DataRobot 7.1

2021 年は折り返し地点を過ぎたところですが、早くも今年 2 回目のメジャーリリースを発表できることを嬉しく思います。今回のリリースでは、Automated Machine Learning（AutoML）で自動特徴量探索と Snowflake が​標準で連携し、データ処理を Snowflake にプッシュダウンできるようにました。また、Automated Time Series では、DataRobot 独自の予測モデルである Eureqa の機能が強化されました。
これらは今回のリリースのほんの一部です。ご興味をお持ちいただけましたら、リリース 7.1 をぜひお試しください。

AI レポートの自動作成

AI プロジェクトのための信頼できるインサイト。AI レポートを自動で作成できるようになりました。AI レポートは、モデリングプロジェクトで得られた最も重要な知見を、関係者がすぐに利用できる形式でまとめたものです。数回クリックするだけで、AI プロジェクトの包括的な概要を入手できます。このレポートはで、予測の速度（スピード）や交差検定のスコアなど、パフォーマンス最上位モデルの精度に関するインサイトが得られます。また、パフォーマンス最上位モデルの特徴量のインパクトを示すヒストグラムから解釈可能性に関するインサイトを取得することもできます。AI レポートに出力されるモデルの詳細説明、パフォーマンス指標、および倫理についてのインサイトを利用すれば、AI プロジェクトに対する全体的な信頼を確立し、主要な関係者向けに価値を証明するのに役立ちます。

自動特徴量探索と Snowflake のプッシュダウン連携

データクラウドの活用。DataRobot AutoML の自動特徴量探索では Snowflake とのプッシュダウン連携が標準でサポートされるようになりました。組織全体への AI の導入には大きなハードルがありますが、DataRobot の特徴量探索を利用して特徴量エンジニアリングを自動化することで、導入までのプロセスを効率化できます。この機能では、関連する複数のデータセットから、機械学習モデルにとって重要な特徴量を新たに発見および作成することができます。本リリースによりこの機能と Snowflake が緊密に連携するようになったことで、すべての処理がデータクラウドに確実にプッシュダウンされ、新しいモデル特徴量をより速く、正確に、コスト効率よく計算できるようになりました。特徴量探索はデータサイエンスで最も影響力が強く重要なタスクの 1 つですが、Snowflake と DataRobot 共通のお客様は、これを自動化する高度なサービスのメリットを享受できます。

時系列の Eureqa モデルを強化

画期的な DataRobot Eureqa モデルをオートパイロットで実行。DataRobot Automated Time Series では、リリース 7.1 より、他に類を見ない Eureqa 予測モデルを通常のオートパイロットプロセスの中で実行できるようになりました。DataRobot の強力な Eureqa モデルは、遺伝的アルゴリズムによってさまざまな分析表現を学習済みのデータに当てはめ、機械学習モデルとして数学的な公式を返すことができる、という考えに基づいています。Eureqa モデルは人間が解読可能な分析表現を返すので、各分野の専門家がレビューおよび理解する上で最大限の透明性が確保されています。これは、ツリーベース、連続値、ディープラーニングなど従来の教師あり機械学習モデルとは根本的に異なるアプローチです。DataRobot のアプローチががメディア等で専門家に取り上げられた件数は 800 を超えており、金融から神経科学に至るさまざまな企業のユースケース（活用方法）に効果的に導入されています。

今後さらに多くの機能を追加する予定です。ご期待ください。

もちろん、リリース 7.1 には上記以外にもさまざまな機能が搭載されています。製品リリースセンターで新機能や改善された機能をすべてご紹介していきますので、ぜひご確認ください。先日開催した AI Experience 2021 では、Composable ML、Bias and Fairness Monitoring、Continuous AI をご紹介しました。これらの画期的な製品強化は今年後半に予定され、それによって DataRobot のプラットフォームはさらに強固なものとなり、お客様にいっそう大きな価値をお届けできるでしょう。