DeepRacer Championship（re:Invent2024）を振り返る

## はじめに
株式会社NTTデータ テクノロジーコンサルティング事業本部の@nttd-kashiwabarayです。
re:Invent2024の中で、DeepRacer Championshipが開催されました。私は2022年、2023年とファイナリストとしてDeepRacer Championshipに出場させていただきましたが、今年はファイナリストにはなれませんでした。ただ、ワイルドレースに参加し、ファイナルレースを見届けてきましたので、その内容についてお伝えできたらと思います。
なお、<font color = "red"><b>毎年re:Inventで開催されてきた、DeepRacer Championship大会も今年で最後</b></font>となります。これで最後というのは非常に寂しいですが、<b>DeepRacer自体はオープンソース化されて続いていく</b>ようなので、引き続き続けていけたらと考えています。

## DeepRacerとは
DeepRacerは、Amazon Web Services（AWS）が提供する強化学習を活用した完全自律型の1/18スケールレースカーで、<b>楽しく機械学習を学ぶことができます</b>。
<b>DeepRacerには、車体の前方にカメラが搭載</b>されており、このカメラが取得した画像をもとに、自動車の位置、トラックの境界線、周囲の障害物などを認識します。そして、<b>画像処理を通じてこれらの情報を解析し、自律的な走行を実現</b>します。<b>実機を使用したレース</b>では、<b>速度のみをコントロール</b>できます。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3120881/8c0de06d-05b5-ec24-392b-f7cc14b3ab8e.png)

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3120881/c6f92c82-d3e6-6125-246c-377a1e391a6a.png)

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3120881/a0f72800-5fb7-8e8b-29f7-1dfe8abc7331.png)

DeepRacerを実際に走行させる前に、シミュレーション環境での学習が必要です。このシミュレーション環境は、<b>Amazon SageMaker</b>、<b>AWS RoboMaker</b>、<b>Kinesis Video Streams</b>、<b>S3</b>といったAWSのサービスによって構成されています。利用者はこれらの技術的な詳細を意識することなく、AWSマネジメントコンソールを介して簡単に学習を行うことができます。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3120881/26d0246e-fcb1-911e-a43f-8709f9ee363e.png)

学習の流れについては以下のブログで記載しておりますので、もし興味があればご覧ください。

https://qiita.com/nttd-kashiwabaray/items/305855d9c8a1e888bc58


## DeepRacer Championshipとは
<b>DeepRacer ChampionshipはAWSが主催する世界的な自律型レーシングリーグ</b>です。毎年re:Inventの中で開催され、Expoエリアでレースが行われます。<font Color = "red"><b>世界からトップレーサーが集結</b></font>し、世界一を競います。
<b>上位6人のレーサーには以下の賞金が贈られます</b>。また、1位から3位の方には賞金に加えてトロフィーおよびDeepRacerのジャンパーが贈られます。

 <table border="1" width="200" bgcolor="white">
    <tr>
      <th>順位</th>
      <th>賞金</th>
    </tr>
    <tr>
      <td>1</td>
      <td>$25,000</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>2</td>
      <td>$11,000</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>3</td>
      <td>$6,000</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>4</td>
      <td>$4,000</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>5</td>
      <td>$2,500</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>6</td>
      <td>$1,500</td>
    </tr>
  </table>

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3120881/7a7c67b2-e21a-146f-b038-542929e3b1e4.png)


今年レースで大きく変わった点は以下のルールという点もあったのですが、<font color = "red"><b>大きな改善があったのはレース中のモデルの入替時間</b></font>です。これまでは<b>20-30秒程度かかっていた</b>のですが、<font color ="red"><b>今回は数秒で入替が可能</b></font>になりました。私も実際に試しましたが、かなり速くなっています。客観的に見ているとモデルチェンジを実施したのかどうかが分からないくらいになっていました。これにより<b>レースの戦略が大きく変わります</b>。2分間というレースの中で20-30秒のロスは致命的になりますが、今回は何度も変更することが可能でした。実際にレースの中では頻繁にモデルチェンジが実施されていました。ただ、最後のレースのタイミングでのこのアップデートはDeepRacerチームの最後のレースをより良いものにしようとする思いが伝わってきました。
<b>DeepRacerの実機レースでは、同じモデルだったとしても、実機との相性もあり、全く同じ走りにならない</b>点が難しさでもあり、面白さでもあります。いくつかモデルを準備しておき、必要に応じてモデルを変更して走らせる必要があることもあります。

