企業のための「バーチャル・データサイエンティスト」
スキルを解放
誰もがデータサイエンティストに。ノーコードインターフェースにより、製造現場を熟知したベテラン技術者やエンジニアが、Python を書くことなく、わずか 1 週間で世界水準の AI モデルを構築できます。
本質を見抜く
ブラックボックスな意思決定からの脱却。独自アルゴリズムが結果に影響する要因を自動特定し、AI の判断を理解・検証可能な根拠へと変換。意思決定を、真に「信頼できるもの」にします。
超高速で価値創出
データから価値へ、最短 1 週間。製造業特化のモデルと方法論を標準搭載し、従来 6 か月以上かかっていた導入期間を大幅に短縮。迅速な導入と ROI の早期検証を可能にします。
AutoML とは？
AutoML は、ノーコードで直感的な操作でき、大量の生データを自動で実務活用可能な予測モデルに変換する技術です。
多変量の関係性を自動解析し、めっき厚み、表面欠陥、エネルギー消費量などの重要指標をモデル化。さらに、隠れた変数の組み合わせを発見し、因果関係を可視化することで、AI は単に「結果を出す」だけでなく、意思決定の根拠まで明示します。
なぜ製造業にAutoML
が必要なのか？
製造業の本当の課題は、データの有無ではなく、データを知識に変換できるかにあります。
変動の激しい製造条件や現場環境において、課題ごとにデータサイエンティストがゼロからモデルを構築するのは、時間的にも運用的にも現実的ではありません。
AutoML により、製造プロセスと現場を最も理解している人材が、直接モデル構築と検証に参加可能。多変量の関係を自動探索し、結果に影響する要因を素早く特定できます。
これまで経験に依存していた暗黙知（Know-how）を、再現可能・拡張可能のあるデジタル資産へと変換。AI を「製造知識の増幅装置」へと進化させます。
AutoMLの始め方
AutoML の利用開始に必要なのは、構造化データのみ。プラットフォーム上にデータをアップロードし、予測目標と評価指標を設定するだけで、データ処理、特徴量エンジニアリング、モデル選定、パラメータ調整まで自動で実行されます。
最適なモデルが生成され、継続的な改善と説明性もサポートされます。
高度なプログラミング知識がなくても、実務への AI 導入を容易に実現できます。
Automation is One Click Away
AutoMLの仕組み
AutoML は、企業内に分散・蓄積された複雑かつ大量のデータを、実行可能なインサイトへと変換します。以下の4 つのステップにより、「データ活用」から「意思決定」までを一気通貫で実現します。
1. データ処理
企業内外の構造化データを統合し、予測目標及び評価指標を設定
2. 自動特徴量エンジニアリング
データのクレンジングや変換、特徴量生成を自動化し、結果に影響力の高い変数を抽出
3. 自動モデリング
複数のアルゴリズムを検証し、最適なモデルとパラメータの組み合わせを探索
4. 意思決定・活用
／解釈・デプロイ
重要因子の洞察や変数重要度を提示し、モデルをそのまま業務プロセスへ展開
これら 4 つの中核プロセスにより、AutoML はより速く、より低コストで AI を導入しながら、結果の説明性・展開性・継続的改善を担保。
データを、意思決定に直結する価値へと変換します。
