「AutoML」の可能性と限界【前編】

「AutoML」（自動機械学習）がデータサイエンティストを楽にする？

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。

公開 2020年02月14日 08時31分

更新 2020年02月14日 07時47分

著者

Kassidy Kelley

[TechTarget]

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　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。

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　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。