機械学習自動化プラットフォーム「DataRobot」、時系列データの予測分析を自動化するアドオンを発表

　米DataRobotは10日、機械学習自動化プラットフォーム「DataRobot」で、時系列データの予測分析を自動化する新製品「DataRobot 時系列アドオン」を発表した。

　DataRobotでは、これまで時系列データの分析には非常に高度な技術が必要とされ、問題の定式化にも多くの困難があったと説明。典型的な機械学習の手法は、データセットから無作為に抽出した記録を用いて、予測モデルの構築と評価を行うもので、その際に学習用データは比較的近似度の高いレコードの集積であることを前提としているが、時系列分析はそうではなく、時間的関係が重要となるという。

　また、たとえば今から3日間の製品需要を予測したい場合には、それが何曜日なのか、その日の需要はその週の他の日の需要とどれほど違いがあるのか、それ以前の週の同じ曜日はどうだったのか、その週はその月のいつに当たるのかといった、さまざまな考慮すべき要素が、時系列分析には存在すると指摘する。

　今回発表したDataRobot 時系列アドオンは、こうした質問とその回答に基づいて、いかに問題を整理すればよいのかを自動的に理解し、その後、DataRobotの自動化プラットフォームが多様な時系列モデルを構築し、学習データの各期間において安定した精度の予測をできるかを検証する。

　DataRobot 時系列アドオンのベータ版ユーザーは、既に人材配置、在庫管理、需要予測などにおける高精度な予測モデルの構築に成功しており、そのため手作業で行われるルール決めや、データサイエンスに関する特殊な専門知識、さらにプログラミングは必要ないと説明。あらゆる種類の時系列データのモデリングを自動化し、現場の第一線で活躍するビジネスパーソンが自ら未来予測を行うことが可能になるとしている。