<b>【ルールの大きな変更点】</b>
<b>・Round1とRound2でレースの方向（時計回り or 反時計回り）が変更</b>
<b>・Round3（ファイナルレース）のレースの方向（時計回り or 反時計回り）がコイントスにより決定</b>
<b>・Round3（ファイナルレース）が例年の1周勝負から2分間のレース（2周連続のアベレージラップ）に変更</b>

これまでと特に大きく変更となるのがレースの方向が変更となる点です。時計回り、反時計回りそれぞれのモデルを準備する必要があります。

<b>【今年のトラック】</b>
今年のトラックは「<b>Forever Raceway</b>」となります。こちらのコースは<b>2022年のAWS Summitのコースと同様</b>となります。ただし、<b>今回は時計回り</b>になることと、<font color = "red"><b>トラックの幅が30%狭くなっている</b></font>点が大きな特徴となり、<b>難易度が上がって</b>います。レース会場の画像も載せますが、実際に見ても通常のレースに比べて<b>かなり幅が狭く感じ</b>、コーナーはスピード感をもって突入するとコースアウトする可能性が高くなっています。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3120881/de7e66a4-d4b5-c740-d3ba-d17cf21e78df.png)
引用元：https://i2.wp.com/blog.deepracing.io/wp-content/uploads/2024/11/image.png?resize=768%2C349&ssl=1

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3120881/7a4e116a-afde-33fa-1e62-77e92acbbf4a.png)



なお、昨年のDeepRacer championshipの模様は以下のブログで記載しておりますので、興味がありましたらぜひご覧いただければと思います。

https://qiita.com/nttd-kashiwabaray/items/50b0b7db5725dd9ba63a

https://qiita.com/nttd-kashiwabaray/items/eaaf0cc0746dd4e8a434

## DeepRace Championshipファイナリスト
今年のDeepRacer Championshipのファイナリストは以下の選出となり、<b>合計32名</b>となります。<b>例年よりもファイナリストの数が少なく</b>なっています。一方で<b>ワイルドカードレースは例年の2名の枠から6名の枠に拡大</b>しています。

<b>・2023年のDeepRacer Championshipのチャンピオン</b>

<b>・2023年のDeepRacer re:Invent オープン トップ入賞者</b>

<b>・2024年バーチャルサーキットのレースの優勝者24名(年間を通じて行われた 4 ヒートのそれぞれで 6 つの地域で上位入賞)</b>
⇒毎月レースがバーチャルレース開催され、1位から順番にポイントが加算されます。2か月毎（3-4月、5-6月、7-8月、9-10月）、地域毎（Asia Pacfic、Europe、Greater China、Middle East & Africa、North America、South America）の優勝者がファイナリストとなります。

<b>・2024 re:Invent のワイルドカードレースの上位6名</b>

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3120881/665e346c-9490-d5bb-09fe-6cd0b4849908.png)


## ワイルドカードレース
ワイルドカードレースはre:Inventの参加者であれば誰でも参加できるレースとなります。ルールは以下となりますが、<b>2分間の走行の中で1周のベストラップを競う</b>形となります。上位6名が翌日から始まるラウンド1に進出できます。

<b>【ルール】</b>
レーススケジュール&emsp;:&emsp; 2024年12月2日午後4:00-午後7:00(太平洋標準時)
トラック&emsp;&emsp;&emsp;&emsp;&emsp;&emsp;:&emsp;Forever Raceway
方向&emsp;&emsp;&emsp;&emsp;&emsp;&emsp;&emsp;&emsp;:&emsp;時計回り
ランキング方式&emsp;&emsp;&emsp;:&emsp;<b>シングル最速ラップ</b>
形式&emsp;&emsp;&emsp;&emsp;&emsp;&emsp;&emsp;&emsp;:&emsp;タイムトライアル
レーススタイル&emsp;&emsp;&emsp;:&emsp;連続ラップ
1 回の試行時間&emsp;&emsp;&emsp;:&emsp;<b>2分</b>

