AutoML Tables^ベータ版

構造化データに対する最先端の機械学習モデルを自動的にビルドしてデプロイします。

構造化データに対する高速かつ大規模な機械学習

AutoML Tables を使用すれば、チーム内のデータサイエンティスト、アナリスト、開発者が、さらに高速かつ大規模に、最先端の機械学習モデルのビルドや構造化データへのデプロイを自動化できます。エンタープライズデータを活用し、サプライチェーン管理、不正行為の検出、見込み顧客のコンバージョン最適化などのミッションクリティカルなタスクに取り組んでお客様の生涯価値を高め、ビジネスを変革しましょう。

モデルの品質向上

最先端のモデル（くわしくは機能の項をご覧ください）をワンクリックで作成しましょう。Google の Model Zoo で構造化されたデータを自動検索し、比較的単純なデータセット用の線形 / ロジスティック回帰モデルから、より大規模で複雑なデータセット用の高度なディープ検索、組み合わせ検索、アーキテクチャ検索手法まで、お客様のニーズに合ったモデルを探します。

自動的にデータを処理

AutoML Tables は、数値、クラス、文字列、タイムスタンプ、リストなどの幅広い表形式のデータプリミティブで特徴量エンジニアリングを自動化します。また、欠損値、外れ値、その他の一般的なデータの問題を検出、対処できます。

モデルのビルドが容易に

コードレスインターフェースが、機械学習のライフサイクル全体を通してユーザーを支援します。これにより、チームのすべてのメンバーがモデルをビルドして、幅広いアプリケーションに確実に取り込むことができます。また、よくある誤りを防ぐためのガードレールに加え、入力データとモデル動作の多様な説明可能性機能も用意しています。AutoML Tables は、API とノートブック環境でも使用できます。

モデルのデプロイとスケーリングが容易に

AutoML Tables は、Google の低レイテンシのサービスインフラストラクチャを使用しています。そのため、本番環境ワークロードのボリュームやグローバル対応の範囲にかかわらず、機械学習モデルのデプロイが極めて容易になります。

時間を短縮

AutoML Tables は、未加工データを最高品質で本番環境に対応した機械学習モデルに変換するための所要時間を、数か月からわずか数日に短縮します。

コストを削減

AutoML Tables は、高額な年間ライセンス料を支払うことなくご利用いただけます。料金はコンピューティングとメモリの使用量に基づき、実際にご利用いただいた分だけのお支払いとなります。

AutoML Tables とビジネス

エンタープライズデータを活用し、あらゆるミッションクリティカルな課題に対処しましょう。

小売: 収益の最大化

お客様のニーズをより正確に予測することで、ポートフォリオ内のギャップを前もって修正し、商品の販売、プロモーション、価格設定を最適化して収益を最大化できます。

金融: ポートフォリオの最適化

多額の保険金支払請求と不正行為の可能性に照準を合わせることで、保険契約者のポートフォリオのリスクとリターンを予測し、最適化できます。

マーケティング: お客様の理解

顧客の平均ライフタイムバリューはどのくらいでしょうか。AutoML Tables で予想購入額、購入量、購入頻度、リードコンバージョン率、チャーンレートを予測し、マーケティングへの投資を最大限に活用しましょう。

AutoML Tables の高速性、正確性、規模の大きさにより、Fox Sports はオーストラリアの何百万人ものクリケットファンに、これまでにない新しい体験を届けることができるようになりました。これまでのクリケットゲームの複数変数でモデルをトレーニングすることで、ウィケットが倒れるタイミングを 5 分前に予測できるようになりました。この新機能は、私たちのマーケティング戦略に不可欠な要素となりました。AutoML を App Engine や Cloud Dataflow と統合することで、お客様とのすべてのタッチポイントが変わりました。クリケットの中継が今までと大きく変わり、ユーザーエンゲージメントが業界平均と比べて 140% 向上しました。マーケティングでは、適切な場所、適切なタイミングでファンにアピールすることで、1 ドルの支出に対する契約者数が 150% 増加しました。
Fox Sports 社マーケティングディレクター Chris Pocock 氏