RAY」を触ってみた終わりに関連記事こんにちは。新型コロナウイルス感染拡大による3回目の緊急事態宣言が延長され、季節は梅雨となりました。外出する機会は少ないものの、紫陽花が色鮮やかに咲いているのを見ると、梅雨も悪くはないなと思う今日この頃です。RAY」の概要と触ってみての感想をまとめました。新型コロナウイルスの流行により在宅勤務を余儀なくされ、DXが推し進められている昨今。AIはこれまで以上に注目を集めています。RAY」という便利サービスを発見したので早速試してみました。solutions社のAIデータ解析サービスです。機械学習とは、学習させたいデータを解析し、その結果を学習する技術のことで、学習した結果を基に予測や分類をすることができます。RAYでは「教師あり学習」が利用されています。RAYは専門知識を必要とせず、3ステップで予測結果を算出することができるため、営業部門や生産管理部門、マーケティング部門だけでAIを活用することができます。価格も月20万円~と比較的安価のため、導入しやすいメリットもあります。RAYはどのような企業へ導入されているのでしょうか。現在は、小売業から製造業まで幅広い業種の20を超える企業に導入されています。ここでは大企業2社の導入実績を見ていきましょう。RAYで内製化することで、データ分析サービスの外部委託費の大幅な削減と、出荷量構成比の予測頻度の改善を達成。ためには、毎年各国の特許庁に「年金」と呼ばれる維持費を支払う必要があり、膨大なコストがかかる。その結果、約5万件を人手で判断していたものが、1万4500件に減り、業務量70%削減に繋がった。RAYで桜の開花日予測を行い、精度を確かめたいと思います。2/1から開花日までの日数のデータを読み込ませて学習させ、2021年2月1日から桜の開花日までの日数を予測させます。RAYで予測した桜の開花日までの日数から開花日を算出し、実際の開花日と比較します。各情報は気象庁のHP(https://www.jma.go.jp/jma/index.html)を参照しています。RAYでは「学習用データ」と「予測用データ」が必要となります。それぞれのデータには、以下の情報が記載されている必要があります。予測させたい対象のこと。目的変数を求めるために必要な情報のこと。データをナンバリングすること。上記3つのデータを記載した学習用データと予測用データは以下のように作成しました。RAYに学習用データと予測用データを読み込ませていきましょう。RAYにログインすると、このような画面が出てきます。画面左上の「新しくプロジェクトを作成する」ボタンをクリックし、プロジェクトを作成します。学習用データは最低100件は必要だそうで、今回はこのデータを作成するのに苦労しました。Fileには先程の学習用データを選択し、プロジェクト名は「桜の開花日予測」と入力し、「作成」ボタンをクリックします。無事プロジェクトが作成されました。※因みに、プロジェクトを作成することができるファイルの拡張子は「.csv」「.xlsx」「.xls」「.atm」のいずれかとなります。作成したプロジェクトを選択するとこのような画面になります。「INDEX」はIndexに、「2/1から開花日までの日数」は目的変数に設定します。RAYが学習用データとして扱うことができるのは、データ型が「数値」または「カテゴリ」のもののみのため、データ型が「日付型」の「開花日」については、今回は不使用とします。以上で学習用データの設定が終了しました。RAYに読み込ませて学習させていきます。AIモデル構築画面を表示します。RAYには12のアルゴリズムが設定されており、学習用データに応じて最適なアルゴリズムを選択することができます。設定されているアルゴリズムは以下です。汎用性が高く、非常に優れたアルゴリズム。近傍点の数から多数決で予測する、古典的かつシンプルなアルゴリズム。線形回帰の一種で、L1正則化を使用し、特徴量を絞り込んで学習する。線形回帰の一種で、L2正則化を使用することで過学習を抑制する、信頼度の高いアルゴリズム。線形回帰の一種でL1正則かとL2正則かの特徴を併せ持つ。線形回帰の一種で、ベイズの定理を使用した確立的手法を採る。決定木の一種で、弱い学習器を集めて統合することで、高い汎化性能を発揮する。決定木の一種で、弱い学習器を連続させることで、一つ前の学習器を修正するように学習する。勾配ブースティングの一種で、勾配法を使って誤差を最小化するように学習する。勾配ブースティングの一種で、高速・高性能なアルゴリズム。学習するレイヤーを深くすることで、理論上あらゆる数式を近似できる。勾配ブースティングの一種で、高速で高い精度を安定して出すことができる。今回は全てのアルゴリズムを選択し、「学習を実行する」をクリックして、学習させます。学習中は中心がぐるぐると回転しています。学習が終了するとこんな画面になります。今回学習にかかった時間は約3分でした。次に、学習させた全てのアルゴリズムについて、ホールドアウト検証を行います。ホールドアウト検証を行うことで、それぞれのアルゴリズムの詳細を確認することができます。ホールドアウト検証が終了し、各アルゴリズムの詳細が表示されました。学習精度が高いアルゴリズム順に上から表示されます。今回最も学習精度が高いアルゴリズムは「RandomForest」だったので、このモデルをデプロイします。最後に「データ予測」画面を開き、予測用データを読み込ませます。今読み込ませたファイルを選択し、予測を開始します。予測開始からほんの数秒で予測結果データが出力されました。この予測結果をダウンロードします。ダウンロードした予測結果データを開くと、このような感じです。RAYで予測した桜の開花日と実際の開花日を比較した結果がこちらになります。RAYの誤差の方が小さく、精度が高いことが分かります。予測精度を上げるためにはどうしたら良いか、Part2で試行錯誤したいと思います。RAYで桜の開花日を予測してみましたが、いかがでしたでしょうか。RAYを使用することでこんなにも簡単にAIを使うことができ、なおかつ、その精度の高さに驚きました。RAYにはそれ以上のメリットがあると思います。RAYだけではなく、弊社でもAI推進を行っておりますので、少しでもAIについて興味がある方は是非ご連絡ください。長くなりましたが、最後まで読んでくださり、ありがとうございました。RPA目次はじめに自然言語解析とは具体的な製品サービスの例今後のコラム以下、予定している記事内容です。はじめに本コラムの特集として、これから定期的に発信していく予定のお知らせです。RPA自動要約とは(AI・自然言語解析)最新情報をお届けします!RPAに関する最新コラムやイベント情報をメールで配信中です。