IBMがWatson Studioに新機能「AutoAI」を追加、時間のかかるデータ処理を自動化してAI開発を促進

ビジネスにおけるAIの戦略的価値に対する認識が高まっているにもかかわらず、ほとんどの組織は依然として基本的な情報アーキテクチャの課題に取り組んでいる。断片化されたデータとサイロ化されたデータの検索、収集、整理、そして分析とMLのためのそのデータの準備というタスクは、AI開発を遅らせることがしばしばあるという。特にデータサイエンティストがいない組織にとっては、AIプロジェクトはさらに課題となる。

IBMは、企業のAIの設計、最適化、および管理に関連する多くの複雑で面倒なタスクを自動化するためのWatson Studioの新機能である「AutoAI」を発表した。AutoAIは、Watson Machine Learningと連携してAIライフサイクルのさまざまなステップを自動化および高速化することで、データサイエンティストは、機械学習（ML）モデルの設計、テスト、および展開にさらに時間を費やすことができる。

また、モデル開発や特徴量最適化を含む、時間のかかるデータの準備および前処理のプロセスを自動化するように設計されている。これは、ユーザーがハイパーパラメーター最適化機能を活用してデータサイエンスやAIモデルをより簡単に構築できるようにするためのものである。

さらに、GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）など、エンタープライズ・データサイエンス用の機械学習モデルが含まれており、ユーザーが機械学習モデルの検証・本番展開プロセスを迅速に実施できるように設計されている。

なお、AutoAIの製品群には、IBM Neural Networks Synthesis（以下、NeuNetS）が含まれている。これは昨年秋に最初にプレビューされ、現在Watson Studioプロジェクト内でオープンベータ版になっている。

NeuNetSは、AIを使用してカスタマイズされたニューラルネットワークを自動的に合成することによって、ディープラーニングモデルの開発を迅速に実施するように設計されている。また、ユーザーは処理時間と精度のどちらを最適化するかを選択し、モデルを構築・学習するところをリアルタイムで確認できる。