OUR SOLUTION
cloud terminal.
マルチクラウド環境のAutoMLでモデル構築が簡単にできる月額8.8万円から利用可能な機械学習プラットフォーム
マルチクラウド※1環境に自社データをアップロードするだけで簡単・安価にAutoML※2でモデルの構築およびデータ分析ができる機械学習プラットフォームサービス。機械学習や深層学習の知識がなくても強力な機械学習モデルの構築が可能。自社データをアップロードするだけで、モデル生成、デプロイまでを自動で実行しています。
DATAFLUCT cloud terminal.サービスサイト
■開発の背景
【世界規模で注目され、伸長が期待されるAutoML】
AutoMLは、現在急速に進化中の領域です。当初、オープンソースの機械学習ライブラリを中心に発展してきましたが、ライブラリ型のAutoMLは非データサイエンティストにとっては敷居が高いものでした。そのような状況下にクラウドベンダーがAutoMLに本格参入したことで、利用状況・市場認知度が大きく変わり、今後の発展が高く期待されています。
Prescient & Strategic Intelligence Private Limitedの調査※1によると、2019年の世界のAutoML市場は2億6,960万ドル規模（日本円で約284億円）で、2030年には145億1,190万ドル（約1兆5,100億円）に達すると予測されており、2020年から2030年の年平均成長率（CAGR）は43.7%と大幅な成長が見込まれています。
※1 クラウドベンダーが提供している複数のクラウドサービスを組み合わせた運用方法。
※2 自動機械学習（Automated Machine Learning）の略称で、機械学習モデルの設計・構築を自動化するための手法。本来、モデルを開発するには、学習させるデータ、学習方法、アルゴリズムを人間が設計・調整する必要があるが、AutoMLではこれらの開発タスクを自動化します。
※3 Automated Machine Learning Market Research Report: By Offering, Deployment Type, Enterprise Size, Application, Industry – Industry Size, Share, Development and Demand Forecast to 2030
- 『DATAFLUCT cloud terminal.』サービス概要
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【主な特徴】
1．簡単に高精度の機械学習モデルをつくれるAutoML
自社データをアップロードし、分析手法（回帰・分類・時系列予測）を決定するだけで、モデル生成からデプロイまでを自動で実行。機械学習や深層学習の知識がないユーザーでも、難しいアルゴリズム選定やパラメータチューニングの必要なしに、強力で高精度な機械学習モデルを構築できます。（AutoML以外にも様々な機械学習アルゴリズムを搭載予定です）
手順① データをセット
手順②AutoMLを構成
手順③ 分析手法を選択後、モデルを生成
2．マルチクラウド対応
AWS Cloud、Microsoft Azure、Google Cloud Platformの3つのクラウドサービスに対応しています。既存データがどこに保存されていても、３つのクラウドサービスのAutoMLを簡単に実行できます。
3．簡単デプロイ機能
作成したモデルを簡単にデプロイし、ニーズに合わせてアプリや手動で予測結果を取得できます。APIエンドポイントを作成し、1件ずつのリクエストからJSON形式で予測結果を取得できる「オンライン予測」と、複数の入力データを含むデータセットから複数の予測結果を一括で取得できる「バッチ予測」の2つをご利用いただけます。
4．信頼性の高いプラットフォーム
これまで、セキュリティ要求の厳しいあらゆる業界・業種のデータを預かり、分析した実績のある「ゼロトラスト・セキュリティ※4」設計を採用し、マルチクラウドの高度な連携とセキュリティを両立しました。
5．月額固定のシンプルな料金メニュー
月額固定・回数上限によるシンプルな料金メニューを設定。各クラウドの従量課金による難しい予算コントロールなしに、月額8.8万円（税込）から利用可能です。
※4 ネットワークの内側と外側の境界を区別せず、“すべてを疑い、すべてを確認する”概念である「ゼロトラストモデル」に基づき、企業のリソースへのアクセスをリクエストするたびにチェックを受けるセキュリティ。アメリカの調査会社、Forrester Researchのアナリストが2010年に提唱。
DATAFLUCT cloud terminal.サービスサイト
- 【サービスの利用によって得られるメリット】
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・操作方法が簡易で、必要な設定は『DATAFLUCT cloud terminal.』側で実行しているため、クラウド環境やデータサイエンスの知見のない方でも、安価かつ学習コストなしで、高度な機械学習モデルの作成および機械学習の効果を検証できます。
・既にクラウド環境やデータサイエンスの知識がある方にとっても、各クラウドのモデル評価の実施により、予測精度を向上させるためのチューニングポイントを把握できるほか、モデルをエクスポートして、ご自身の運営環境に組み込むことができるなどのメリットがあります。また、今後当社が収集し、公開する予定の多種多様なデータをご利用いただけるようになるため、それらを組み合わせて、さらに高度な予測モデルを作成できます。