Datadog

Datadogを使った事例

  • データ分析支援

    事例：過去実績を提案に活用する分析の仕組み

    広告代理店との取り組みです。同社は過去実績の示唆を次の提案へ反映し、結果をどのように予測したか、その背景まで提案先のクライアントへ説明できるようになりました。KDOT は案ごとの見込みと判断材料を比較できる仕組みを業務アプリとして実装しました。さらに業務アプリの中核となる処理ロジックと機械学習モデルについて、特許手続きを担う弁理士が技術の新規性や工夫を検討するための資料を作成しました。その後この発明には特許が付与されました。

  • データ基盤構築 / 技術顧問（技術企業向け）

    事例：効果検証の分析処理基盤

    効果検証を提供する分析会社との取り組みです。同社は分析者の人数に比例してしか売上と利益を伸ばせない事業の形を、効果検証をプロダクトとして提供することで変革しようとしていました。手法とモデルは同社のまま、社内では開発できなかった、データと機械学習の重い推定を製品として動かす仕組みの開発を、開発支援会社の KDOT に任せました。推定を案件ごとの手作業ではなくシステムで実行できるようになったことで、同社は人数に比例しない形で売上と利益を伸ばすことを目指せるようになりました。

  • プロダクト / Web システム開発 / 技術顧問（技術企業向け） / セキュリティ診断・対策

    事例：AI の開発会社がプロダクト開発へ事業の幅を広げる

    AI を主力とする開発会社との取り組みです。同社にはプロダクト開発の引き合いがありましたが、大規模な開発の経験も、中核の技術を担当できる人もいませんでした。KDOT は技術顧問として、アプリケーション基盤と中核の技術を用意し、エンドクライアントとのプロジェクトの進め方も並走しながら伝えました。同社は海外市場向けの単発ワークのマッチングサービスを受託し、数億円規模の開発を公開まで完走しました。これで同社が受託できる範囲は、AI からプロダクト開発まで拡大しました。

  • データ基盤構築 / 技術顧問（技術企業向け）

    事例：広告クリエイティブ予測 AI の MLOps 基盤

    広告クリエイティブの良し悪しを予測する AI を、自社プロダクトとして提供する企業との取り組みです。同社には推論の精度を評価する基盤がなく、改善が手探りで進み、現在のモデルが十分な水準に達しているかを把握しにくい状態でした。開発支援会社の KDOT は、機械学習のモデルを学習からリリースまで継続的に改善する基盤（MLOps 基盤）を設計し、同社のエンジニアがそれを自ら実装しました。導入後、同社は実験の計画からデプロイまでを効率よく進められるようになり、新たなモデルの出来を見極めたうえで改善を自分たちの手で継続しています。

  • データ分析支援

    事例：販促施策の実績分析システム

    販促物の制作と効果測定を手がける会社との仕事です。同社には 500 件を超える施策の実績データが溜まっていましたが、提案の場で活用できる形になっていませんでした。

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