の受発注データにさまざまな条件を加味して分析することで、高精度な需要予測を立てたり、無駄な在庫を抱えないよう生産量を最適化したりといった活用もできます。

2-3.通信

通信業での活用シーンとしては、以下のようなものがあります。

DataRobotは、既存顧客や一般消費者の行動を学習し、購買履歴や利用履歴から行動パターンを分析します。これにより、顧客の今後の行動を予測し、個別にアプローチすることが可能です。

たとえば、解約の可能性が高い顧客には継続を促す施策を、新規加入の可能性がある顧客には加入を促す手段を用意できます。また、既存顧客の中からクロスセルやアップセルを受け入れそうな顧客を抽出し、ピンポイントで営業を行うことも可能です。

2-4.保険

保険業では、以下のような活用シーンが想定できます。

DataRobotは、過去の顧客の行動履歴を学習し、解約しそうな顧客や新たに保険に加入しそうな顧客、契約を失効させてしまう顧客のパターンを特定します。これにより、それぞれに該当する顧客を予測・判別することが可能です。

これらの顧客に対して適切なアプローチを行うことで、契約の獲得や継続につなげることができます。また、喫煙者を判別したり事故確率を予測したりすることで、保険契約の引き受け段階で高リスクな顧客を拒否したり、条件付きの契約にしたりすることも可能です。

支払いリスクを抑えることで、コストカットを図ることができます。

2-5.流通

流通分野では、以下のような活用が考えられます。

DataRobotは、特定の製品に関して過去の出荷量データを基に、日別の需要や出荷量を予測することが可能です。また、最適な在庫量の予測にも活用できます。

新製品の需要予測や売上予測は、既存製品に比べて参照できるデータが少なく、精度が上がらないことが課題でした。しかし、DataRobotは過去に発売されたさまざまな新製品に関するデータからパターンを学習することで、高い精度での予測を実現します。

2-6.広告

広告業界では、以下のような活用が考えられます。

DataRobotは、キャンペーンや広告効果の予測を行います。たとえば、ある商品の広告を10回打った場合と100回打った場合に、それぞれどれだけ売上が増えたか、また広告を売った日によって効果がどう変わるかを、過去のデータから分析します。

これにより、いつ・どれくらいの広告を打てばどの程度の効果が得られるかを予測することが可能です。

この情報を基に施策を立てることで、広告効果を最大化できます。また、顧客の行動を分析・予測することで、コンバージョン確率が高い顧客を特定し、ピンポイントで広告を発信したり、オーディエンスを拡張したりすることも期待できます。

2-7.バックオフィス

DataRobotはフロント業務だけでなく、バックオフィスでも有用です。例えば、以下のように活用できます。

人事部門では、従業員の業務パフォーマンスを学習することで、採用時に「この人材は採用後にどのようなパフォーマンスを発揮するか」を予測し、人材活用の最適化を図ることができます。

また、既存の人材の中から「この人は退職リスクが高い」と予測される人に対して、慰留策を講じることも可能です。これにより、離職率を低下させ、組織の安定性を向上させることができます。

2-8.コンタクトセンター（コールセンター）

コンタクトセンターでは、以下のような活用法が実現しています。

インバウンド業務では、呼量予測や離職率の予測が活用されています。特に呼量予測では、来月や来週の未来の呼量を予測することで、オペレーターの適切な配置や他のチャネルへの誘導を事前に検討できます。これにより、あふれ呼や放棄呼を防ぎ、顧客満足度の向上につながります。

アウトバウンド業務では、獲得予測や本人接続予測が活用されます。獲得予測により、獲得率の高い顧客を抽出し、優先順位をつけてオペレーターからアプローチが可能になります。この結果、新規顧客の獲得や売上アップが見込まれます。

3.DataRobotの活用事例

DataRobotはさまざまな領域で活用可能ですが、実際にどのように企業が利用しているのかを見ていきましょう。以下の2例は、DataRobotの販売代理店パートナーであるトランスコスモスが導入をサポートしたケースです。いずれも大きな成果を上げています。

これらの事例から、DataRobotがもたらす具体的なビジネス成果を確認できます。企業はデータ分析の強化を通じて、売上の増加や広告施策の効果向上を実現しています。

3-1.某総合通販会社：予測モデルの高精度化により売上150%アップ

通信販売事業を展開する某総合通販会社では、DMやカタログ配布のターゲット予測モデルを外部の協力会社に委託していましたが、業務を内製化し効率化したいと考えていました。

