自動機械学習（Auto ML）とは

自動機械学習とは、自動的にハイパーパラメーターの最適化、特徴量選択、モデル構築など機械学習の構築や運用に必要な開発ができる手法です。従来人間がおこなっていた機械学習におけるプロセスを自動化できるようになり、業務効率化につながります。

自動機械学習は大量のデータに対応する場合に特に有効で、従来の機械学習と比べ、より正確でスピーディーにモデル構築が可能です。今後さらに機械学習やデータサイエンスの分野で需要が高まるといわれています。

機械学習とは膨大な量のデータを機械に学習させることによって、ルールを基にして予測や判断を可能とする技術です。金融工学や画像処理、自動運転、生物学など、さまざまな分野で使われ始めています。人間も過去の経験から次の出来事を予測できますが、コンピュータは人間よりもはるかに多くの情報を処理できます。さらに、一度学習したルールやパターンは忘れないため、何十年も前のデータを分析して予測することが可能です。

機械学習には、正解を提示してくれる教師あり学習、未知の課題に自力で取り組む教師なし学習、試行錯誤しながら最適な選択を学ぶ機械学習があります。機械学習は、コンピューターの処理能力が上がり、膨大な量のデータが出現しAI技術が進歩したことなどさまざまな要因が重なった結果、2000年代以降に急速に成長しています。

しかし、従来の機械学習では、モデルを構築する際は手動で開発する必要があり、開発をするためにはスキルや手間、コストがかかるのが課題でした。

自動機械学習（AutoML、Automated Machine Learning）とは、機械学習モデルの開発作業を自動化する技術です。自動機械学習は反復的で時間のかかるタスクを代わりにおこなってくれるので、モデルの品質を保ちながら開発作業の効率化ができます。自動機械学習においてデータサイエンティスト、アナリスト、開発者は、効率性、生産性でメーリングリストモデルの構築が可能です。

自動機械学習がない時代はデータサイエンスの担当者が機械学習のモデルを設計や構築していたため膨大な時間を必要としていました。しかし、自動機械学習を使うことによって専門家でなくても短時間で機械学習を導入できるようになりました。低コストで予測モデルの作成から機械学習を利用できる状態まで作り上げるのです。

自動機械学習の仕組み

機械学習には ニューラルネットワークや勾配ブースティング、デンジョンツリーなどといったさまざまなアルゴリズムがありますが、自動機械学習ではこれらを自動で試すことが可能です。さまざまなアルゴリズムを組み合わせることによってより精度の高い機械学習ができますが、自動機械学習を活用することで手動で分析する必要がなくなるのです。

アルゴリズムは数多くあるため、最適な組み合わせを見つけるのは容易でありません。そこで、自動機械学習を使うことで業務効率化につながります。

自動機械学習が重要な理由

近年需要の高まっている機械学習は、コンピューターサイエンスや数学、それぞれの分野における知識が必要です。そこで多くの人材が必要になるほか、ヒューマンエラーやスキルの偏りなどが発生することで精度が落ちる可能性があります。そこで自動機械学習を導入することで、複数の知識やスキルを持つ人材が揃わなくても機械学習の運用が可能となります。

自動機械学習は、課題の定義からデータの理解や選定、モデルの構築、評価、レポートといった機械学習の一般的なプロセスのうち一部を自動化します。自動機械学習においてプロセスを自動化することによって、次のようなメリットが挙げられます。

1. 最適化できるツールの活用
2. 人材不足の解消

最適化できるツールの活用

自動機械学習を導入することで、機械学習に必要なさまざまな手法や設定を最適化するためのツールを自動的に活用することが可能です。例えば、ハイパーパラメーターと呼ばれる値を調整すると、より良い結果を出すように設定しやすくなります。さらに、複数の手法を試してどの手法がもっとも正確な結果を出すかを自動的に探すことも可能です。

人材不足の解消

データサイエンティストとは、統計学や機械学習の知識、プログラミングのスキル、大量のデータを扱うスキル、ビジネスの問題を解決するスキルを必要とする専門家です。そのため、データサイエンティストは、世界的に需要が高く不足しています。

しかし、自動機械学習ツールによりデータサイエンティストが従来おこなっていた高度な作業の一部が自動化されることで、市民データサイエンティストと呼ばれる人々が活躍できるようになりました。市民データサイエンティストとは、データサイエンティストのような高度なスキルを持っていなくても、ビジネスの分野に精通しデータ分析ができる人のことです。

自動機械学習ツールによって、従来はデータサイエンティストしかできなかった作業の一部が自動化されたことで、市民データサイエンティストとよばれる新しい分野が生まれ、より多くの人々がデータ分析に関わることができるようになりました。

自動機械学習は次のようにさまざまな分野や目的において活用されています。

1. 自然言語処理
2. 画像認識
3. 金融分野
4. 医療分野

自然言語処理

機械翻訳や自動翻訳など自然言語処理においても自動機械学習が活用されています。自然機械学習によって、大量の自然言語データを処理できることから高度な自然言語処理を可能としているのです。

画像認識

自動機械学習は自動車の自動運転技術やセキュリティシステムなど、さまざまな分野において画像認識医術に活用されています。自動機械学習を活用することで、より高度な画像認識ができるようになるのです。

金融分野

近年、金融分野においては、自動機械学習技術がますます注目を集めています。株式市場の予測やリスク管理などにおいて、自動機械学習の技術を活用することでより高度な分析が可能になり効率的な投資判断やリスク管理を実現できます。自動機械学習は、膨大な量の過去のデータを分析することで、将来の予測をおこなうことが可能です。

さらに、人間の感情や偏見などの影響による判断ミスを減らせます。自動機械学習は、感情や偏見を持たないため、より正確な投資判断ができます。

医療分野

日本は少子高齢化社会の影響により今後患者が増える状況のなか、少子化の影響により慢性的な人手不足に悩まされている病院が少なくありません。課題を解決するために自動機械学習を活用するケースが増えています。診断支援やバックオフィス業務最適化などの業務において活用するなど、医療分野における自動機械学習の需要は高まっています。

自動機械学習とは、機械学習の構築や運用などに必要なプロセスを自動的に進められる技術です。近年、機械学習の需要が高まっていますが、機械学習の構築や運用をするためにはさまざまなスキルやノウハウ、人材が必要です。そこで、必要なプロセスを自動化することにより機械学習の導入をスムーズにできるようになります。業務効率化や人材不足対策など、機械学習を導入するうえでさまざまなメリットがあります。

自動機械学習を導入することで、これまで機械学習モデルの開発やデプロイを主動でおこなっていたケースにおいて自動化されるようになったのです。そこで、機械学習ソリューションの実装が容易となり、さまざまな分野において機械学習が導入されています。