多忙なデータサイエンティストの業務負荷をいかに軽減するか。その有力な手段となり得るのが、機械学習モデルの設計や構築を自動化する「AutoML」（自動機械学習）だ。どのような業務を効率化できるのか。
人工知能（AI）技術を実装した企業向けソフトウェアのうち、人気を博している最先端の分野が、機械学習モデルの設計や構築を自動化する「AutoML」（自動機械学習）だ。AutoMLはデータサイエンティストの作業を補完し、企業がAI技術を活用してビジネスプロセスを合理化する一助となる。アナリストや専門家はAutoMLの採用を検討する企業に対して、自社が抱える具体的なニーズを評価することを推奨する。
成熟したデータサイエンティストチームを組織する企業もあれば、分析の専門家ではないがデータ分析に取り組む従業員である「シチズンデータサイエンティスト」を多数抱える企業もある。データサイエンティストの作業の大半を外部に委託する企業もある。いずれの場合でも、適切な手段と用途を選べば、AutoMLは企業に価値をもたらす可能性がある。
企業は、洞察を生み出すことからソフトウェアロボットのトレーニングに至るまで、さまざまな用途にAutoMLを応用し始めている。AutoMLの真の将来性は、データサイエンティストとのコラボレーションにあるというのが専門家の意見だ。
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ビジネスパーソンが直面する課題としてしばしば挙げられるのがオンライン会議における内容のキャッチアップだ。その解消に向け生成AIアシスタントへの期待が高まっている。そこでZoomに搭載されたAI機能を基に、その活用方法を紹介する。
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