Google、機械学習モデルを早く簡単に作れる「Cloud AutoML」を解説

　Googleは、業務上の個別のニーズに応えられる、独自の機械学習モデルを素早く簡単に構築できるサービス「Cloud AutoML」の提供を1月17日から開始している。第1弾は画像認識用の「Cloud AutoML Vision」で、アルファ版として一部のユーザーに提供されている。利用に必要な料金は規模により異なり、画像をアップロードするクラウドストレージの利用料が主なものになる。ほかに学習時の計算時間が請求の対象。「Cloud AutoML」のサービスは、将来的には「Google Cloud Platform」（GCP）のアカウントを持つユーザーすべてが利用できるようになる見込み。

グーグル・クラウド・ジャパン マシンラーニング スペシャリストの大藪勇輝氏

　Googleは26日、記者向けの説明会を開催し、グーグル・クラウド・ジャパン マシンラーニング スペシャリストの大藪勇輝氏が登壇してサービスを解説した。

　Googleは、大きなテーマとして“AIの民主化”を掲げており、多くの企業や開発者が、素早く簡単に、便利にAIを活用できるよう取り組んでいる。これらの取り組みは大規模なインフラとセットで提供される必要がある。Googleではクラウド基盤のGCP（Google Cloud Platform）を構築しており、このGCPで提供される製品群の中にAIを利用する「Google Cloud AI」が含まれ、これまでにパートナー30社を通じて1万以上の企業が利用しているという。

　今回の「Cloud AutoML」は、「Google Cloud AI」で提供されている製品が、「学習済みモデルをそのまま利用」と「カスタムモデルの開発」に二極化しているため、その中間を担うものとして位置づけられている。

　第1弾となる画像認識用の「Cloud AutoML Vision」は、タグを付けた画像を一定数アップロードすると、数分～1日程度で、性能評価のためのデモが可能になる。また、自動でクラウド上に展開（デプロイ）されるほか、突発的なリクエストの増加にも自動的にスケールするようになっている。

　このため、企業や開発者は、タグ付けした画像を用意し、返された性能を正しく評価し、サービスへの組み込みを決定するだけで、製品レベルの機械学習モデルを利用できるようになる。

　例えばコンテンツ管理では、車雑誌を発行する企業が、さまざまな車の（タグ付けされた）写真を登録し、車種を特定して抽出するといったことが可能になる。医療では、診断済みの画像を登録し、別の患者の症状を把握する際の支援ツールとして利用できるようになる。小売では、型番で管理・分析しているところに、画像による製品の形状や外観の特徴についても分析できるようになり、売上傾向の分析やリコメンドに利用できるようになる。保険では、現場からアップされた対物事故の写真を分析、費用がどれくらいになるといった回答を素早く出せるようになり、オペレーターの業務を支援できる。

　これまで、カスタムモデルの開発は、圧倒的に少ない機械学習モデルの開発者を確保する必要があり、複雑な工程が必要で、数カ月～1年といった期間が必要になるなど、AIの活用の発展を妨げる要因になっていたという。「Cloud AutoML Vision」では、機械学習に関する専門知識がなくても、自社のサービスに合わせた機械学習モデルを構築できるようになり、さまざまな分野で活用が進むことを見込んでいる。

　大藪氏は、「Cloud AutoML」を利用する際のユーザーインターフェースが、簡単で分かりやすくなっていることも強調。デモで性能を評価し自社サービスに使えるレベルなのかどうかを素早く確認できるのも、利用を検討している企業にはメリットになるとした。

　もっとも、大藪氏が「すごいところ」とアピールするように、「Cloud AutoML」で利用されている技術は、Googleの最先端の技術を利用できるのが特徴であり、性能はある意味で折り紙付き。この中には、Googleが2017年に発表した論文で示した研究成果「Learning to Learn」（Learning2Learn）のほか、転移学習、ハイパーパラメータチューニングなどの技術も含まれる。また、すでに機械学習の分野では知られた技術も、Googleでは数年にわたって運用してきたノウハウがある点が強みになっているとしている。