1. 概要
AutoMLを活用した時系列予測モデル（forecasting models）は、ビジネス課題に対して、売上予測、在庫管理、配送時間予測、株価予測など幅広い用途に活用できます。Google Cloudでは、Vertex AI、BigQuery、Dataflowなど複数のサービスを組み合わせて、高度なMLパイプラインを構築・運用します。
2. データ準備（Preprocessing）
ETLプロセスの役割
- Dataflow を使用して、データの前処理や欠損値処理、特徴量の変換を行います。Dataflowは、ETL（Extract, Transform, Load）プロセスに適したツールです。
- BigQuery ML は分析には便利ですが、AutoML利用時の前処理には必須ではありません。
EXAM FOCUS:
Dataflowでデータ変換を行い、MLモデルに適した形式に整える。
CAUTION ALERT:
BigQueryでの分析機能に頼りすぎず、DataflowやVertex AIなど適切なツールを選択。
3. モデル構築・トレーニング（Model Training）
パイプラインの自動化
- Vertex AI Pipelines を使用して、データ前処理、モデル学習、デプロイまでのプロセスを一元管理し、自動化します。これにより、再現性の高いMLワークフローが実現できます。
EXAM FOCUS:
Vertex AI Pipelinesでスケーラブルかつ再現性のあるMLパイプラインを構築。
CAUTION ALERT:
BigQuery MLやCloud Composerは限定的な用途。パイプライン全体の管理にはVertex AI Pipelinesを選択。
4. モデル評価・最適化（Model Evaluation and Optimization）
継続的な評価とチューニング
- Vertex AI Workbench を活用して、インタラクティブな開発環境でモデルの反復的なチューニングと評価を行います。
- ハイパーパラメータの調整にはVertex AI Experimentsが有用ですが、初期構築段階では必須ではありません。
EXAM FOCUS:
モデルの最適化と評価にはVertex AI Workbenchを活用。
CAUTION ALERT:
ハイパーパラメータチューニングに偏らず、全体の構成とパフォーマンス評価を重視。
5. モデルの監視とデバッグ（Monitoring and Debugging）
モデルのパフォーマンス監視
- Vertex AI Model Monitoring を用いて、モデルの精度やパフォーマンスをリアルタイムでトラッキングします。これにより、パフォーマンス劣化やデータドリフトに対応できます。
デバッグ用ログ取得
- Cloud Logging を活用して、トレーニングや推論時の詳細なログを収集し、エラーの原因を特定・デバッグします。
EXAM FOCUS:
Vertex AI Model Monitoringでモデルパフォーマンスを継続的に追跡。
CAUTION ALERT:
Cloud Loggingはデバッグ用途。モデルの構成やパフォーマンス向上には直接寄与しない。
6. 各シナリオごとの適用例（学習ポイント）
| シナリオ | 重要ツール・アプローチ |
|---|---|
| 在庫管理の時系列予測 | Vertex AI Pipelines + Model Monitoring |
| 株価予測モデルの評価と最適化 | Vertex AI Workbench + Model Monitoring |
| 配送時間予測とデバッグ | Vertex AI Pipelines + Cloud Logging |
| 販売予測とスケーラブルな運用 | Dataflow + Vertex AI Pipelines |
まとめ:
Google CloudにおけるAutoML forecasting modelsでは、Dataflowでの前処理、Vertex AI Pipelinesによるワークフロー自動化、Model Monitoringによる継続的なパフォーマンス追跡、Cloud Loggingでのデバッグ体制がカギです。状況に応じてWorkbenchやExperimentsも補助的に活用しましょう。