ブレインズテクノロジーは2020年9月14日、マシンラーニング（機械学習）を活用してシステム障害の予兆を検知できるデータ分析サービスの新版「Impulse 2.0」を発表した。新版では、マシンラーニングを自動化するAutoML機能を強化し、データ分析の全フローを自動化したとしている。クラウド型で提供する。価格は、月額20万円から。販売目標は、初年度100社。
Impulseは、マシンラーニング（機械学習）を活用してシステム障害の予兆を検知できるデータ分析サービスである（図1）。センサーデータやログデータなど各種のデータを収集してリアルタイムに異常を検知できる。故障の予兆検知や不良品の検出など、しきい値ベースでは発見できなかった異常をAIで検知できる。
図1：「Impulse 2.0」の概要（出典：ブレインズテクノロジー）拡大画像表示
データの加工・整理から判定モデルの運用まで、AI分析の全プロセスをカバーする。判定モデルの作成を自動化していることから、データサイエンティストだけでなく、幅広いユーザーがAIモデルを運用できる。
今回の新版では、マシンラーニングを自動化するAutoML機能を強化し、AI分析の全フローを自動化した、としている。ユーザーは、AIと対話しながら、データの加工・整理、判定モデルの作成、判定モデルの運用までを進められる。また、AI分析のノウハウを組織で共有できるようになった。
例えば、データのバラツキに応じたデータ整理方針をシステムが自動推薦するようにした。これにより、良質な学習データを用意できるようになった。データ生成機能も追加した。データが少量しかない場合や、データのパターンが充足していな場合でも、学習データを用意できるようになった。
データや画像などの特性を分析し、AIの処理パイプラインを自動で選定できるようになった。いつもと違う状態を検知する教師なし学習のアプローチに加えて、教師なし学習を軸に異常を分類するハイブリッドや教師あり学習など、データのフォーマットやテーマによって適切な分析手法を選択できる。
判定モデルのチューニング方法も推薦する。データや精度情報から適切なチューニング方法をAIが推薦する。
判定モデルが判断した理由を直感的に解釈できるようにした。センサーデータの場合、異常・不良に寄与している因子を寄与率とともに確認できる。画像認識においては、いつもと違う部分をヒートマップで可視化する。