結果は以下の通りとなります。こちらは2分間のうちの<b>1周のベストラップ</b>となるので、Round1以降とはルールが異なるのですが、<b>かなりハイレベルのレース</b>となりました。実際にワイルドカードレースから、<b>優勝者を含むベスト8が3人</b>でておりますし、<b>Round1においてもワイルドカードレースからの参加者は2位、3位、5位、10位、14位、21位と上位に食い込んでいます</b>。
ワイルドカードレースは、練習走行もなく、1レースの中でタイムを出す必要があるかなり難しいレースの中で、上位に入った各レーサーの勝負強さには驚くばかりです。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3120881/23a334f8-95f3-3d2c-051c-6a21390ee145.png)


## Round1 
<b>Round1は2日制</b>で行われました。1日目はAsia Pacfic、Greater China、Middle East & Africaおよびワイルドカードレースの1位、3位、5位のレーサーの合計16名が、2日目はEurope、North America、South Americaおよびワイルドカードレースの2位、4位、6位の合計16名が参加します。午前中に練習走行を実施し、午後からレースというスケジュールになっています。ルールは以下の通りとなります。

<b>【ルール】</b>
レース スケジュール&emsp;:&emsp;1日目 - 2024年12 月3日午後12:00-午後 5:00 (太平洋標準時)
&emsp;&emsp;&emsp;&emsp;&emsp;&emsp;&emsp;&emsp;&emsp;&emsp;&emsp;&nbsp;&nbsp;2日目 - 2024年12 月4日午後12:00-午後 5:00 (太平洋標準時)
トラック&emsp;&emsp;&emsp;&emsp;&emsp;&emsp;:&emsp;Forever Raceway
方向&emsp;&emsp;&emsp;&emsp;&emsp;&emsp;&emsp;&emsp;:&emsp;時計回り
ランキング方式&emsp;&emsp;&emsp;:&emsp;ベスト平均ラップタイム
形式&emsp;&emsp;&emsp;&emsp;&emsp;&emsp;&emsp;&emsp;:&emsp;<b>連続 3 ラップのベスト平均ラップ</b>
レース スタイル&emsp;&emsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;:&emsp;連続ラップ
試行回数&emsp;&emsp;&emsp;&emsp;&emsp;&emsp;:&emsp;<b>2</b>
1 回の試行時間&emsp;&emsp;&emsp;&nbsp;:&emsp;<b>2分</b>

<b>このルールの難しいところは連続3周のベスト平均タイムという点</b>です。連続3周のうち1周でもコースアウトしてしまうと、タイムロスになってしまうため、<b>3周連続でコースアウトせずに走行することが重要</b>です。一方でその中で<b>攻めた走りをしないと好タイムは得られない</b>ので、<font color ="red"><b>コースアウトしないことを重視しながらも、いかに攻めた走りが出来るかが上位に食い込む鍵</b></font>となります。

レース結果は以下の通りとなります。<b>AIDeepRacerさんが3周の平均タイムで8.1秒という驚異的なタイムでトップ</b>になりました。一方で昨年の優勝者であるFiatLuxさんは11位、昨年3位だったDBroさんは28位と<b>毎レースでコンスタントに結果を出す難しさ</b>を感じました。
その中でも<b>2022年5位、2023年4位のrosscomp1さんは今年も安定した走行を披露</b>し、今年も<b>ベスト8のRound2以降の進出</b>を決めました。<b>バーチャルレースでも2022年から年間2位、1位、2位とトップを走り続け、リアルレースでも毎年安定して上位に入るのはすごすぎます</b>。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3120881/7413c3b6-1e80-5bb2-ad2e-377716eedee8.png)


## Round2
ワイルドカードレース、Round1は「時計回り」で行われてきましたが、<font color = "red"><b>Round2は「反時計回り」に変わります</b></font>。
DeepRacerの場合、「時計回り」と「反時計回り」で走りは大きく変わってしまうので、<b>「時計回り」、「反時計回り」の双方でモデルを準備する必要</b>があり、<b>どちらの方向においても高いレベルでの走りが出来ないと上位には入れないルール</b>となっています。

