【完全版】AutoMLの3つのメリットとデメリット！
実現するツール5選も紹介

機械学習を活用して、データ分析における精度の向上や業務効率化を図りたい方のなかには「AutoML」の導入を検討している方もいらっしゃるのではないでしょうか。AutoMLは、機械学習をより効率よく行うために役立つ技術です。

AutoMLの導入により、機械学習で多くの時間を要していた作業を迅速に完了できます。機械学習を業務に取り入れたいと考えている方は、AutoMLについても理解を深めれば、より大きな効果が期待できるでしょう。

この記事では「AutoMLと機械学習の概要」「注目されている理由」「導入するメリット・デメリット」「具体的な活用事例」「実現するツール」について解説します。AutoMLの基礎知識から導入する際に役立つツールまで、網羅的に把握できる内容になっているので、ぜひ参考にしてみてください。

AutoMLや機械学習の概要について解説

AutoMLと機械学習の概要を解説します。AutoMLを理解するための基礎知識として、それぞれの概要を把握しておきましょう。

AutoMLとは

AutoMLは「Automated Machine Learning」の頭文字を取った言葉です。機械学習における一部のプロセスを自動化する技術を意味しています。AutoMLを活用すれば、手動で行っていた作業を自動化でき、機械学習の構築にかかる時間を短縮できます。一般的な機械学習のプロセスは、以下の通りです。

• 解決したい問題の定義
• 仮説の定義
• データ収集
• データのサイズや向きの加工
• 分析・予測
• 機械学習モデル（予測に用いるルール）の作成
• 機械学習モデルの運用
• 事業への適用

AutoMLは、上記のうち「データ収集」から「機械学習モデルの作成」までのプロセスを自動化できます。

AutoMLとは

機械学習は、AI開発のために活用されている技術で、データ分析をする方法の1つです。コンピューターが膨大なデータを自動で分析・学習し、パターンやルールを見つける方法を意味します。機械学習には複数の種類があり、代表的なものに「ディープラーニング」という分析方法があります。

ディープラーニングは、コンピューター自らデータから学習すべき特徴を見つけて、データを分析する方法です。人の作業を減らすとともに、高い精度でデータを分析できます。

AutoMLが注目されている理由

現代では、機械学習の活躍の場は多岐にわたっており、AIをはじめとした機械学習を活用している技術は、数多くのサービスやアプリケーションで利用されています。機械学習を活用すれば、業務を効率化したり、より高い精度でデータ分析ができたりと、多くの成果が得られるでしょう。

機械学習を活用している技術は、ビジネスや研究などのあらゆる分野で効果を発揮できますが、課題もあります。機械学習の活用における主な課題は「構築に多くの時間が必要であること」と「データサイエンティストの不足」です。

機械学習の構築にはさまざまなプロセスがあり、特に「データ収集」や「機械学習モデルの作成」といった作業には、多くの手間と時間を要します。機械学習を構築してから実際に活用するには、まとまった準備期間が必要になるでしょう。

機械学習の構築には、膨大なデータの分析と解析に長けているデータサイエンティストのサポートが欠かせません。機械学習の構築をサポートするツールを導入しない限り、ほとんどの構築プロセスでデータサイエンティストのサポートが必要になるでしょう。

AutoMLは、機械学習の構築プロセスのなかでも、特に時間のかかる作業を自動化して、構築に必要な時間を短縮できる技術です。AutoMLを活用すれば、データサイエンティストの作業時間を十分に確保できなくても、機械学習の構築が可能になるため、多くの企業から注目を集めています。

AutoMLの3つのメリット

AutoMLを導入するメリットは、以下の3つです。

• 機械学習の自動化
• 機械学習モデル作成の迅速化
• データサイエンティストの負担軽減

メリットを確認して、導入を検討する際の参考にしましょう。

機械学習の自動化

AutoMLを活用すれば、機械学習の構築における一部のプロセスを自動化可能です。以前は、すべての構築プロセスを人の手で行わなければなりませんでしたが、AutoMLの導入により、手作業を減らせるようになりました。

