[AI]ごく簡単にディープラーニングのサービスを比較してみる[AutoML]
調べた経緯
ある会社の担当者から、「簡単にディープラーニングの環境を構築できるツールはないの？」といった質問をされたことがあります。
会社の規模に関わらず、多くの会社は専属のデータサイエンティストが存在しない場合が多く、例えば工場や物流倉庫で自動化の環境を構築したいと考えても全く進まないという理由がここにあります。
原因としてはIT人材不足などもありますが、それは以前の記事でも書いたので下記の記事をご覧ください。
簡単にできるツールがたくさん出てきた
いろいろ調べてみると、excelのような構造化されたデータはかなり自動化されたツールで分析ができるようです。
AutoML(自動化された機械学習）の技術はここ数年で大きく進歩しました。私たちの周りには様々なデータがたくさんあります。一見、無関係に見えるデータでもそこから売上の予測、販売数の推定などをすることもできたりします。それらをAutoMLと組み合わせれば、かなり専門的な分析も可能になるわけです。
上記の記事にはないのですが、amazonのAWSにもAmazonForecastという製品があります。これも構造化データの分析に十分使えそうです。
非構造化データにもAutoMLは着実に普及している
さらに調べると構造化データだけではなく、画像分類といった非構造化データにも着実にAutoMLは浸透しているようです。工場での不良品検査、OK NGに判別などにはこういった非構造化データをいかに処理できるかが重要となります。
注目の一社
調査を進める過程で、やはり海外の巨大IT企業が独占している分野なのかな～という印象は捨てきれません。が、日本のメーカーではソニーさんが検討中です。
例えば構造化データの分析には「Prediction One」というツールが使えそうです。本当に数クリックで予測結果が得られるのですごいと思いました！
さらにソニーさんは非構造化データだけではなく、構造化データでも健闘中です。ディープラーニングの統合開発環境としてNeuralNetworkConsoleというツールを販売しています。コーディングなしでサクサク作れるのが魅力です。
結論：人材不足をツールで補う
人材不足がしばらく続くとはいえ、ツールのほうが簡単になれば扱える専門家も最小限で済むわけです。今後もAutoMLには目が離せません。
ちなみにNeuralNetworkConsoleのデスクトップ版は無料で簡単に試せそうなので少し使ってみようと思いました。いずれその感想でも記事にできればと思っています。