そこで、DataRobotを導入し、社内で予測モデルを構築。DM・カタログのターゲットリスト生成を自動化しました。具体的な施策は以下の通りです。

その結果、予測精度の向上により売上が150%アップしました。また、予測モデルの構築やリスト生成にかかる日数とコストは大幅に圧縮できました。

以前は、カタログ発行に関して毎回「出すか出さないか」を外部に予測してもらい、その結果を基に決定していました。このやりとりに時間がかかり、1回のカタログ準備に1ヶ月半かかっていましたが、DataRobotを活用することで準備期間が半分に短縮されました。

さらに、外注コストは年間1,000万円ほどかかっていましたが、内製化により50％のコスト削減を実現しています。

また、社内で分析人材の育成やノウハウ蓄積も進み、データの重要性に対する認識が変化しました。

これまでデータ部門は事業部の意向に沿ってデータを出す「作業部隊」のような扱いでしたが、DataRobot導入を契機に、データ部門を経営直下に置き、経営の意思決定や施策提案に参加するようになりました。

これにより、外注時よりもスピード感ある「データ部門と経営の同期」が実現しています。

3-2.大手保険会社A社：ターゲット予測モデルを構築、広告施策がROI向上

大手保険会社A社では、データベースが散財しており、十分に活用できないという課題を抱えていました。そこで、データを統合して広告施策に活用するため、DataRobotの導入に踏み切りました。

具体的な施策は以下の通りです。

その結果、見込み客リストを作成し、獲得確率の高い既存ユーザーを絞り込むことで、効果的なリターゲティング広告の配信が可能になりました。

今後は、優良顧客になりそうな予備軍を識別する予測モデルを構築し、オーディエンスの拡張に活かすことも検討しています。

3-3.コンタクトセンター（コールセンター）4つの事例

最後に、コンタクトセンター（コールセンター）にDataRobotを導入した5つの事例をご紹介します。

A社：獲得予測の事例

A社のコンタクトセンターでは、勘と経験に基づいて作成した顧客リストを用いて、アウトバウンドを行っていました。

しかし、DataRobotを導入し、数万件の顧客リストから獲得につながりやすい顧客を絞り込んだ結果、自作の顧客リストでのアウトバウンドと比較して獲得件数が8%アップし、毎月わずか1時間で精度の高いターゲットリストが生成できるようになりました。

獲得件数が8％増加することで、数百万円の導入効果が見込まれます。

B社：入電予測の事例

B社のコンタクトセンターでは、天気や気温の影響を受けて入電量が大きく変動していました。

お客様企業と取り決めている応答率のKPIがあったため、スーパーバイザーは毎月20時間以上をかけて入電フォーキャストを立てていましたが、予測誤差があったため、オペレーターを過剰に配置する運用が行われていました。

そこで、予測誤差の最小化、フォーキャスト作成の工数削減、属人化リスクの軽減を目的に、高精度な入電フォーキャストの作成が必要と判断し、DataRobotを導入しました。

過去３年分の入電量データに加え、曜日・休日、天気、気温などの要因を学習させ、入電量を予測。その予測結果を基に、オペレーターの必要席数を自動算出することに成功しました。

スーパーバイザーの工数は1/20まで削減され、オペレーター配置の適正化が図られました。応答率KPIは達成したまま、コストを10％ダウンすることができました。

C社：退職予防の事例

C社コンタクトセンターでは、退職による業務品質の低下や人手不足、さらに人件費の高騰による採用難といった課題に直面していました。そこで、退職予防活動を行うためにDataRobotを導入し、退職予備者を予測しました。

オペレーターの属性や勤怠情報、業務パフォーマンスデータを学習させ、各オペレーターの3か月後の退職予測モデルを構築した結果、予測モデルスコアと実際の退職率の相関が95％と高精度な予測モデルの生成に成功しました。

このモデルを活用し、DataRobotが生成した退職予備軍リストの中から退職リスクが高いオペレーターに対して、スーパーバイザーが想定退職理由に応じたフォローや毎月の面談を実施するケアを行いました。その結果、退職率が50％ダウンを実現。

D社：解約防止の事例

D社のコンタクトセンターでは、顧客の解約率の高さやDM送付コストが課題となっていました。そこで、DataRobotを導入し、以下のデータを用いて機会学習を行い、解約率を予測しました。

DataRobotの予測リストに基づき、解約率が高そうな顧客には割引率の高いDMを送付し、解約の心配が少ない顧客にはDMを送付しないと区分けしました。

これまでのコンタクトセンターでは、経験豊富な担当者の予測に従ってリストを作成していましたが、DataRobotの導入により解約顧客の的中率は従来の人手による予測よりも13%改善し、解約率も改善されました。その結果、年間数億円の利益が生まれることとなりました。