また、機械学習の構築作業には、データサイエンティストのサポートが必要不可欠でしたが、AutoMLの登場により、専門知識のある人材がいなくても一部の構築プロセスにおいて作業が可能になりました。

機械学習モデル作成の迅速化

AutoMLの導入により、機械学習モデルの作成を迅速化可能です。機械学習モデルの作成は、作業が煩雑で多くのプロセスが必要なため、AutoMLの登場前は作業の完了までに長い時間がかかりました。AutoMLが登場し、以前に比べて短い時間で機械学習モデルを作成できるようになった現代では、機械学習の構築にかかる時間を大幅に削減できます。

また、AutoMLは、コードがなくても機械学習モデルを作成できるため、プログラミングスキルが必要ありません。特別なスキルがなくても作業ができる点は、AutoMLの大きなメリットです。

データサイエンティストの負担軽減

機械学習モデルの作成には、専門知識と技術を持った人材のサポートが必要ですが、データサイエンティストの数は慢性的に不足しており、人材の確保は簡単ではありません。AutoMLの登場により、データサイエンティストに頼らなくても作業できる構築プロセスが増えたため、専門知識と技術を持っていない人材のリソースも使って、作業を分担できます。

作業を分担できれば、データサイエンティストに偏っていた作業量を削減でき、負担の軽減につながります。

AutoMLのデメリット【構築内容のブラックボックス化】

AutoMLのデメリットは、機械学習の構築内容がブラックボックス化しやすい点です。AutoMLを活用すれば、機械学習モデルの作成プロセスが自動化されるため、機械学習の構築方法そのものを学習したい場合には、適していません。

また、構築内容がブラックボックス化しており、改善したくても機械学習の知識と技術を活かせないデメリットもあります。AutoMLを導入する際は、何ができてどのように機能するのかを理解して、導入プロセスを検討し、活用する工夫が大切です。

Auto MLの具体的な2つの活用事例

AutoMLの具体的な活用事例を、2つ紹介します。

• クレジットカードの不正利用検知
• 不動産情報やアパレル業界の画像処理

活用事例を確認して、AutoMLの具体的な活用方法をイメージしましょう。

クレジットカードの不正利用検知

AutoMLは、クレジットカードの不正利用を検知する機能で活用されています。現代ではキャッシュレス化が進んでおり、クレジットカードの不正利用件数が増えています。膨大な数の決済情報を人の目ですべて確認し、不正利用ではないかを確認するのは、現実的ではありません。不正利用を効率よく見つけ出し、犯罪を防止するために、AutoMLが役立っています。

AutoMLを活用すれば、膨大な決済情報があっても、高い精度で不正利用を検知可能です。AutoMLを使ってクレジットカードの不正利用を見つけ出し、自動でアラートが表示されるようになっています。

不動産情報やアパレル業界の画像処理

AutoMLは、画像データの分類にも活用されている技術です。さまざまな物件の画像が毎日のように届く不動産業界では、手作業による画像の分類に多くの手間と時間がかかっていました。AutoMLの導入により、自動で画像データを分類できるようになり、従業員の負担が大幅に軽減されました。

AutoMLは、アパレル業界の画像データの分類作業も効率化しており、従業員の負担軽減に貢献している技術です。膨大な数の服を取り扱うアパレル業界では、AutoMLが登場するまで、服のパターンをはじめとした画像データをすべて手作業で分類していました。AutoMLを活用し、現在では膨大な数の画像データが自動で分類されています。

AutoMLは、不動産業界やアパレル業界といった現場の負担軽減に貢献しており、生産性向上に役立っている技術です。

AutoMLを実現するツール5選

AutoMLの導入を実現できる主なツールは、以下の5つです。

• Google「AutoML Tables」
• Microsoft「Automated ML」
• Sony「Prediction One」
• IBM「AutoAI」
• DataRobot

