DBからデータ抽出の必要なし、専門家不要で利用できる機械学習の手法とは？

　機械学習（ML）の普及に伴い、専門家以外でも容易にMLを扱える技術が求められている。加えてポイントとなるのが、MLエンジンにとって“燃料”となるデータを移動することなく、MLの手法を適用することだ。MLで利用するためにMySQLなどからデータを抽出・移動すれば複雑性が増す上、データの重複も発生してしまう。また、最新データを使って定期的にモデルを再作成する必要から、追加作業が継続的に発生する負担も軽くない。

　求められるのは、データやモデルをデータベース（DB）から抽出する必要のない機械学習のアプローチだ。そこで必要なプロセスを自動化するインデータベース機械学習が登場してきた。データ抽出に当たっての専門知識が不要となり、データサイエンティストなしでもMLを活用できるようになる。データベース外にデータを拡散させるリスクも無くなり、セキュリティやガバナンスの問題も解消される。

　本資料ではこのツールの機能とメリットを詳細に解説するとともに、他サービスとのパフォーマンス比較を実施している。自社に最適なMLアプローチは何なのかを検討する上で、有用なヒントになるだろう。