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AutoML(自動機械学習)とは?機能や特徴、できること・できないことや導入の注意点を解説

2024.1.31
AutoML

皆さんはAutoMLをご存じですか?AutoMLは機械学習を自動的に行うのに欠かせない技術を指します。そんなAutoMLとはどういうものなのか、気になる方も多いのではないでしょうか。

本記事ではAutoMLにスポットを当て、AutoMLの機能や特徴、AutoMLでできることやできないことなどをまとめました。

AutoMLとは?

AutoML

AutoMLとはどういうものなのか、まずはAutoMLに関する基本的な情報をまとめました。

AutoMLの概要

AutoMLは、日本語で自動機械学習と呼ばれ、機械学習モデルの開発プロセスを自動化することを指します。AutoMLはここ10年ほどで研究が活発になってきたジャンルであり、プロセスの生成を自動化することにより、AIを開発する中で様々なチャレンジにかかるコスト削減につなげられます。

機械学習を行うにあたって、本来はアルゴリズムをどうするかなど、色々と決める必要があり、その試行錯誤に時間がかかりました。AutoMLであれば自動的にアルゴリズムなどを選んでくれるので、時間の有効活用にもつながるでしょう。

機械学習の知識がなくても心配無用

AutoML

機械学習は初心者が簡単に手を出せないジャンルであり、何のことを言っているのかチンプンカンプンになりやすいとされています。AutoMLであればたとえ機械学習の知識がなかったとしても、AutoMLにある程度おまかせできるので、機械学習をシステムに取り込んでいくことがしやすくなるのです。

機械学習を実際に導入するにはいくつもの工程があります。その工程を1つ1つこなそうにも知識が必要なので、勉強しながら取り組むとなるとなかなかに時間がかかります。AutoMLであればその大部分を自動化できるので、効率よく機械学習の導入が行えるでしょう。

AutoMLの仕組みとは

AutoML

ニューラルネットワークを始め、様々なアルゴリズムが存在する機械学習において、今までは人力で様々な分析方法を試し、その中でベストを探ってきました。たくさんのデータを分析していくのはなかなかに大変で、構築するのに時間がかかっていたのです。

AutoMLはこの分析を自動で行い、様々な手法で自動で試せるのがポイントです。しかも、色々と手法をお試しで組み合わせていく中で、より効果が出やすそうなものを組み合わせるようになっています。

例えば、スコアリングのシステムを作る、予測に関するシステムを構築したいという場面で、データをどのように活用すればいいかを自動で検討でき、最終的にベストになりそうなものを見つけて構築まで持っていくことができるのです。

AutoMLの活用分野に関する特徴

AutoML

ここからはAutoMLの活用分野に関する特徴についてご紹介します。

自然言語処理

自然言語処理では、たくさん存在する自然言語のデータに関してAutoMLを活用することで処理していくことができます。そのため、AutoMLでは翻訳などに用いられやすく、スムーズな言語処理につなげられています。

金融分野

AutoML

金融ではスコアリングのシステムが広く採用されており、瞬時に貸付が可能かどうかを判断してくれます。例えば、消費者金融の場合であれば何の問題もないと判断されれば早急に貸し付けが行えるほか、何かしらに引っかかればすぐに審査落ちできるような形にもっていくことができます。

AutoMLを活用することで長年のデータを有効活用しながら、未来予測につなげられるのが特徴的です。

画像分類や認識

プログラミングを行わなくてもAutoMLを活用することで画像分類などに関する機械学習モデルを作れます。Googleのサービスでは画像分類ができるAutoMLのサービスが存在しており、画像へのラベル付けなども行えるようになるなど、画像分類や画像認識などにも活用できるのが特徴です。

AutoMLでできること

AutoML

ここからはAutoMLでできることについてご紹介します。

データサイエンティストの仕事を減らせる

機械学習を行っていくとなると、どうしても必要となる人材にデータサイエンティストがいます。もはやデータサイエンティストなしに機械学習などは行えないとまで言われていた時代があった中、AutoMLを導入すれば、データサイエンティストなしでも取り組むことができます。

もちろんAutoMLの導入にあたってデータサイエンティストは必要なので、データサイエンティストが完全に不要になるというわけではありません。しかし、データサイエンティストの出番を減らせるほか、別の仕事をデータサイエンティストに任せたい時などに重宝するでしょう。

機械学習モデルをスピーディーに作れる

AutoML

AutoMLを活用することで、機械学習モデルをスピーディーに作ることが可能です。これまで機械学習モデルを作るには難しいプロセス、そして、そこそこ多い工程数を重ねて作り上げる必要がありました。時間もコストも手間暇もかかるような代物だった機械学習モデルの構築が、AutoMLの手にかかれば中間を自動化できるのです。

