【講座のご案内】DataRobotを使ってAIの企画から開発までの流れを体験！ AIプランニング・プロジェクト推進基礎（DataRobot活用編）

こんにちは！スキルアップAI講師の山田です。

近年急速に一般化してきているAI技術ですが、AIは今や従来のように技術者にしか扱えないものではありません。専門家ではない人々がAIの知識をもってビジネスを推進し、当たり前のようにそれを活用する時代が到来しつつあります。

このような新時代のAIビジネスを進めるには、技術者だけでなく、AIに関するジェネラルな知識をもってビジネスを主導していくAIプランナーの存在が重要です。これまでスキルアップAIでは、現状のAI技術がどのようなものであるかを理解し、AIプランナーとして適切にAIプロジェクトを推進できる力を身に付けるための「現場で使えるAIプランニング・プロジェクト推進基礎講座」を提供してきました。

この度、AIサービスのグローバルリーディングカンパニーであるDataRobot社とスキルアップAIで協働し、これまでの講座内容に加え、AIのビジネス活用におけるPoCステップを体験できる新講座「現場で使えるAIプランニング・プロジェクト推進基礎講座（DataRobot活用編）」を開発しました。

この記事では、講座で当日ご体験いただける内容についてご紹介いたします！

<目次>

ビジネス人材がAIを開発・活用する
「現場で使えるAIプランニング・プロジェクト推進基礎講座」との違い
DataRobotによるPoC擬似体験ハンズオン
まとめ

1.ビジネス人材がAIを開発・活用する

現在はAIの「第三次ブーム」と言われていますが、バズワードとしての「AI」の大ブームは、最近では少し落ち着きを見せています。このことは、新技術を社会が受容する過程を可視化したハイプ・サイクル 2020年版（ガートナー社）において、現在のAI技術に対する社会的な期待感がピークを脱してきていることからも見て取れます。

機械学習・深層学習の技術革新が牽引してきた現在のAI技術は、「最先端の夢の技術」から「当たり前の技術」に変わりつつあります。巷ではデジタルトランスフォーメーション（DX）が叫ばれ、データ活用・AI活用が社会一般に浸透してきています。

一方で、データ・AI人材は世界的に不足しており、日本の状況はさらに深刻です。
こうした状況の中で、機械学習のプロセスを自動化するAutoMLが注目を集めています。AutoMLは、従来は技術者が専門的な知識を用いて、1から組み立てるものであった機械学習のステップを自動化・簡素化し、簡単に使えるようにしたものです。

AutoMLサービスの中には、ノーコード（複雑なテキストによるプログラムを書かない）のビジュアル・プログラミングによって利用できるものが多くあるため、こうしたサービスを利用することで、技術者やデータ人材でなくとも機械学習技術の恩恵を受けることができます。

AutoMLとは？

AutoML（Automated Machine Learning、自動化された機械学習）は、通常、データサイエンティストなどの専門人材が行う機械学習のプロセスを自動化する技術や手法、サービスなどを広く指す概念です。
データサイエンティストに代表されるデータ・AI人材は慢性的に不足しています。データ・AIを専門としない人材がAutoMLによってAIを扱えるようになることで、ビジネスにおけるデータ活用が加速されることが期待されます。
また、すでにデータ・AI人材が活躍している組織であっても、AutoMLを利用することで、そういった人材に対する組織の依存度が下がり、希少な人材がより本質的な仕事に取り組めるようになります。

DataRobot社は、このAutoML分野のトップランナーであり、AI・データ分析技術の自動化によるデータサイエンスの民主化を掲げ、同名のエンタープライズAIサービスDataRobotを展開しています。

DataRobotは、人間が行うような精緻なデータ分析の様々なステップを自動化する機能を有しており、高度な技術知識を持たないユーザーであってもデータの異常やトラブルの原因を分析できる機能が数多く搭載されています。DataRobotを使うことで、データの取り込みからモデルの作成・学習、さらにはシステムへのデプロイまでを、1つのサービス上でエンドツーエンドで実行することができます。

図. DataRobotとは？

2.「現場で使えるAIプランニング・プロジェクト基礎講座」との違い

本講座のもととなった「現場で使えるAIプランニング・プロジェクト基礎講座」の前半部分では、ビジネスにおけるAI活用の様々なパターンや、企画立案の流れ、実際にプロジェクトを推進していく上での要件整理のポイント、PoCを設計する方法などを学びます。この部分は、本講座でも共通の内容を実施します。

図：講座の流れと各単元の到達目標

前半でAIの基礎知識とビジネスを橋渡しする方法論について学習した後、後半では実際のビジネスでのAI活用の流れを想定した、仮想のビジネス立案を行うワークを実施します。グループでディスカッションを行いながら、ビジネスでのAI活用において各ステップで考えるべき課題を割り出し、必要なリソースを見積もることで、実際のビジネスに対する具体的なイメージを持つことができるようになります。

上記の基礎講座は、実際のビジネスを想定したグループワークを中心としています。豊富な事例紹介とともに、AIビジネスを企画・立案するための勘所をしっかりと時間をかけて押さえる内容となっております。

これに対し、本講座は上記のグループワークを実施した後、ワーク内容を踏まえてさらにDataRobotを使ったPoC体験（ハンズオン）を行います。グループワークでは「消費者金融サービスにおけるAI活用」をテーマとして、実際のビジネスさながらにAI活用プランを検討していただきます。ワーク実施後にワーク内容と直結したハンズオン（次章）を行うことで、実際のビジネス現場においてPoCステップで行われる機械学習モデル構築を体感できます。

図：ワークテーマ

3.DataRobotによるPoC体験ハンズオン

ハンズオンでは、ビジネス現場でのPoCを想定し、上述の消費者金融サービスにおいて行われる「借入希望者に対する与信判断」を支援する機械学習モデルを作成します。ローン申請に関する様々なデータ（申請額や申請者の信用情報、勤務形態など）をDataRobotに読み込み、実際に機械学習モデルを構築する際の一連の流れを体験します。

このハンズオンを実施することによって、機械学習モデルを作成するための具体的な手順や、作成にあたって念頭に置くべき知識を実感をもって身につけることができます。