「正しく使用する場合に限り、メリットがある」　AppierのAIサイエンティストが語るAutoMLの未来図とは：AutoMLを安易に適用しないように

　AutoMLの恩恵を受けられる分野の一例がデジタルマーケティングだ。十分なデータの裏付けがある反復作業や複雑な作業は、手作業よりも自動化ツールを適用した方が効率的だ。こうした作業にAutoMLを導入すれば、人間は反復作業から解放され、質が求められるタスクに時間を割けるようになる。

「人間をプロセスに入れること」のメリットとデメリットを検討する

　AutoMLの導入によってヒューマンエラーのリスクを最小限に抑えられるが、エラーを完全に排除することはできないとスン氏は指摘する。例えば、モデル自体に誤りがある場合は、人間がプロセスに関与していなくても誤った結果を出力してしまう。

　「人間が問題解決プロセスに関わることでモデルの動作が間違っていることに気付き、それを修正できる場合がある」（スン氏）

　人間をプロセスから排除すれば高い効率を得られるが、安易に行うとより多くのエラーを引き起こす原因になるとスン氏は指摘する。

　「現時点で最良のソリューションは、特定の分野でAutoMLを使用する半AutoMLの導入だ。特定の処理を自動化することで効率を高めることができる。そのため、ビジネスの目標にとって本当に有益な場合にのみAutoMLを利用すべきだ。『技術のために技術を使う』とならないよう注意が必要だ」（スン氏）