データサイエンスプロジェクトの80％を自動化、次世代AIプラットフォームの実力

　AIの進化は目覚ましく、2025年までにデータサイエンティストの業務の50％はAIにより自動化されるという調査結果が出ている。ただ、AIモデルのパイプラインを最適化するには多大な反復作業が必要だ。しかもパイプラインは1つの目標のために最適化されることが多く、品質にも影響が出やすい。

　こうした点を考慮し、AIプラットフォームには次のような要件が求められる。データサイエンスのライフサイクルの自動化、任意のクラウドへのAIの実装、プライベート／ハイブリッド／マルチクラウドなどの環境の枠を超えたAIの統合、そしてオープンなアーキテクチャだ。

　本資料では、その要件を満たし、データサイエンスプロジェクトの80％を自動化するAIプラットフォームを紹介している。このプラットフォームでは、自動的にデータを分析し、候補となるモデルパイプラインを生成。データセットの理解を深め、より問題最適化の度合いが高くなるように進化させていく。自然言語ベースのインタフェースを持つアシスタント、リソース割り振りやスケジューリングの視覚化といった機能もあり、AI導入をスムーズにしてくれるという。