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AutoMLクラウド「DATAFLUCT cloud terminal.」を刷新、クラウドストレージとの連携強化

2021年4月30日(金)IT Leaders編集部

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)図1:クラウド型のAutoMLツール「DATAFLUCT cloud terminal.」の概要(出典:DATAFLUCT)
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 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)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)
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 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。

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DATAFLUCT / AutoML / マシンラーニング / BigQuery

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AutoMLクラウド「DATAFLUCT cloud terminal.」を刷新、クラウドストレージとの連携強化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。

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