データサイエンティスト要らずの機械学習自動化プラットフォームを試してみた！：AI人材不足に悩む企業を救う

人工知能（AI）技術をビジネスに取り入れるためには、データ分析やAI技術の専門家が必要となる。そうした人材を確保することが難しい企業でAI技術を活用するための方法を紹介する。

[ITmedia]

　ビジネスにおける人工知能（AI）技術の活用がさまざまな分野で本格化しつつある。マシンラーニング（機械学習）やディープラーニング（深層学習）で利用されるライブラリやフレームワークはオープンソースとして提供されているものが少なくない。そのため、データ分析やAI技術のスキルを持った人材がいる企業であれば、AI技術を利用して自社にあるデータを有効活用できる。

　だがデータサイエンティストが自社におらず、本格的にAIによるデータ活用に踏み出せる企業はそれほど多くない。データ分析やAI技術の十分なスキルや知識を備えた人材は絶対数が少なく、かつ各社が争奪戦を繰り広げているため、企業がそうした人材を獲得するのは簡単ではない。AIブームの盛り上がりに比例したAI人材の育成が追い付いていないのだ。社内で育成すればいいかというと、一人前に育成するにはそれなりの時間とコストがかかる上、十分な資質を備えた人材が社内にいるとも限らない。

　これらの課題の解決に大活躍しそうな機械学習自動化プラットフォームが登場している。AIモデル開発のワークフローのうち、高度な専門技術が必要な大部分の作業を、専門家に代わって自動実行してくれるという。実際に、エヌ・ティ・ティピー・シーコミュニケーションズ（以下、NTTPC）による検証体験を交えながら、AIモデル開発に有用な環境とはどのようなものかを見ていこう。

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