IBM Watsonx を使った予測分析の方法

かつては、ビジネス成果を予測するには、データサイエンスチームと数か月にわたるモデル開発、そして「うまくいくことを祈る」ことしかありませんでした。

しかし、マッキンゼーの調査によると、現在では企業の78％が少なくとも1つのビジネス機能でAIを活用しており、その時間は数ヶ月から、ほぼ瞬時に得られるインサイトへと短縮されました。

こうした変化に伴い、予測モデルを迅速にリリースしなければならないというプレッシャーはかつてないほど高まっています。

IBM Watsonxは、予測モデルの構築とデプロイのプロセスを、開発チームが数分で実行できる統合されたブラウザベースのワークフローに集約します。しかし、スピードだけでは不十分です。これらのモデルが生成する予測が、その影響を受ける経営層のワークフローと接続しなければ、真のインパクトを生み出すことはできません。

このガイドでは、最初のデータセットのアップロードやモデルのトレーニングから、ライブAPIとしてのデプロイ、そして最も重要な点として、生成されたインサイトをClickUpなどのツールにおける経営陣のワークフローに接続させるまでの全フェーズを網羅しています。🔨

Watsonxでのモデル構築方法と、その出力を実運用に活かし、チーム全体で予測結果に基づいたアクションにつなげる方法を学びます。

IBM Watsonxとは何か、また予測分析をどのようにサポートするのか？

ビジネス向けにAIモデルを運用する場合、モデルのトレーニングは1つの場所で、データ管理は別の場所で、ガバナンスやコンプライアンス対応はさらに別のツールで行うことになるかもしれません。

IBM Watsonxは、IBMが提供する企業向けAIおよびデータプラットフォームであり、こうした断片化の問題を技術的な側面から解決するために設計されています。これは基本的に、ビジネス内でAIを構築、トレーニング、実行するためのAI製品スイートであり、すべてがばらばらだったり実験的だったりするといった印象を与えることなく利用できます。

このプラットフォームは、単一のプロジェクトワークスペースを提供することで、分断されたワークフローの問題を解決します。環境を離れることなく、データのアップロード、実験の実行、モニタリングの設定を行うことができます。

Watsonxスイートには、主に3つのコンポーネントが含まれています：

特に予測分析に関しては、watsonx.ai が主な操作画面となります。これには、アルゴリズムを自動的に選択し、候補となるモデルをランク付けするノーコードの実験ビルダー「AutoAI」が含まれています。

このガイドの残りの部分では、watsonx.ai 内の AutoAI ワークフローに焦点を当てます。これは、実用的な予測モデルを迅速に立ち上げるための最速の方法です。

Watsonxでの予測モデル構築ステップバイステップガイド

このフローガイドでは、すでにIBM Cloudアカウントをお持ちで、Watsonxプロジェクトが作成済みであることを前提としています。ローカル環境のセットアップは一切不要で、すべてのフローをブラウザ上で直接完了できます。フローは以下の通りです：

ステップ1：データの準備とアップロード

まず、データをCSVファイルなどの表フォーマットに整理します。このファイルには、予測したい対象を明確に指定したターゲット列が必要です。また、モデルが学習するための入力となる機能列も必要です。

データをアップロードするには、Watsonxプロジェクトに移動し、「アセット」タブを開きます。そこから、CSVファイルを直接アップロードするか、watsonx.data 経由でデータソースに接続できます。

開始する前に、よくあるデータの問題に十分注意してください：

ステップ2：AutoAI を使用した予測モデルのトレーニング

ここからモデルのトレーニングが始まります。プロジェクトワークスペースから、「新しいAutoAI実験を作成」をクリックします。

アップロードしたデータセットを選択し、ターゲットの列を指定します。その後、実験の種類や、トレーニング用とテスト用のデータ分割方法などのオプション設定を構成できます。

実験を実行して、AutoAIにパイプラインのリーダーボードを自動的に生成させます。このリーダーボードは、精度やF1スコアなど、選択したメトリクスに基づいて候補モデルをランク付けします。

リーダーボードの各行は、機械学習アルゴリズムと特徴量エンジニアリングの固有の組み合わせを表しています。通常、上位にランクインしているパイプラインは、AutoAIが特定のデータセットに対して推奨するものです。

ランキング上位のパイプラインが自動的に最適な選択肢になるとは限りません。無条件に1位のものを選ぶのではなく、上位2～3つのパイプラインを比較してみる価値があります。各パイプラインをクリックして詳細を確認することで、どの機能が最も重要か、あるいは交差マトリックスを用いてモデルがどのような誤りを犯しているかなどを確認できます。

