AIプラットフォーム「DataRobot」、特徴量エンジニアリングの自動化などを追加した新バージョンをリリース

　米DataRobotは20日、エンタープライズ向けAIプラットフォーム「DataRobot」の新バージョン（v5.2）をリリースした。

　新バージョンでは、次世代の自動特徴量エンジニアリングとして、ユーザーが複数の関連データセットから新たな特徴量を自動的に抽出できる機能を追加。ユーザーは、複数のソースから新しいデータを迅速に発掘し、シンプルなビジネスルールを適用した多数の有用な特徴量を作成でき、これらの特徴量をアルゴリズムごとに変換する作業する作業を自動化できる。これにより、データサイエンティストは時間をかけずに優れた機械学習モデルを構築でき、AIを駆使したイノベーションを加速できる。

　また、新機能として「AIカタログ」をプラットフォームに追加。これは、DataRobotが2月に買収したCursorの技術を応用したもので、組織によるデータの発見や活用の効率化を支援するデータコラボレーションプラットフォームが基盤となっている。AIカタログにより、データセットの検索、異なるソースの共有、それらに関する理解と再活用を促進する資産へのコメントやタグ付けなどの機能を活用できる。特徴量エンジニアリングの準備および管理機能も追加されており、新しいプロジェクトにおいて共有と活用が可能となり、データサイエンスの生産性を向上させる。

　新バージョンには、DataRobotの機械学習オペレーション（MLOps）も含まれる。MLOpsは、組織全体での機械学習モデルのデプロイ、監視、管理を行う新たなソリューションとして、9月に発表されたもので、DataRobot MLOpsを導入することで、ユーザーは単一のダッシュボードで複数のモデルをデプロイできる。