ここ数年、機械学習を使った研究開発やアプリケーション作成、データ分析がしやすい環境が整ってきました。機械学習フレームワークとしては、scikit-learn や TensorFlow が整備され、各クラウドベンダーからは機械学習用APIや学習/運用用のインフラが提供され、誰でも最先端の機械学習に触れられる時代になりました。 このような環境で自社の競争力を強化するには、機械学習プロセスの最適化による生産性向上が一つの手です。研究開発においては、アルゴリズムの開発をすばやく行わなければ競合に先んじられ、論文を書かれてしまうでしょう。また、アプリケーション作成やデータ分析業務での生産性向上が競争力強化に役立つのは言うまでもありません。 そこで本記事では、機械学習プロセスを自動化する技術であるAutomated Machine Learning(AutoML)の概要について紹介します。具体的には、