ステップ3：予測モデルのデプロイ

最適なパイプラインを選択したら、それをプロジェクト内のモデルとして保存します。その後、保存したモデルをデプロイメントスペースにプロモートする必要があります。デプロイメントスペースとは、本番環境の作業負荷用に特別に設計された独立した環境のことです。

オンライン展開とバッチ展開のどちらかを選択できます。オンライン展開では、オンデマンドで予測を行うためのリアルタイムREST APIが利用できます。バッチ展開では、設定されたスケジュールに従って大規模なデータセットのスコアリングが行われます。

組み込みの「テスト」タブを使用して、サンプル入力ペイロードを送信します。これにより、下流システムに統合する前に予測出力を検証できます。デプロイにより、外部アプリケーションが呼び出すためのAPIエンドポイントとスコアリングURLが生成されます。

ステップ4：モデルのパフォーマンスを監視・評価する

履歴データで学習させたモデルは、現実世界のパターンが変化するにつれて、時間の経過とともに精度が低下することがあります。この精度の低下は「ドリフト」と呼ばれ、時間の経過とともにモデルの品質を徐々に低下させる可能性があります。

実環境でのモデルのパフォーマンスを継続的に追跡し、問題が顕在化する前に検知するには、Watson OpenScaleコンポーネントを通じてモニタリングを有効にし、デプロイメントをモニタリングツールにリンクさせ、精度と正確性に関する品質閾値を設定してください。

予測に機密性の高い属性が含まれる場合は、公平性を確保するためにフェアネスモニターを設定してください。

このシステムは、特定の結果をもたらした機能を正確に示す、予測ごとの説明を生成できます。そこから、これらの監視ダッシュボードを毎月確認し、品質が低下した場合はモデルを再トレーニングするように設定できます。

このセクションを締めくくる前に、このプロセスの各ステップには異なる担当者が関与していることを理解しておくことが重要です。実行状況を追跡するシステムがなければ、プロセスはすぐに遅延し、制御不能に陥る恐れがあります。

これを管理するための体系的な方法がないと、すぐに散在するメモやSlackのメッセージ、電子メール、あるいは記憶に頼るようになってしまい、そこで遅延やステップの抜けが発生します。その結果、タスク管理が極めて重要になります。

これらのステップを個別に管理するのではなく、ClickUpタスクでは次のようなシステムを提供します：

それだけではありません。各タスクの実行をサポートするコンテキストや構造化データも、すべて備わっています。

これにより、タスクは漠然とした「やるべきこと」ではなく、文脈が明確に反映された仕事単位となり、明確で、担当者が割り当てられ、すぐに実行できる状態になります。

しかし、単にタスクを追跡するだけでは終わりません。これらのタスクは単発の作業ではなく、一定レベルの反復的な手作業を常に必要とする継続的なワークフローなのです。

例：

ClickUp自動化は、あらかじめ定義された条件に基づいて自動アクションをトリガーすることで、これらのワークフロー間の手動での引き継ぎを排除し、さらに一歩進んだ機能を提供します。

新しいデータセットがアップロードされると、検証タスクが自動的に作成され、データアナリストに割り当てられます。タスクが「準備完了」とマークされると、モデルトレーニングタスクが自動的に機械学習エンジニアに割り当てられます。トレーニングが完了すると、MLオペレーションスペシャリスト向けのデプロイメントタスクがトリガーされます。

これにより、各ステップは手動での引き継ぎなしに次へとスムーズに進行します。タスクは自動的に作成、割り当て、コンテキスト情報が追加されるため、ワークフロー全体が途切れることなく進行し続けます。

チーム向け予測分析のユースケース

チームが予測分析を活用する最も一般的な方法は以下の通りです：

これらすべてにおいて重要なのは、これらの予測の価値は、その出力が、チームがすでに意思決定を行っているツールに直接反映されて初めて、何倍にも高まるという点です。

🎯 おすすめ： 得られたインサイトを、ClickUpのような統合型AIワークスペースに取り込みましょう。

ClickUpを使えば、モデルのトレーニングワークフローを管理するだけではありません。日常業務も同一の場所で実行できるため、予測結果がチーム横断的な実際の仕事に直接トリガーとなります。

各チームは、MLチームがトレーニングやデプロイを行うのと同じように、ClickUpタスク内で独自のワークフローを構築できます。システムは同じですが、ユースケースが異なるだけです。

その利点は実行だけにとどまりません。ClickUpダッシュボードを使えば、以下のことが可能です：

必要なことは、棒グラフ、円グラフ、折れ線グラフ、進捗トラッカーなど、お好みのウィジェットを選ぶことです。こうすることで、モデルが特定のツールに閉じ込められたり、実行が別のツールで行われたりすることがなくなり、すべてが一箇所で接続して機能します。