【ルール】
レース スケジュール&emsp;:&emsp;12月5日午前10時-午後1時(太平洋標準時)
トラック&emsp;&emsp;&emsp;&emsp;&emsp;&emsp;&nbsp;:&emsp;Forever Raceway
方向&emsp;&emsp;&emsp;&emsp;&emsp;&emsp;&emsp;&emsp;&nbsp;:&emsp;<font color = "red"><b>反時計回り</b></font>
ランキング方式&emsp;&emsp;&emsp;&nbsp;:&emsp;<b>連続 3 周のベスト平均ラップ</b>
形式&emsp;&emsp;&emsp;&emsp;&emsp;&emsp;&emsp;&emsp;&nbsp;:&emsp;タイムトライアル
レース スタイル&emsp;&emsp;&emsp;:&emsp;<font color = "red"><b>8人によるダブル エリミネーション ブラケット</b></font>
試行回数&emsp;&emsp;&emsp;&emsp;&emsp;&emsp;&nbsp;:&emsp;<b>2</b>　
&emsp;&emsp;&emsp;&emsp;&emsp;&emsp;&emsp;&emsp;&emsp;&emsp;&emsp;&nbsp;※1回の走行後にタイムが遅かったレーサが2回目を実施します
1 回の試行時間&emsp;&emsp;&emsp;&nbsp;&nbsp;:&emsp;2分

ここからは<b>1vs1</b>でのレースとなり、<b>2回負けたら敗退となるルール</b>となります。<b>8秒台での高レベルなレース</b>や、<b>JPモルガン社同士でのレース</b>など、<b>見所満載のレース</b>が続きました。
<b>1人目の勝ち上がりはAIDeepRacerさん</b>で、終始安定したレースで危なげなく勝ち上がりとなりました。<b>2人目の勝ち上がりはワイルドカードレースの1位、2位の対決となったMatch8で勝ち上がりとなったSimonHillさん</b>です。Simonhillさんはほとんどコースアウトしないレース運びで好タイムを出しました。<b>最後の勝ち上がりとなったのはPolishThunderさん</b>です。Match1で8.6秒の好タイムを出しながら敗退したものの、すべてのレースで8秒台を出す走りを見せ、Round3の最後の3枠目をゲットしました。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3120881/941e9c9d-c9ed-3025-4139-8f3ec16d773c.png)



## Round3（FINAL）
<b>2022年、2023年のファイナルレースにおいては、1周勝負というかなり厳しい条件</b>でした。<b>2024年はルールが改定</b>され、1周勝負ではなく、<b>2分間の中での連続3周のベスト平均ラップでの対決</b>となりました。

【ルール】
レース スケジュール&emsp;:&emsp;12月5日午後3時-午後4時(太平洋標準時)
トラック&emsp;&emsp;&emsp;&emsp;&emsp;&emsp;&nbsp;:&emsp;Forever Raceway
方向&emsp;&emsp;&emsp;&emsp;&emsp;&emsp;&emsp;&emsp;&nbsp;:&emsp;<font color="red"><b>ラウンド3の開始前にコイントスで決定</b></font>
ランキング方式&emsp;&emsp;&emsp;&nbsp;:&emsp;<b>連続3周のベスト平均ラップ</b>
形式&emsp;&emsp;&emsp;&emsp;&emsp;&emsp;&emsp;&emsp;&nbsp;:&emsp;タイムトライアル
レース スタイル&emsp;&emsp;&emsp;:&emsp;最終3名による対決
試行回数&emsp;&emsp;&emsp;&emsp;&emsp;&emsp;&nbsp;:&emsp;<b>1</b>
1 回の試行時間&emsp;&emsp;&emsp;&nbsp;&nbsp;:&emsp;2分

<b>ファイナルレースで一番面白いのは<font color ="red">レースの直前でレースの方向（時計回り、反時計回り）をコイントス</font>で決める</b>ところ。
コイントスにより、Round2と同様の反時計回りに決定しました。その後、各レーサーには決勝で使用するマシンで1、2周程度の練習走行を実施したのちにレースを迎える形となりました。
練習走行で気になったのは、これまで安定走行を続けていたAIDeepRacerさんがこれまでのレースと異なり、いくつかの箇所でコースアウトするところ。さんとさんはこれまでのレース通りの練習走行となりました。

