オートML – AI・DX用語辞典

---
title: "オートML"
slug: "o-to"
category: "ai"
updated_at: "2025-12-31"
description: "機械学習プロセスを自動化する技術。"
tags:
  - "自動化
  - 機械学習
  - AI"
---

## オートMLとは？

## 意味・定義
オートML（Automated Machine Learning）とは、機械学習のプロセスを自動化する技術です。従来、機械学習モデルの構築には専門的な知識や経験が必要で、データの前処理、特徴量の選択、モデルの選定、ハイパーパラメータの調整など、多くのステップが含まれます。オートMLはこれらのプロセスを自動化し、非専門家でも機械学習を活用できるようにすることを目的としています。

## 目的・背景
オートMLは、機械学習の導入をより簡便にするために開発されました。企業や組織がデータ駆動型の意思決定を行うためには、迅速かつ効果的に機械学習モデルを構築する必要があります。しかし、専門家が不足している現状では、データ分析が進まないという課題がありました。オートMLは、こうした課題を解決する手段として、データ分析を迅速化し、より多くの人々が機械学習を利用できる環境を整えます。

## 使い方・具体例
- データの前処理を自動化し、欠損値の補完や異常値の処理がスムーズに行える。
- 特徴量選択を自動で行い、最も重要な変数を特定することでモデルの精度を向上させる。
- 複数の機械学習アルゴリズムを試行し、最適なモデルを自動的に選定する。
- ハイパーパラメータのチューニングを自動化し、最適化されたモデルを生成する。
- 結果の可視化を自動で行い、データの理解を深める手助けをする。

## 関連用語
試験対策や体系的な理解を目的とする場合、以下の用語もあわせて確認しておくと安心です。

- [機械学習](/machine-learning/)
- [データ前処理](/data-preprocessing/)
- [特徴量選択](/feature-selection/)
- [ハイパーパラメータ調整](/hyperparameter-tuning/)
- [モデル評価](/model-evaluation/)

## まとめ
- オートMLは機械学習のプロセスを自動化し、専門知識がなくても活用可能にする技術。
- データ分析を迅速化し、非専門家でも機械学習を利用できる環境を提供する。
- 自動化により、データの前処理やモデルの選定が効率的に行える。

##  現場メモ
オートMLを導入する際は、ツールの選定が重要です。各ツールには特徴や使い勝手が異なり、ユーザーのスキルや目的に応じた選択が求められます。また、自動化が進むことで、モデルの理解が疎かになる可能性もあるため、結果を適切に解釈できるスキルは引き続き重要です。