Auto MLとは?仕組みや具体的な活用事例を元に分かりやすく解説 | | DataVehicle

コラム

Auto MLとは?仕組みや具体的な活用事例を元に分かりやすく解説

Auto MLというツールをご存知でしょうか?AI技術の発達や企業でのDX推進が加速したことで、Auto MLが注目されています。
そもそも、Auto MLとは、どんなものなのでしょうか。

本記事では、Auto MLの仕組みやなぜ注目されているのか、具体例な活用事例を紹介しながら解説します。

Auto MLとは?

Auto MLはAutomated Machine Learningの略です。単純に訳すると機械学習の自動化と表すことができます。Auto MLの概要は次のとおりです。

機械学習モデルの設計・構築を自動化

Auto MLは機械学習モデルの設計と構築を自動化するツールのことです。

機械学習とは、大量のデータをコンピュータに学習させて、予測などに活用するためのモデルを自動的に構築する技術をいいます。人工知能を支える技術であり、具体例としてディープラーニングなどが挙げられます。

Auto MLを使えば、機械学習の次のプロセスを自動化することができます

  • ビジネス課題の理解、仮説の定義付け
  • データの収集
  • データの加工
  • 機械学習モデルの設計
  • 機械学習モデルの運用
  • 機械学習モデルの検証
  • 分析結果の展開、共有

これらの工程をすべて人が行うとなると、多大な労力がかかります。Auto MLを活用することでこうしたプロセスを自動化し、人の負担を軽減します。

工場では産業用ロボットが普及して工程が自動化されました。またオフィスではRPAを導入して、事務作業をロボットが代行する企業が増えてきています。

Auto MLはこれらと同様に、「機械学習を自動化する」ツールだと考えれば、分かりやすいかもしれません。

Auto MLが注目される背景

AI技術が発展し、企業でDX推進が加速しています。中核技術とも言えるのが、機械学習です。
AIやDXの需要は高まる一方ですが、その一方でITに関する人材不足が深刻な問題となっています。

経済産業省が2019年4月に「IT人材需給に関する調査」で、2030年にIT人材が約45万人不足すると発表しました。

出典:「IT人材需給に関する調査(概要)」

知識のあるエンジニアでも、機械学習モデルを構築するためにかなりの時間がかかってしまいます。IT人材の不足と相まって、機械学習モデルの構築は企業にとって大きな負担になっていました。

その中で登場したのがAuto MLです。Auto MLは機械学習モデルの構築を自動化できるだけでなく、機械学習の知識がない企業でも簡単に使うことができます。

Auto MLの登場により、これまでAI分野に進出できなかった企業でも、機械学習を業務に取り入れることが容易になったと言えるでしょう。

Auto MLの仕組み

機械学習にはニューラルネットワークやデシジョンツリー、勾配ブースティングなど、たくさんのアルゴリズムがあります。

下記scikit-learnのアルゴリズムチートシートを見たことがある人も多いでしょう。

Auto MLは、こうした機械学習の手法を自動で試していきます。さまざまな手法を試していくことで、精度が高い組み合わせを選べるようになります。

出典:scikit-learnアルゴリズム・チートシート

Auto MLがなければ、人の手でこうした分析手法を試していく必要があります。多量のデータを自身で分析して、その中で精度の高いものを手法として決定していくのです。

数あるアルゴリズムから最適なものを見つけるということは、相当な労力がかかります。

Auto MLは、データサイエンティストなどIT人材の負担を減らします。

Auto MLの具体的な活用事例

実際にAuto MLを活用した事例を確認していきましょう。機械学習を自動化することで、色々な分野で活用が可能です。

クレジットカードの不正利用を検知する

キャッシュレス化が進む現代では不正利用の件数も増加しています。クレジットカードの不正利用は、人が見れば異変に気付くことが可能です。しかし、膨大な量の決済情報すべてを人が見ていくことは不可能です。

Auto MLを使ってさまざまな機械学習の手法から最適な組み合わせを見つけ出すことで、クレジットカードの不正利用があったとき、高い精度でアラートを出すことができるようになります。

アラートが出た場合はコールセンターから電話をするといった対応をすることで、早期に不正利用を見つけ、犯罪抑制につなげられます。

Auto MLを活用した需要予測

Auto MLのツールの中には、Excelなど表形式のデータに対応しているものもあります。

多くの企業では販売や仕入のデータを表形式のデータで保有しています。そのデータをAuto MLツールに取り込むことによって、将来の需要予測を導くことができます。

Auto MLツールは数回のクリック操作で、機械学習のモデルを作ることができます。プログラミングの知識がなくても、精度の高い需要予測を簡単に作成できるでしょう。

不動産情報会社でのAuto ML活用事例

画像データに対応しているAuto MLツールもあります。

多くの物件を扱う不動産会社では、写真データの分類に苦労していました。毎日様々な物件のキッチンやリビング、浴室の写真データが届き、手作業で分類することが負担となっていたのです。

Auto MLツールに物件画像を一括で取り込み、機械学習を重ねることにより、画像分類の自動化に成功しました。作業者の工数が削減でき、生産性が向上した事例です。

Auto MLで人の役割を変えよう

AI技術に必要不可欠な機械学習ですが、データ収集や加工、機械学習モデルの作成など自動化させるために多くの時間と労力が必要です。

Auto MLを活用することで、機械学習のプロセスの大部分を自動化することができます。

今後のグローバル競争を勝ち抜くためには、DXを進めていくことが必要です。Auto MLを活用して、データ分析等などデータドリブンな経営を進めていきましょう。

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