DataRobotは2020年7月14日、マシンラーニング（機械学習）を用いた予測モデルの生成を自動化するツール「DataRobot」の新バージョン「リリース6.1」を発表した。新版では、位置情報を用いたモデルを作成する「Location AI」機能と、時系列データの異常を検知する「時系列異常検知」機能を追加した。SaaS版では国内提供を開始済み。オンプレミス版の国内提供は2020年7月下旬に開始する。
「DataRobot」は、マシンラーニング（機械学習）を用いた予測モデルの作成を自動化するソフトウェアである（関連記事：ML自動化ツール「DataRobot」に新版、データプレパレーション機能「Paxata」などを追加）。分析用のデータさえ用意すれば、Web画面からデータを登録して「何を予測するか」を指定するだけで、予測モデルを自動生成できる。教師あり学習を自動化するソフトであり、真偽の分類や数値の予測などに利用できる。
今回、現行メジャーバージョン「6.0」のマイナーバージョンアップとなる「6.1」を発表した。新版で追加した機能の1つは、位置情報を用いたモデルを作成するLocation AIである（画面1）。地理空間データを読み込み、位置情報を分析できる。製品が内蔵する地図を使ってデータや精度の分布を地図上で可視化できる。
画面1：位置情報を用いたモデルを作成する「Location AI」機能を追加した。製品が内蔵する地図を使ってデータや精度の分布を地図上で可視化できる（出典：DataRobot）拡大画像表示
新版では、時系列データの異常を検知する機能も追加した。時系列データに対し、複数の異常検知アルゴリズムを使ったモデルを同時に構築する。発生頻度が少ない事象を、各種の観点から検知するのに役立つ。設備の監視データを用いて予防的メンテナンスを実施するといった用途に利用できる。
新版では、AIの信頼性を高める以下の機能群も追加した。
「Humble AI」（予測の信頼性）は、予測結果の信頼性が低いと考えられる場合に、これをリアルタイムで検知し、発生を記録し、予測値を上書き修正する、といった自動対処を設定できる。
「チャレンジャーモデル」は、継続的にモデルを再構築する。代替候補となる複数のモデルを使って実際の予測をシミュレーション実行し、実運用モデルと精度を比較する。代替モデルには、ダウンタイムなしで切り替えられる。
「ユースケース価値トラッカー」は、ユースケース（活用テーマ）の単位で、マシンラーニング（機械学習）の資産をグルーピングする。これにより、予測モデルによって実現できたビジネス価値を理解しやすくなる。
