AgilePointがユーザーの代わりに機械学習モデルを構築

画期的なAI機能が満載の今回のリリースにおいて、私たちは最大の目玉である - Machine Learning Model Foundry - を最後に取っておきました。

これまでに、数十に及ぶ新しいAI連携機能やフォーム検索機能、AIコントロールタワー、そして大好評を博しているアプリ生成のための生成AIの機能強化についてはすでに紹介してきましたが、本日の発表は特別なものであるだけでなく、組織にきめ細かく最適化されたAIを導入する上で最も困難な課題、すなわち予測モデルの構築に直接的に焦点を当てたものです！

以前、AI開発者がAWS SageMaker上で直接機械学習モデルを作成し、それをAgilePointアプリケーションで活用する方法について紹介しました。まだご覧になっていない方は、こちらからご覧いただけます。この機能は、プロセス実行の自動化されたパーソナライゼーションや例外の先制的な特定において大きな前進となりましたが、AWS SageMaker での多少の手間を要しました。Machine Learning Model Foundryの登場により、そのような状況はもはや過去のものとなったことを、喜んでご報告いたします。

Machine Learning Model Foundry はどのような役割を果たすのでしょうか？

Machine Learning Model Foundryは、AgilePointが自動的に収集するコンテキストを活用することで、お客様の組織の利用パターンに100％最適化された独自の機械学習モデルの構築と継続的な再学習を自動化します。 設定ウィザードの指示に従ってクリックするだけで、すべて完了します。

どのような種類の機械学習モデルがサポートされていますか？

Machine Learning Model Foundryの素晴らしい点は、これを事前に決定する必要がなく、選択したデータに基づいて最適なタイプが自動的に選択されることです。

これを踏まえ、以下のタイプがサポートされています。

二値予測： これらのモデルは、質問に対して「はい」または「いいえ」という簡単な答えを返します。 より正確に言えば、確率値が提示され、それを最終的な判断に変換するための閾値が定義されます。

この種のモデルの活用例としては、不正やスパムの検知、健康診断、融資審査などが挙げられます。

マルチクラス予測： マルチクラス予測は、二値予測で説明された概念に基づいていますが、主な違いは、複数の候補の中から最も可能性の高い結果に確率が割り当てられるという点です。

このモデルにおけるユースケースには、文書分類や感情分析などが挙げられます。

数値予測： 回帰とも呼ばれるこのモデルでは、カテゴリや単純な「はい」か「いいえ」を予測するのではなく、数値を予測します。これは金額、割合、または個数である可能性があります。

このモデルにおけるユースケースには、需要予測、需要連動型価格設定、不動産評価などが含まれます。

前提条件は何ですか？

おそらく最も喜ばしいニュースは、AgilePointを導入済みであるため、すでに目標の大部分を達成しているという点でしょう。AgilePointが長年にわたり着実に蓄積してきた豊富な組織的コンテキストが、お客様独自のトレーニング済み機械学習モデルの基盤となります。

さらに、AWS SageMaker アカウント（他のプラットフォームも近日対応予定）、データエンティティを主要なデータソースとするアプリケーション、およびデータエンティティに履歴データとして 500 行以上が格納されている必要があります。

まず何から始めればいいですか？

まず、アプリケーションのプロセスビルダーを開き、Machine Learning Model Foundryをクリックします。

1. 予測対象のフィールドを決定してください。フィールドの種類に応じて、モデルが自動的に選択されます。
2. 依存フィールドを選択 – 予測を行うために使用される入力値です。
3. [オプション] レコードフィルタ – 指定した条件に基づいて、異常なレコードを除外します。
4. トレーニングデータのエクスポート先、再生成スケジュール、および自動トレーニングのトリガーを定義します。
5. 'Build and Deploy'をクリックすると、AWS SageMakerでモデルが自動的に生成されます。
6. AIコントロールタワーを通じてモデルを調整・管理し、動的かつ自律的かつ自己修復的なアクションを推進します。

簡単そうですね？　その通りです。以下の動画で、この機能の実際の動作をご覧ください。

さらに、動画でも紹介されているように、MLモデルがデプロイされ、稼働状態になった際に、アプリの所有者やその他の関係者にメールで通知が届くように設定することができます。以下の図に示すように、同じ情報は'Manage Center'でも確認できます。'Manage Center'→'App Management'→'ML Model Foundry'と進めばアクセスできます。