現場組織での AI・データ活用を、より手軽に。


データ加工、予測モデル構築、異常検知、深層学習など、これからのデータ活用に必要な機能がマウス操作で使える、
使い心地抜群のデータ分析プラットフォームです。

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お知らせ

2024年11月28日 Alkanoバージョン1.3.2をリリースいたしました
2024年06月27日 Alkano/BayoLinkS 向けテキスト機能拡張パック TextExtension 1.1.0をリリースいたしました
2024年06月27日 Alkano 1.3.1 をリリースいたしました。いくつかの不具合を修正いたしました
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製品紹介ムービー

主な特徴

ノーコードなデータ分析プラットフォーム

~プログラミングなしで高度なデータ分析~
Alkano は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。NTTデータ数理システムの長年にわたるデータサイエンス領域での実践により練磨された分析アルゴリズムを厳選して搭載しており、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実行できます。自社開発製品のため、カスタマイズのご提案にも柔軟に対応可能です。

数値データの分析もテキストデータの分析もこれひとつで

~日本語の解析もおまかせ~
Alkano は数値データだけでなく、報告書やアンケート、コールセンターの応対記録、議事録など自由記述のテキストデータに対する処理も行うことができます。CSV, Excel ファイルだけでなく、PDF, Word, PowerPoint ファイルからのテキストデータの抽出や形態素解析、テキスト分割などの処理をすることができます。処理したデータを活用して、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。数値データとテキストデータを組み合わせることでより多面的な分析を行うことができるようになります。

施策につながる要因分析

~ベイジアンネットワークでデータ構造の可視化と深掘り~
Alkano のベイジアンネットワーク機能で、データの構造をグラフィカルに可視化し、全体の構造を俯瞰的に把握することが可能です。ヒヤリハット報告書、アンケートデータ、議事録などのデータから業務の関係性を可視化し、課題の整理やボトルネックの発見を行うことができます。ホワイトボックス的なモデルのため、分析が事象の理解や改善施策の立案につながります。

組織で使える分析プラットフォーム

~分析フロー共有・ユーザ権限管理・高い拡張性~
Alkano の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るため、組織で分析ノウハウがスムーズに共有できます。 さらに柔軟なユーザ権限管理機能を備え、組織での利用を支えます。Alkano は標準の機能でも高度なデータ分析を行える上、データ分析で多くの有用なライブラリを有する Python や R のコードで拡張でき、独自の分析コードをお持ちのユーザーの財産を活用できます。

API による簡単な業務システム連携・組み込み

~Web API 連携・分析フローの履歴管理~
Alkano の分析フローは GUI の画面を介さずに Web API (RESTful API) で利用できるため、お客様の業務システムから簡単に呼び出して組み込むことができます。Alkano は、分析環境であるとともにデプロイ環境としても使えるので、運用時に新たな環境を用意しなくても業務にすぐに組み込めます。また、過去の分析フローの履歴管理ができるため、運用中に分析ロジックの問題があった場合にも過去の状態に立ち返り、原因の調査が可能です。

経験豊富なデータサイエンティストによる伴走型サポート

~お客様の課題に合わせた分析コンサルティング・データサイエンティスト人材育成プログラム~
NTTデータ数理システムは長年にわたって純国産のデータサイエンス製品を提供し、製造、マーケティング、医薬、教育、エネルギー、流通、広告、金融など幅広い業種のお客様のデータ活用をご支援してきました。お客様の分析の課題を理解し解決策を提案する分析コンサルティング、各種セミナーやデータサイエンティスト人材育成プログラムのご提供等、データサイエンティストによるさまざまな伴走型サポートメニューをご用意しているので、お客様組織全体のデータ活用力の底上げに貢献できます。

機能概要

Alkano はデータ活用を実現するための分析フロー構築を、簡単なマウス操作と分かりやすいビジュアルで実現しており、次の機能を搭載しています。

Alkano では、棒グラフ、散布図、ヒストグラム、箱ひげ図など、さまざまなグラフをマウス操作で簡単に出力できます。 グラフは図として保存できます。

可視化スクリーンショット

手間のかかる工程ですが、データ分析で最も重要と言える工程です。 分析課題やデータの特性にあわせて、背景知識も利用して、その後の分析に適したようにデータを加工します。 Alkano では、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、簡単に実行することができます。 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。

形態素解析スクリーンショット

テキスト分析に役立つ機能を厳選して提供
単語と単語の意味的つながりやニュアンスの情報を自動で推定して、文章を文節単位に区切る「形態素・構文解析+」機能をはじめ、語の長さや頻度から語を絞り込む「語句のフィルタリング」機能や、ルールベースで文章にラベルを付与するのに便利な「ルールベース文書ラベル付与」機能など、テキスト分析に役立つ様々な機能を厳選して提供しています。

可視化スクリーンショット

形態素・構文解析+」のイメージ

教師値付きの学習データが存在する場合、「予測」や「分類」といった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、さまざまな機械学習のアルゴリズムを実行できます。

決定木スクリーンショット

教師値が存在しないケースでも、データの特徴抽出やクラスタリングを実行できます。 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さまざまな機械学習のアルゴリズムを実行できます。

ネットワーククラスタリングスクリーンショット

ディープラーニングの機能をマウス操作で利用できます。 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によるモデリングや予測を実行できます。

最適化実行スクリーンショット

ベイジアンネットワークは、事象(=事柄、出来事、現象)間の因果関係や依存関係を、ノード(楕円)と矢印から成るグラフ構造のモデルで可視化する分析手法です。データから構造を機械的に推定(構造学習)してベイジアンネットワークを構築し、その構造自体から知見を得ることができます。また、条件を設定して特定の事象の発生確率を推定(確率推論)することができます。

最適化実行スクリーンショット

標準で搭載されていない機能などは Python スクリプト機能上で Python コードを書いて実行できます。 Python スクリプトの編集画面では 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。 R のスクリプト実行も可能です。

Python アイコンスクリーンショット

FAQ

AAlkano はプログラミングの知識がなくてもスピーディーに可視化や高度な分析ができるため、データ分析のための本質的な課題により集中できます。データサイエンスの知識はデータサイエンス教育プログラムでも習得でき、データサイエンティストによる分析コンサルティングも承ります。
A導入前には1ヵ月の無料トライアル、無料コンサルティング、その他有償のコンサルティングやデータサイエンス教育プログラムがあります。チュートリアルやスキルアップのための動画も随時充実させて参ります。
A価格についてはお問い合わせください。
AAlkano はクラウドサービスではありません。分析を実行するためのサーバをお客様にご用意いただくオンプレミス型の製品です。お客様にご用意いただいたクラウドのインスタンスでご利用いただくこともできます。
A製品ご評価のためのトライアル版をご用意しております。
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