機械学習モデルの構築においてプロセスの中間を自動化できることにより、労力をかなり削ることができます。よりスピーディーに機械学習モデルを作れるのは大変便利であると言えるでしょう。

人手不足への対応

機械学習モデルの構築に欠かせないデータサイエンティストですが、現状では相当数が不足し、今後その不足数は増えるのではないかと言われています。2020年の時点でAI関連の人材は5万人弱が不足し、2025年には10万人程度、2030年には15万人程度と5年で5万人ずつ不足していくような計算です。

人手不足が深刻になりながらも機械学習への依存は今後増すことは明白です。そんな中でAutoMLを使えばデータサイエンティストの力を極力借りない形で機械学習モデルの構築に対応することが可能になります。

コストの削減

データサイエンティストはAI人材の中でも重要な存在であり、しかも人手不足なので需要が高止まりの状況にあります。その状況だとデータサイエンティストの時給も高止まりしやすいのが実情です。ベースとなる時給が数千円、場合によっては1万円を超えるケースがあり、日当1万円ではなく時給が1万円という衝撃の状況もあります。

AutoMLを使えばデータサイエンティストに支払う給料をある程度抑制できます。コスト削減という観点でもデータサイエンティストを極力使わず、かつ自動化ができるという点でおすすめです。

AutoMLでできないこと

AutoML

AI人材は人手不足の中、AutoMLが人手不足の現状を打開してくれることはとてもいいことです。その一方でさすがのAutoMLにもできないことがあります。ここではAutoMLでできないことについてご紹介します。

結論としては、AutoMLですべて自動化できるわけではなく、一定の範囲は自分たちで設定する必要があります。例えば、機械学習モデルを様々な業務の中でどのように活用するかという方向性の部分やシステムの設計、特徴量などベースとなる部分はあらかじめ決めておく必要があります。

システム設計などを決めた上で特徴量などの検討を行って、データ収集などからAutoMLの出番となります。いかにデータ収集までにこぎ着けるかが重要です。結局のところ、AutoMLをもってしても一部分は手の付けようがないと言えます。その後機械学習モデルを運用していく段階に入ります。

AutoMLを導入する際の注意点

AutoML

AutoMLは非常に便利な一方、導入時には気を付けるべき点もあります。ここではAutoMLの注意点についてご紹介します。

ブラックボックス化の問題

AutoMLではプロセスの大半を自動化できるため、機械学習の知識がない人にとって強い味方になります。その一方でプロセスの大半が自動化されるため、実際にどのような過程で構築していったのかを知る際に、そのプロセスがブラックボックス化してしまうことがあります。

機械学習の知識がない人にとって、機械学習をどのように作っていくのかについてしっかりと勉強する必要があります。AutoMLではそのプロセスがわかりにくいため、勉強にならないのが実情です。機械学習の作り方を学ぶ人にとっては、あまり参考にならない可能性があります。

コスト面の問題

AutoMLを活用するにはモデルの学習のトレーニングが必要であり、ツールが欠かせません。このツールは当然お金がかかるため、動かせば動かすだけ費用がかかります。知らず知らずのうちに金額が増え、1か月で10万円を軽く超えるケースも出てくるのです。

サービスによってはなぜこれだけ費用がかかるのかと慌てて問い合わせをした人に対して、しっかりと減額をしてくれるケースがあります。想定外の費用がかかることもあるので、費用の掛かり方にも注意が必要です。特に定期が句集などを指せないといけない場合などは費用がかかりやすいと言われています。

思ったよりも時間がかかることも

複雑な機械学習モデルを使っていく際には、思っている以上に時間がかかってしまう場合があります。過度に時間がかかればコスト面にも影響するなど、想定外の費用につながる恐れがあるでしょう。

予測などに時間がかかることもあるため、複雑なものほど気を付けるべきでしょう。機械学習の知識がなくてもある程度使いこなせる分、注意すべき点もそれなりにあるものです。

まとめ

AutoML

AutoMLはデータサイエンティストなし、機械学習の知識がさほどなくても機械学習モデルの構築について自動化ができます。非常に便利であり、上手く活用できれば費用面の圧縮、効率のいい作業につながることでしょう。

データサイエンティストの不足など、現状の日本はAI人材不足に悩まされています。そんな中でAutoMLの存在は救世主的なものであることは間違いなく、今後AutoMLを積極的に活用する人は増えることでしょう。

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