得られた知見は、単に意思決定の参考になるだけでなく、意思決定のトリガーとなり、担当者が割り当てられ、進捗が追跡され、実際に完了されます。

💡 プロのヒント：ClickUp Brainをワークスペース全体で利用できる組み込みAIアシスタントとして活用できます。

これは独立したツールではなく、ClickUpワークスペース内に組み込まれたインテリジェンス層です。つまり、タスク、データ、ワークフローに関するコンテキストがすでに備わっているということです。

つまり、単にタスクを追跡するだけでなく、AIアシスタントがあなたのそばで働き、状況を把握し、次にやることを迅速に進める手助けをしてくれます。

たとえば、チームメイトに話しかけるのと同じように、タスクのコメントで @Brain をメンションして、次のように尋ねることができます：

• 「最新のドリフトレポートを要約し、注意が必要な点を強調してください。」
• 「過去30日間でモデルのパフォーマンスにどのような変化があったか？」

ClickUp Brainをお試しください

ワークスペースのデータを活用し、明確で即座な回答を提供します。また、作業の生成も可能です。次のようなリクエストが可能です：

• モデルが再デプロイされた理由を説明する簡単な更新情報をステークホルダー向けに作成する
• 最近のパフォーマンス低下を踏まえた再トレーニングプランを策定する
• トレーニング前に新しいデータセットを検証するためのチェックリストを作成する

ClickUpは統合ワークスペースを提供しているため、チームはコミュニケーションと実行のために別々のツールを切り替える必要もありません。

モデルの精度低下について会話したり、フラグが立てられたドリフトアラートを確認したり、デプロイの失敗後のステップを決定したりする場合でも、すべての会話をClickUpチャット内で直接行うことができます。

しかし、もっと重要なのは、それらの会話がただ放置されるわけではないということです。

議論を確実に行動につなげるには、「コメントの割り当て」機能をご利用ください。会話の途中で、特定のチームメンバーにメッセージを割り当てることができ、即座に明確なアクションアイテムに変えることができます。

これにより、会話が埋もれてしまったり、「こうやること」だけで終わったりするのではなく、ClickUpチャット内で最初から最後まで実際に実行され、追跡されるタスクとなります。

🎥 ビジネスにおけるAIアプリケーションの全体像をより深く理解するために、組織がさまざまな機能や業界でAIをどのように活用しているかを紹介する、実世界のAI活用事例の概要動画をご覧ください。 ✨

IBM Watsonxを用いた予測分析の制限事項

どのツールにも一長一短があり、Watsonxも例外ではありません。確かに強力なツールですが、このプラットフォームにコミットする前に、以下の制限事項について考慮してください：

これらのリミットは、補完的なツールを導入すべき箇所を浮き彫りにしているに過ぎません。これは、予測パイプラインのアクション側において特に当てはまります。

予測分析のための代替AIツール

市場には、予測モデリングのためのプラットフォームとしてWatsonx以外にも選択肢があります。技術的な熟練度によっては、他のプラットフォームの方が環境に適している場合もあります。以下のテーブルで、各プラットフォームをひと目で比較できます。

予測するだけでなく、ClickUpで実行に移そう

IBM Watsonx を使った予測分析は、データ準備からドリフト監視まで明確なプロセスに沿って進みますが、それは最も簡単な部分です。真の課題は、それらの予測が実際にチームの働き方に変化をもたらすようにすることです。

ダッシュボードに表示されても誰も確認しない予測は、単に計算リソースの無駄に過ぎません。真の価値を引き出しているチームは、自動アラートやタスクの優先順位付けの見直しを通じて、モデルの出力を実行ワークフローに直接接続しています。

AIによるインサイト、プロジェクトの実行、チーム間のコミュニケーションがすべて1つのワークスペースに統合されている環境をお探しなら、今すぐClickUpを無料で始めてみましょう。✨

よくある質問

これは、機械学習モデルの構築、トレーニング、デプロイを行うための企業向けデータおよびAIプラットフォームです。チームはこのプラットフォームを活用し、単一のクラウド環境からデータレイクハウスの管理やAIガバナンスの監視を行っています。

AutoAIは、表形式のデータを自動的に分析し、最適な機械学習アルゴリズムを選択するノーコードツールです。機能エンジニアリングを行い、候補となるモデルをリーダーボードでランク付けするため、最も精度の高いモデルをデプロイすることができます。

このプラットフォームでは、デプロイメントスペースやガバナンスモニターを設定するために、クラウドの概念を十分に理解している必要があります。また、アップロード前の生データのクリーニングや構造化といった手動プロセスは自動化されません。