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最終更新日:2024/04/11
DATAFLUCTが、ノーコードで機械学習モデルを構築できるマルチクラウド環境のAutoML(自動機械学習)ツール『DATAFLUCT cloud terminal.』を5月12日から順次リニューアル!
今までよりも大規模なデータが活用可能になる他、誰もが簡単に操作できるようにUI/UXが改善されました。
このAIニュースのポイント
株式会社DATAFLUCTが、ノーコードで機械学習モデルを構築できるマルチクラウド環境のAutoMLツール『DATAFLUCT cloud terminal.』を5月12日から順次リニューアルします。
これまでよりも大規模なデータを活用できるよう、Google BigQueryやAmazon S3、Azure Storage、Google Cloud Storageなどのクラウドサービスと接続して連携を高めるほか、誰でもわかりやすく簡単に操作できるよう、UI/UXが改善されました。
機能性と操作性の向上により、用途も規模も広くカバーできる機械学習プラットフォームへの改良を図ることで、誰もがデータを有効に活用できる“データサイエンスの民主化”の実現が期待できます。

DATAFLUCTが開発した『DATAFLUCT cloud terminal.』は、クラウド環境やデータサイエンスの知見の少ない方でも高度な機械学習モデルを短時間で作成・検証できるサービスです。
この機能を利用することで、複数のクラウドサービスを同時実行してつくられたモデルを比較し、最適なものを選択できます。
また、予測精度向上のためのチューニングポイントの把握、モデルのエクスポートによる自身の運営環境への組み込みなど、未来の予測を自社の意思決定に活用できます。
世界中のあらゆる産業でAI予測へのニーズが高まるなか、予測モデルの作成に必要なAutoMLの利用状況や市場認知度、市場規模は拡大し続けています。
一方で、AutoMLには「データ分析に時間がかかる」「データサイエンスなどの専門知識がないと実践できない」という課題があります。
そこで今回『DATAFLUCT cloud terminal.』を、ユーザーの知識・経験レベルの幅や多様なニーズを広くカバーするサービスとしてリニューアルさせました!
AutoMLの課題解決によって、データ活用が遅れているあらゆる業界・企業での機械学習技術の採用や検証への導入を加速させていきます。
より大規模なデータ分析を必要とする事業者を対象とした施策です。
Google BigQueryとの接続を皮切りに、Amazon S3、Azure Storage、Google Cloud Storageにも対応します。
また、利用データの増大化に合わせ、AutoML実行可能容量の最小値を10MBから30MBに拡張します。
現在『DATAFLUCT Cloud terminal.』では、
上記の3つの分析手法を利用することができます。ここへ新たに、「異常検知」を追加します。
異常検知は、ほかの大多数の傾向から外れたデータの検出に強い分析手法です。
作成したモデルは、製造工程での異常発生検知システムやサービスの顧客離脱の予測などに活用できます。
現在連携しているAmazon Web Services、Microsoft Azure、Google Cloud Platformに加え、他のAutoMLサービスとの連携を強化します。
そして、より多くのAutoMLサービスから最適な予測モデルを作成できるAutoMLプラットフォームを目指します。
「モデルを作成するために本サービス内でどのような手順を踏めばよいか」や「作成されたモデルがどれくらいのレベルの精度なのか」などが誰でも直感的にわかるよう、UI/UXを見直し、操作性の向上を図ります。

リニューアルに合わせ、基本メニューが「Light Plan」と「Standard Plan」の2つに改訂されます。

基本サービスのほか、利用者の個別のニーズに応じたオプションメニューが用意されています。

基本メニュー「Light Plan」と「Standard Plan」の利用を5月31日(月)までに申し込み、6月から利用を開始したユーザーを対象に、6月分(初月)の利用料が無料になる早期申し込みキャンペーンが実施されます。
詳しくは、DATAFLUCTの公式サイトの情報を参考にしてください。
最近は、ノーコードでAIモデル開発ができるサービスが増えてきています。
このような幅広い分野に対応したサービスを導入することで、課題解決だけでなく、より多くの知識を身に着けるという点でも有効活用できそうです。
出典:PR TIMES
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