MySQLでのモデル作成を簡単に、「インデータベース機械学習」の実力とは？

　近年、AI／機械学習が進歩し、さまざまな企業がビジネスへの活用を図る一方、データサイエンティストの不足により思うように進んでいないケースは多い。特に、機械学習エンジンに欠かせない大量のデータは、格納場所であるデータベースから抽出／移動することが一般的で、作業の複雑化やデータの重複が避けられず、セキュリティも損なわれてしまう。

　これはMySQLなどのデータベースユーザーにとっても同様で、現在はデータベースからデータを抽出し、機械学習フレームワークを使用してモデルをトレーニング／ロードした後、呼び出して推論を実行する必要があり、アプリケーションの複雑化を招いてしまう。そこで注目したいのが、このプロセスを完全に自動化する「インデータベース機械学習」だ。

　本資料では、データベースにおける機械学習の課題を解消するこのアプローチが生まれた背景やセキュリティ上の利点、モデル管理／使用の仕組みを詳しく解説する。関数を用いた行／表の予測作成例や、他機械学習ツールとの性能／コスト比較も掲載されているので、参考にしてほしい。