各ツールの特徴を確認して、実際に導入を検討する際の参考にしましょう。

Google「AutoML Tables」

「AutoML Tables」は、Googleが提供している「Google Cloud」に含まれるクラウドサービスの1つです。Google Cloudのなかでも、機械学習に特化したサービスになっており、機械学習モデルを活用したデータ解析と予測を専門知識や技術がなくても実施可能にします。具体的には、以下のような用途で利用できます。

AutoML Tablesでは、無料枠が用意されており、使用量が上限を超えなければ、基本的に無料で利用可能です。お試しで導入して、ツールの使用感を確認できるため、自社に適しているかを検討しやすい特徴があります。ほかにもGoogleでは、自動で画像認識ができる「AutoML Vision」や、テキストの構造解析ができる「AutoML Natural Language」といったサービスが提供されています。

参照：Google「AutoML Tables」

Microsoft「Automated ML」

「Microsoft 365」を開発したMicrosoftも、AutoMLを提供している企業の1つです。Microsoftが提供するAutoMLは「Azure Machine Learning」というツールで、多くの時間を要する反復的な機械学習モデルの作成を自動化できます。「Azure」というクラウドサービスに含まれる機能の1つとして利用可能です。

参照：Microsoft「Azure Machine Learning」

Sony「Prediction One」

Sonyが提供する「Prediction One」は、Sonyの社内におけるAi教育で、実際に活用されているAI予測分析ツールです。プログラミングや機械学習の専門知識を持っていない人材でも、直感的な操作で予測分析ができます。Prediction Oneは、リハビリテーションセンターや大学などで活用されています。具体的なツールの活用事例は、以下の通りです。

Prediction Oneでは、30日間の無料体験が利用できます。本格的な導入の前に、ツールをお試しで使用して、実際の使用感を確認可能です。

参照：Sony「Prediction One」

IBM「AutoAI」

「AutoAI」は、世界170ヶ国を超えるあらゆる場所で展開しているグローバルITカンパニーのIBMが提供するAutoMLです。ほかのAutoMLと比較して、データの抽出や加工に優れている特徴があります。データの前処理や機械学習モデルの作成などを自動化可能です。

参照：IBM「AutoAI」

DataRobot

「DataRobot」は、DataRobot, Inc.が提供するAutoMLです。全日本空輸株式会社（ANA）やアコム株式会社、カルビー株式会社などの有名企業で導入されています。データ内の異常を検知する機能があり、正確なデータの分析や活用が求められる場合に適しているAutoMLです。具体的には、金融サービスでの不正検出や、医療現場における患者ケアの最適化に活用されています。

参照：DataRobot

AutoMLについて理解を深めたい方は「Google Cloudと機械学習」がおすすめ

電算システムでは「Google Cloudと機械学習」という資料を無料で提供しています。Google Cloudでの機械学習サービスについてわかりやすく紹介した資料になっているため、機械学習について理解を深めたい企業さまは、ぜひ以下のリンク先からダウンロードしてみてください。

AutoMLの導入で機械学習構築の効率化を進めよう

AutoMLの導入により、機械学習モデルの作成プロセスを効率化でき、データサイエンティストの負担軽減も実現できます。多くの時間を要する機械学習の構築を、より効率的に進めるための技術として、AutoMLはさまざまな業界の企業から注目されています。

AutoMLを活用すれば、自動化されたプロセスはブラックボックス化するため、機械学習の知識や技術を活かしたい場合には適していません。目的に応じて、AutoMLを導入すべきかどうかを慎重に検討しましょう。AutoMLは、ツールを使って導入でき、Python（プログラミング言語の1つ）を利用した構築も可能です。機械学習をビジネスに活用したい企業さまには、導入の検討をおすすめします。

AutoMLの導入を実現するツールを探している方や、機械学習について理解を深めたい方は、以下の資料をぜひご覧ください。