「機械学習のすそ野を広げる可能性を秘めたソフト。試行的に故障予知、需要予測に活用している」。日本を代表するデータ分析官の一人である大阪ガス情報通信部ビジネスアナリシスセンターの河本薫所長が注目する分析ソフトがある。米DataRobotの「DataRobot」だ。
DataRobotは2016年から日本での提供体制を整備し、リクルートホールディングス、新日鉄住金ソリューションズが代理店となった（リクルートは米DataRobotにも出資）。短期間で既に10社前後が採用している。
その理由は、機械学習を用いた予測モデルの作成を自動化する機能にある。
最適な分析モデルを選ぶだけ
ビッグデータを予測などに活用しようとする企業は増えているが、通常は、データサイエンティストの専門スキルが必要だ。
まずは事前準備として、分析対象となるデータの欠損値を補ったり、分布を正規化するといったクレンジング作業を行う。そのうえで「予測したいこと」を最も的確に割り出すアルゴリズムを選択して、予測モデルを構築する。そのモデルを組み込んだ分析システムを構築して、定常的に予測できる環境を整える。
「一般的に、モデルの構築に数週間、システムの構築には数カ月かかる。DataRobotはこのプロセスをほんの数時間で実現する」。DataRobotのデータサイエンティスト、シバタアキラ氏はこう説明する。
データクレンジングから最適な予測モデルの構築、分析システムへのビルトインまでの作業をほぼ自動化。ユーザーの作業は、最初にデータを投入して、予測したい目的、すなわち「知りたいこと」を定義し、開始ボタンを押すだけだ。
なかでも関心を集めるのが、最適な分析モデルを自動生成する機能だ。DataRobotには100以上のアルゴリズムがあらかじめ組み込まれており、データが投入されると複数のアルゴリズムを同時並行で処理していく。そのうえで精度が高い順に画面に表示する。
利用者は精度と処理時間などを見比べて、「時間がかかっても精度を優先したい」「精度では多少劣っても、リアルタイムで結果を得たい」といったニーズに応じて、予測モデルを選択すればいい。価格は数百万から数千万円。
