Boost」など、さまざまなカンファレンスを企画・運営しています。BOOKS(コードジン・ブックス)は、CodeZineの連載からカットアップした、開発現場の課題解決に役立つ書籍シリーズです。3DataRobotなら誰もがデータサイエンティストのノウハウが使えるこれからは「ドメイン知識」「サイエンス力」「AIエンジニアリング力」が必要DataRobotなら誰もがデータサイエンティストのノウハウが使える「だが今はDataRobotがある。これを活用すれば簡単にモデルが作成できる」とシバタ氏は力強く語る。それを実証するためデモを実施した。デモの内容は「3か月以内に携帯電話を解約する人を予測する」というもの。予測モデルを作成するため、過去のデータを用意し、ドラッグアンドドロップでDataRobotに読み込ませる。次に予測したいターゲットを指定し、「開始ボタン」を押すだけで予測モデルが自動生成されるのだ。「DataRobotには1000~2000ぐらいの機械学習アルゴリズムが用意されている。複数のアルゴリズムを組み合わせたアンサンブルモデルも作ることができる」とシバタ氏は説明を続ける。「人間のサイエンティストであれば、一つのプロジェクトで予測モデルは1個か2個しか作ることができないが、DataRobotであればいくつでもつくることができる」(シバタ氏)。複数のモデルをつくるのは時間がかるが、DataRobotであれば心配ない。サーバを動的に増やすことができるからだ。そのほかにもDataRobotにはモデルを解釈するツールやモデルを深掘りするためのツールも用意されており、「モデルを理解して説明することも容易になる」とシバタ氏は語る。あとは最も精度が高いとされたモデルを適用してデータ分析を行うだけである。デモでは10件のデータを分析し、「3か月以内に解約する確率」を表示した。そこで示されている数字の根拠を説明できるよう、「リーズンコード」という機能も実装している。「DataRobotではブラックボックス化は禁止にしている。機械学習がなにをしているか理解できるような機能を提供している」とシバタ氏は力を込める。これからは「ドメイン知識」「サイエンス力」「AIエンジニアリング力」が必要DataRobotなどのツールが登場したことで、これからは誰もが簡単に機械学習技術を扱えるようになっていく。ドメイン知識(その業界、業務に就いているからこそ知っている知識)のある人が、そこでの課題を解決するために機械学習を利用できるようになるということだ。「今までにあり得なかった価値の高い応用事例が生まれてきている」とシバタ氏は次のような具体例を挙げた。ある製造業では不良品の原因をDataRobotで特定し、検品を一部の高リスクの製品に限定することで、作業の負荷軽減を実現したという。そのために製造工程やQAテスト結果、製造ラインIoTデータを統合したり、不良確率に閾値を設けてアラートを出す仕組みなどを構築。そのほかにも冗長化したり、監視の仕組みを作ったりしている。このように、モデルを実世界に応用するためにシステムを構築し、各プロセスの自動化、定常化、ロバスト化を行い、システムを運用していくことがAIエンジニアリングである。機械学習の導入はこれからどんどん進んでいく。「ドメイン知識、サイエンス力、AIエンジニアリング力。この3つの知識を身につけていくことが必要になる」とシバタ氏は語り、セッションを締めた。大手化学メーカー、日経BP社、ITに特化したコンテンツサービス&プロモーション会社を経て、2002年、フリーランス編集&ライターとして独立。現在はIT、キャリアというテーマを中心に活動中。趣味は読書、ドライブ、城探訪(日本の城)。モブプログラミングを取り入れて開発を効率化させるヒント9企業の7割超が「2025年の崖」を理解していないことが明らかに。モブプログラミングを取り入れて開発を効率化させるヒント9企業の7割超が「2025年の崖」を理解していないことが明らかに。モブプログラミングを取り入れて開発を効率化させるヒント9企業の7割超が「2025年の崖」を理解していないことが明らかに。5.0」がリリース新着記事一覧を見るイベント今後の予定を見るCodeZineは、株式会社翔泳社が運営するソフトウェア開発者向けのWebメディアです。「デベロッパーの成長と課題解決に貢献するメディア」をコンセプトに、現場で役立つ最新情報を日々お届けします。イラストの無断転載を禁じます。記載されているロゴ、システム名、製品名は各社及び商標権者の登録商標あるいは商標です。