レースの順番はPolishThunderさん、SimonHillさん、AIDeepRacerさんの順番。まずは<b>PolishThunder</b>さんが実力を発揮し、<b>8.436の好タイム</b>を出しました。次に<b>SimonHill</b>さんがこれまでと同様の安定した走行で<b>PolishThunderさんの記録を抜く8.353の好タイム</b>を出しました。最後のレーサーは、予選の走行からも一番の優勝候補であった<b>AIDeepRacer</b>さんです。ただ、直前の練習走行の懸念がそのまま出てしまう形で、結果としては<b>11.246</b>という不本意な結果となりました。予選からずっと安定した走行を見せていただけに、最後のレースは少し残念な結果になってしまいました。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3120881/a4223b71-6127-32d8-51ca-7edc8ba5f431.png)

レース後は表彰式が行われ、<b>1-3位のレーサーであるSimonHillさん、PolishThunderさん、AIDeepRacerさん</b>とともに、<b>今年のバーチャルレースの年間チャンピオンであるZoDさんが表彰</b>されました。また最後はファイナリストおよびピットクルーの皆様で写真撮影を実施しました。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3120881/0c006440-c323-7c48-304d-3b57169f71be.png)

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3120881/9275aa61-28a8-03ee-cfcf-38c60e9bfb91.png)


ファイナリストやピットクルーの方にはDeepRacerが配布され、私もDeepRacerをいただきました。ここには載せられませんが、レース後は私も世界のトップレーサーの方々と写真を撮っていただきました。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3120881/9c05b73c-518e-45dd-3de3-2781e65a1cd5.png)


## まとめ
私は2022年からDeepRacerを始めて、他のレーサーの皆様とは異なり、歴史が浅い部分はありますが、<b>この3年間はとても素晴らしいもの</b>でした。<b>DeepRacerを通じて、AI/MLのスキルアップにつながった</b>かなと思います。
2022年には日本大会とアジア大会で優勝して、Championshipのファイナリストになり、他では得られない経験をさせていただきました。また、Championshipを通じて、<b>世界トップレーサーとコミュニケーション</b>を取らせていただいたり、<b>SNSで繋がった</b>り、私にとって<b>かけがえのない財産</b>となりました。
今後はDeepRacerはオープンソース化されていくようですが、引き続きDeepRacerには取り組んでいきたいと思います。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3120881/c6c25eaf-150a-e214-d918-6b2e157f6bad.png)



## 仲間募集

NTTデータ テクノロジーコンサルティング事業本部 では、以下の職種を募集しています。

<details><summary>1. クラウド技術を活用したデータ分析プラットフォームの開発・構築(ITアーキテクト/クラウドエンジニア)</summary>

クラウド／プラットフォーム技術の知見に基づき、DWH、BI、ETL領域におけるソリューション開発を推進します。
https://enterprise-aiiot.nttdata.com/recruitment/career_sp/cloud_engineer

</details>

<details><summary>2. データサイエンス領域（データサイエンティスト／データアナリスト）</summary>

データ活用／情報処理／AI／BI／統計学などの情報科学を活用し、よりデータサイエンスの観点から、データ分析プロジェクトのリーダーとしてお客様のDX／デジタルサクセスを推進します。
https://enterprise-aiiot.nttdata.com/recruitment/career_sp/datascientist

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<details><summary>3.お客様のAI活用の成功を推進するAIサクセスマネージャー</summary>

DataRobotをはじめとしたAIソリューションやサービスを使って、
お客様のAIプロジェクトを成功させ、ビジネス価値を創出するための活動を実施し、
お客様内でのAI活用を拡大、NTTデータが提供するAIソリューションの利用継続を推進していただく人材を募集しています。
https://nttdata.jposting.net/u/job.phtml?job_code=804

</details>

<details><summary>4.DX／デジタルサクセスを推進するデータサイエンティスト《管理職/管理職候補》</summary>
データ分析プロジェクトのリーダとして、正確な課題の把握、適切な評価指標の設定、分析計画策定や適切な分析手法や技術の評価・選定といったデータ活用の具現化、高度化を行い分析結果の見える化・お客様の納得感醸成を行うことで、ビジネス成果・価値を出すアクションへとつなげることができるデータサイエンティスト人材を募集しています。

