AutoMLの価格（料金・費用）

改善してほしいポイント

欲しい機能・分かりづらい点
・Auto ML自体に過度に期待しすぎていた点もありますが、対応可能なデータソースは限られている点
・教師無し学習には対応できない点
・UIや書かれている言葉はとっつきにくく、結局説明をしないと非エンジニアの方々は分かろうとしてくれない
その理由
・DB内のデータの成形機能自体はないため、データ成形は専門知識がある程度必要になってしまう

どのような課題解決に貢献しましたか？どのようなメリットが得られましたか？

社内に初めて機械学習を導入する際の障壁を非常に低くしてもらえる。
それこそ営業やバックオフィスの方でもある程度教育を行えば利用できる程度に簡単。

検討者へお勧めするポイント

費用自体はほぼ発生せずにGoogleの機械学習を体験できます。

改善してほしいポイントは何でしょうか？

実際のところの実行時間や課金額が読めないところが、使っていて怖い。
また、結果を得るために数回実行する事がほとんどなので、課金管理はしっかりしておかないといけない。
ただ、GCPに限った問題ではないので、Cloudで利用する上での宿命ではあると思う。

どのようなビジネス課題を解決できましたか？あるいは、どのようなメリットが得られましたか？

データ分析プロジェクトにおいて、モデル作成の工数削減する事ができました。
もちろん、事前のデータ準備・加工の工数は減りませんが、データを流し込むパイプラインさえ作ってやれば、その後のML作業は大幅に楽になる上、経験が浅いスタッフが取り組むよりも精度が高くなりました。

検討者にお薦めするポイントがあれば記入ください

本当の素人では難しいが、キャッチアップする気があれば多くの人がMLの恩恵を得られるプロダクトだと思います。

改善してほしいポイントは何でしょうか？

使い方に慣れてきたところでモデルをアレンジしたいという欲がでてきますが、アレンジするための機能が備わっていません。

どのようなビジネス課題を解決できましたか？あるいは、どのようなメリットが得られましたか？

機械学習用のプログラミング言語で１から構築していかなくてもよいので、そのための学習コストや実装コストが全く不要なので導入のハードルがとても低いです。