時系列データを扱うAIの予測モデル作成を自動化、米DataRobotが発表

　米DataRobotが新開発した「DataRobot時系列アドオン」は、時系列データを扱うための予測モデルを作成するためのアドオンソフトウェア。曜日や週、月、先月や前四半期との比較など考慮すべき条件と、その条件に基づいてどのように問題を整理すればよいのかを判断し、さまざまな時系列モデルを作成。それぞれの予測精度を検証する。

　時系列の分析手法としては。「ARIMA」や「Prophet」など利用者が多い手法のほか、複数の時系列分析手法などを備える。予測モデルの作成と評価の際には、さまざまな手法を選んで同時並行で処理を続ける（図1）。

図1：それぞれ異なるさまざまな手法を選んで、同時並行で処理を続ける

　DataRobot時系列アドオンは、2017年5月に買収した米Nutonianの技術を元に開発した。ベータ版を先行利用した企業においては、人材配置や在庫管理、需要予測などのための高精度な予測モデルの作成に成功したとしている。

　アドオンソフトを適用する「DataRobot」は、機械学習のモデルを自動的に作成するソフトウェア。ブラウザー上のユーザーインタフェースを使って、データをドラッグ＆ドロップするだけで学習モデルを作成できる。

　一般に機械学習では、大規模なデータから無作為に抽出したデータを使って学習モデルを作成して評価する。学習用データには、互いに似通ったデータ群を使用する。しかし、時系列データに基づく予測モデルの作成は、はるかに複雑で、さまざまな条件を考慮する必要があった。