AutoMLの製品情報(特徴・導入事例)

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カスタム機械学習モデルのトレーニングと開発

ITreviewによるAutoML紹介

AutoMLとは、グーグル・クラウド・ジャパン合同会社が提供している機械学習ソフト製品。ITreviewでのユーザー満足度評価は3.6となっており、レビューの投稿数は9件となっています。

AutoMLの満足度、評価について

AutoMLのITreviewユーザーの満足度は現在3.6となっており、同じ機械学習ソフトのカテゴリーに所属する製品では8位、となっています。

バッジ 満足度 大企業 中堅企業 中小企業
- 3.6 3.5 - 3.6
レーダーチャート 価格 使いやすさ サポート品質 導入のしやすさ 機能への満足度 管理のしやすさ
3.0 4.0 3.8 2.0 4.3 4.0

※ 2025年09月06日時点の集計結果です

AutoMLの機能一覧

AutoMLは、機械学習ソフトの製品として、以下の機能を搭載しています。

  • 予測モデル作成

    ラベルを指定したデータを学習させ、予測モデルを作成する

  • 正解ラベルの指定と、画像カテゴリー分類

    画像と正解ラベルを指定して学習させ、予測モデルを生成して画像をカテゴリー分けする

  • 良品学習

    良品画像のみを学習させ、良品と不良品を分類し、良品との相違箇所を検知して不良品を検出する

  • 分割検知

    画像を小さい領域に分割し、領域ごとにカテゴリー分けする

  • 教師データの自動生成

    教師データの元画像を反転、回転させたり色を変更したりして教師データを自動生成する

  • 精度計算

    学習後の予測モデルを使って検知する際に、検知結果の精度を計算する。計算結果は確度のしきい値として利用できる

  • APIの提供

    外部システムから機械学習機能を利用できるAPIを提供する

  • 複数のプログラミング言語対応

    統計解析向けのR言語、汎用プログラミング言語のPythonなどを使って機械学習用のプログラミング環境を提供する

  • ライブラリ(フレームワーク)

    機械学習に関するさまざまな機能をあらかじめ組み込んだライブラリ(フレームワーク)を提供する

AutoMLを導入して得られた効果やメリット

ツールは導入するだけでなく、その後どんな影響があったのかが一番重要となります。 では、AutoMLを導入することでどんな効果や、メリットがあるのでしょうか?実際に投稿されたレビューからその一部をご紹介します。

    非公開ユーザー

    情報通信・インターネット|社内情報システム(その他)|20人未満|ユーザー(利用者)|契約タイプ 有償利用

    企業所属 確認済
    投稿日:

    MLでプログラミングしたくない利用方法

    機械学習ソフトで利用

    この製品・サービスの良いポイントは何でしょうか?

    Cloud AutoMLは、TensorFlow2で、自動でいろいろ調整してくれながら機械学習モデルを入手できてしまう、という秀逸なフレームワークだと思います。

    端的に言うと、コーディングの知識、プログラミング不要でAI活用できるという様々な現場で役立つツールで自分のチームではエンジニアが全力で作成したものと、AutoMLが自動で作成したもののパフォーマンス比較テストを行っています。

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    非公開ユーザー

    情報通信・インターネット|ITアーキテクト|20人未満|ユーザー(利用者)|契約タイプ 有償利用

    企業所属 確認済
    投稿日:

    GoogleのAutoML

    機械学習ソフトで利用

    この製品・サービスの良いポイントは何でしょうか?

    自分の知っている世界では、静かに注目を集めているAutoMLですが、Google製のものも性能というか仕上がりはとても良いです。

    その名のとおり自動的に機械学習モデルを出力してくれるのですが、Kaggle関連で特筆すべき結果を残している記事をみて採用してみました。
    技術者であっても、下手になにかやるより任せたほうが良いと思うのですが、結局、技術者でなくても簡単な使い方さえわかれば出来てしまうという素晴らしさ。

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    非公開ユーザー

    情報通信・インターネット|ITアーキテクト|20人未満|ユーザー(利用者)

    企業所属 確認済
    投稿日:

    自動のML

    機械学習ソフトで利用

    この製品・サービスの良いポイントは何でしょうか?

    AutoMLということで、学習データをぶっこむとTensorFlowモデルが出力されます。TensorFlowなのはGoogleなのでデフォで仕方ないです。
    モデルの実装、選択がないということで非常に興味深いプロダクトでありながら、大丈夫なんか?という疑念があるなか、実際Kaggleでは好成績も収めているようで、性能が高いです。
    良いポイントは限りなく、機械学習スキルがないメンバーであってもかなり精度の高いMLモデルが構築できてしまう、ということです。

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