4.DataRobotを活用する4つのメリット

コンタクトセンター（コールセンター）でDataRobotを活用するメリット、以下の4つです。

4-1.データ分析や予測にかかる時間を大幅に削減できる

1つ目のメリットは、データ分析や予測に要する時間を大幅に削減できる点です。
従来、人がデータ分析を行う場合、データを集計・活用できる形に整えるところから始めなければなりません。

このプロセスには膨大な時間がかかり、さらにそのデータを用いて予測を行うとなると、労力は増大します。呼量予測や獲得予測など、データ予測を定期的に行う必要がある場合、この作業を繰り返し実施しなければなりません。

しかし、DataRobotを活用すれば、データが揃えば自動で機械学習を行ってくれます。

開始ボタンを押すだけで、機械学習アルゴリズムを用いたモデル生成がスタートし、速い場合には30秒ほどで予測結果を得ることが可能です。このため、データ分析に何時間もかける必要がなくなります。

4-2.AIに関する専門的な知識が不要

2つ目のメリットは、AIに関する専門的な知識が不要な点です。

AIでの予測というと難しそうに感じ、統計やプログラミングの知識が必要だと思う方もいるかもしれません。しかし、DataRobotは必要な機能が一式揃っているプラットフォームで、インターネット環境さえあれば簡単に導入できます。

DataRobotは見やすいUIにこだわっており、操作に慣れていない方でも手軽に利用できます。特にアウトプット画面が見やすく、分析結果が活用しやすくなっています。

さらに、トランスコスモスでの導入時には手厚いサポートが受けられることも大きなポイントです。コンタクトセンターのスタッフが運用できるように専任の担当者が引継ぎを行うため、導入前に知識がなくても心配ありません。

4-3.高い精度での予測ができる

3つ目のメリットは、高い精度での予測ができることです。
人の勘や経験に基づく予測は、一人一人が持つ知識や考え方に左右されるため、予測の正確さにバラつきが生じることがあります。

一方、DataRobotによる教師あり機械学習を用いた予測は精度が高く、70%～80%の精度で予測が可能です。予測は望ましい結果に導くためのものであり、精度が高ければ高いほど、利益拡大や顧客獲得といった嬉しい結果につながります。

さらに、DataRobotには以下の機能も備わっています。

このように、根拠に基づいた高精度な予測を自動で構築できる点が、DataRobotの大きなポイントです。

4-4.さまざまな目的に合わせて活用できる

4つ目のメリットは、さまざまな目的に活用できる点です。
コンタクトセンター業務では、インバウンド・アウトバウンド問わず、予測を活用して業務効率化や収益拡大を目指す場面が多く見られます。

たとえば、通信販売を行うコンタクトセンターに焦点を当てると、次のような課題に対してDataRobotの予測を活用できます。

これらの課題をDataRobotの予測を用いて改善に向けて戦略を立てることができます。コンタクトセンターの具体的な課題や目的に応じて賢く活用できる点が、DataRobotの大きな強みと言えるでしょう。

5.トランスコスモスのDataRobot導入サポート

トランスコスモスでは、DataRobotの導入支援サービスを提供しています。

5-1.データの準備から運営までを一貫してサポート

トランスコスモスでは、DataRobotのライセンス付与だけでなく、データの準備から運用までを手厚くサポートします。

これらの手順を通じて、DataRobotの分析や予測が業務に役立つよう、しっかりとコミュニケーションを取りながら進めていきます。なお、導入方法は課題や予算によって異なる可能性があります。

5-2.専属のデータサイエンティストが1名以上ついて伴走する

トランスコスモスのDataRobot導入支援サービスでは、コンタクトセンターに専属のデータサイエンティストが1名以上つき、システムが軌道に乗るまで伴走します。

データサイエンティストとは、幅広い知識を基にデータに基づいた合理的な判断を行う専門職です。

DataRobotの導入時には、モデル構築やデータ準備などで迷う場面が出てくることがあるかもしれません。そのような際には、伴走しているデータサイエンティストが的確な判断を行い、短期間で納得のいく運用ができるようサポートします。

新たなシステムやサービス導入時の疑問や不安をしっかりとカバーし、費用対効果の高いDataRobotの運用基盤を整えることができます。

トランスコスモスではDataRobotの導入の最初の一歩をしっかりと支援します。まずはお気軽にご相談ください。

まとめ

最後に、この記事の内容を以下にまとめます。

●DataRobotとは
　DataRobot社が開発した機械学習自動化AIプラットフォーム

●DataRobotでできること

●DataRobotを導入するメリット

コンタクトセンターへのDataRobot導入の実績が多数ありますので、DataRobotを活用して課題を解決したい、利益拡大したいと考えている場合は、ぜひ一度ご相談ください。