商用製品からオープンソースまで、人工知能（AI）を使ったデータサイエンスツールの選択肢が広がっている。うまく利用すれば、データアクセスや分析モデル作成、データ管理の共同作業が簡便になるだろう。
データサイエンスツールは、データサイエンティストのチームが高度な分析課題に共同で取り組むのを支援してくれる。チームはデータサイエンスツールを使って、各種データソースからデータを取り込み、目的に合った分析ツールや機械学習ツールを選び、大規模な分析モデルを作成してビジネスに役立つ予測ができる。これらのツールはビッグデータと高度な分析技術を組み合わせることで、企業が膨大なデータを管理し、モデリングプロセスをスピードアップできるよう支援する重要な役割を果たす。
データサイエンスツールに求められている役割は、分析チームがデータエンジニアやアプリケーション開発者と連携して進める自動化やコラボレーション、継続的な管理を支援することだ。だが「今あるツールの大半は、モデルの作成とデプロイ（配備）までしかカバーしていない」と、調査会社Constellation Researchのアナリスト、ダグ・ヘンシェン氏は指摘する。
「モニタリングと継続的なライフサイクル管理は通常、別扱いとなっている。IT担当者やアプリケーション開発者へのサポートはまちまちだ」（ヘンシェン氏）
調査会社MarketsandMarkets Researchによると、データサイエンスツール市場は年平均約39％のペースで成長し、2021年までに1010億ドル規模を超える見通しだ。調査会社IDCは、コグニティブ（認知）コンピューティングと人工知能（AI）ソフトウェアについて、ビッグデータおよび分析技術のカテゴリーの中で最も急成長している部類に入ると説明。今後数年間の年平均成長率（CAGR）は36.5％と予想する。
データサイエンスツールの中でも以下の4つは、コラボレーションやワークフローアプリケーション用の商用製品として代表的なものだ。
他にもさまざまなアプリケーション用の多様なデータサイエンスツールがある。例えば、Google、DataRobot、H2O.ai、SAS Instituteが手掛ける自動機械学習ツールは、各ユーザー企業の分析プロジェクトでモデルの開発とトレーニングに使われている。
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