DATAFLUCTは2021年4月27日、ノーコードのマシンラーニング（機械学習）モデル構築を特徴とするAutoML（自動機械学習）ツール「DATAFLUCT cloud terminal.」を刷新した。Google BigQueryやクラウドストレージなどとの連携強化、外部AutoMLサービスの対応拡大、UIの改善などを図っている。同年5月12日から順次新しい機能を追加する。
「DATAFLUCT cloud terminal.」は、クラウド環境やデータサイエンスの知見の少ないユーザーでも機械学習モデルを短時間で作成・検証できることを特徴とするAutoML（自動機械学習）ツールである（図1）。AWS、Microsoft Azure、Google Cloudといったクラウドベンダーが用意する外部AutoMLサービスを複数同時実行、比較し、最適なものを選択する仕組みをとる。
図1：クラウド型のAutoMLツール「DATAFLUCT cloud terminal.」の概要（出典：DATAFLUCT）拡大画像表示
今回の刷新で、大規模なデータ分析を必要とする事業者向けに、2021年5月末からデータ基盤のGoogle BigQueryと、2021年6月末からはクラウドストレージ（Amazon S3/Azure Storage/Google Cloud Storage）と連携できるようにした。また、AutoML実行可能容量の最小値を10MBから30MBに拡張する。
新たに「異常検知」機能が加わり、2021年7月末から利用可能になる。現行では「回帰分析」（結果となる数値と要因となる数値の関係の分析）、「分類分析」（未知のデータがどのグループに属するかの分析）、「時系列分析」（時間の経過と共に変化する変数の変動を継続分析し、将来の予測に役立てる分析）の3つの使い方を用意している。
新機能の異常検知は、ほかの大多数の傾向から外れたデータの検出に強い分析手法。作成したモデルは、製造工程での異常発生検知システムやサービスの顧客離脱の予測などに活用できる。異常検知の導入以後も、各種の分析手法を追加し、予測モデルの適用範囲を拡張する。
利用可能な外部AutoMLサービスも増やす。AWS、Azure、Google Cloudに加えて、2021年8月以降、ほかのAutoMLサービスも順次利用できるようになる。
UIも改善を図り、2021年6月末に新UIが利用可能になる予定である。「モデルを作成するためにサービス内でどのような手順を踏めばよいか」、「作成されたモデルがどれくらいのレベルの精度なのか」などを直感的に把握できるようになる（画面1）。
画面1：クラウド型のAutoMLツール「DATAFLUCT cloud terminal.」のユーザーインタフェース画面（出典：DATAFLUCT）拡大画像表示
刷新に伴い、メニューを再編成している。トレーニング実行容量の上限が30MBの「Light Plan」と、50MBからの「Standard Plan」の2つを提供する（いずれもデータ保存容量の上限は1TB。トレーニング回数とエンドポイント保持数については要問い合わせ。トレーニングの上限実行回数は契約更新月の1日0時にリセットされる）。
価格（税込）は、Light Planが月額8万8000円で、Standard Planが月額16万5000円から。オプションで、プロフェッショナルサポートサービスも用意している。基本サービスのほか、利用する人の個別のニーズに応じたメニューを提供する。