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</details>


## ソリューション紹介

<details><summary> Trusted Data Foundationについて</summary><div>

～データ資産を分析活用するための環境をオールインワンで提供するソリューション～
https://enterprise-aiiot.nttdata.com/tdf/
最新のクラウド技術を採用して弊社が独自に設計したリファレンスアーキテクチャ（Datalake+DWH+AI/BI）を顧客要件に合わせてカスタマイズして提供します。
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</div></details>


<details><summary> TDF-AM（Trusted Data FoundationⓇ - Analytics Managed Service）について</summary><div>

～データ活用基盤の段階的な拡張支援（Quick Start) と保守運用のマネジメント（Analytics Managed）をご提供することでお客様のDXを成功に導く、データ活用プラットフォームサービス～
https://enterprise-aiiot.nttdata.com/service/tdf/tdf_am
TDFⓇ-AMは、データ活用をQuickに始めることができ、データ活用の成熟度に応じて段階的に環境を拡張します。プラットフォームの保守運用はNTTデータが一括で実施し、お客様は成果創出に専念することが可能です。また、日々最新のテクノロジーをキャッチアップし、常に活用しやすい環境を提供します。なお、ご要望に応じて上流のコンサルティングフェーズからAI/BIなどのデータ活用支援に至るまで、End to Endで課題解決に向けて伴走することも可能です。

</div></details>


<details><summary>NTTデータとTableauについて </summary><div>

ビジュアル分析プラットフォームのTableauと2014年にパートナー契約を締結し、自社の経営ダッシュボード基盤への採用や独自のコンピテンシーセンターの設置などの取り組みを進めてきました。さらに2019年度にはSalesforceとワンストップでのサービスを提供開始するなど、積極的にビジネスを展開しています。

これまでPartner of the Year, Japanを4年連続で受賞しており、2021年にはアジア太平洋地域で最もビジネスに貢献したパートナーとして表彰されました。
また、2020年度からは、Tableauを活用したデータ活用促進のコンサルティングや導入サービスの他、AI活用やデータマネジメント整備など、お客さまの企業全体のデータ活用民主化を成功させるためのノウハウ・方法論を体系化した「デジタルサクセス」プログラムを提供開始しています。
https://enterprise-aiiot.nttdata.com/service/tableau

</div></details>


<details><summary>NTTデータとAlteryxについて </summary><div>
Alteryxは、業務ユーザーからIT部門まで誰でも使えるセルフサービス分析プラットフォームです。

Alteryx導入の豊富な実績を持つNTTデータは、最高位にあたるAlteryx Premiumパートナーとしてお客さまをご支援します。

導入時のプロフェッショナル支援など独自メニューを整備し、特定の業種によらない多くのお客さまに、Alteryxを活用したサービスの強化・拡充を提供します。

https://enterprise-aiiot.nttdata.com/service/alteryx

</div></details>

<details><summary>NTTデータとDataRobotについて </summary><div>
DataRobotは、包括的なAIライフサイクルプラットフォームです。

NTTデータはDataRobot社と戦略的資本業務提携を行い、経験豊富なデータサイエンティストがAI・データ活用を起点にお客様のビジネスにおける価値創出をご支援します。

https://enterprise-aiiot.nttdata.com/service/datarobot

</div></details>

<details><summary> NTTデータとInformaticaについて</summary><div>

データ連携や処理方式を専門領域として10年以上取り組んできたプロ集団であるNTTデータは、データマネジメント領域でグローバルでの高い評価を得ているInformatica社とパートナーシップを結び、サービス強化を推進しています。
https://enterprise-aiiot.nttdata.com/service/informatica

</div></details>

<details><summary>NTTデータとSnowflakeについて </summary><div>
NTTデータでは、Snowflake Inc.とソリューションパートナー契約を締結し、クラウド・データプラットフォーム「Snowflake」の導入・構築、および活用支援を開始しています。

NTTデータではこれまでも、独自ノウハウに基づき、ビッグデータ・AIなど領域に係る市場競争力のあるさまざまなソリューションパートナーとともにエコシステムを形成し、お客さまのビジネス変革を導いてきました。
Snowflakeは、これら先端テクノロジーとのエコシステムの形成に強みがあり、NTTデータはこれらを組み合わせることでお客さまに最適なインテグレーションをご提供いたします。

https://enterprise-aiiot.nttdata.com/service/snowflake

</div></details>