時系列予測の手間を大幅削減：Amazon SageMaker Canvasで実現するノーコードデータ準備
ビジネス界において、将来の需要、売上、在庫、リソース消費量などを予測する「時系列予測」は、より高精度な意思決定を導く重要な分析手法です。しかし、時系列予測に必要なデータ準備には、専門的な知識と多くの時間が求められてきました。特に、複数のデータソースを結合したり、欠損値や外れ値の処理を行ったり、特徴量をエンジニアリングする作業は、データサイエンティストや機械学習エンジニアの手間を多く要するものです。
こうした背景の中、Amazon Web Services（AWS）は、ノーコードで時系列予測モデルの開発とデータ準備を行うための画期的なツール「Amazon SageMaker Canvas」に、さらに便利な機能を追加しました。本記事では、時系列予測におけるデータ準備の課題をどのようにSageMaker Canvasが解決するのか、そして非エンジニア・非データサイエンティストでもどのようにこのツールを活用できるのかをわかりやすく解説します。
SageMaker Canvasとは？
Amazon SageMaker Canvasは、エンジニアリングやコーディングの専門的な知識がなくても、ビジネスアナリストをはじめとする様々な職種の人が機械学習モデルを作成・活用できるように設計された、グラフィカルユーザーインターフェース（GUI）ベースのノーコードツールです。データのインポート、前処理、モデルタイプの選択、学習、予測入力、結果の出力まで一連の作業がノーコードで完結します。
これまでSageMaker Canvasは分類や回帰タスクに強みを見せていましたが、近年成長を続ける「時系列予測」分野への対応が強化されたことにより、より多様な業界・業務において活用可能となりました。
時系列予測で重要な「データ準備」
時系列予測を実施する際に、モデル構築そのもの以上に重要とされているのが「データの準備」です。予測には、ターゲットとなる変数（例：売上）や特徴量（曜日、天気、プロモーション状態など）を一定の時間軸で整えた上で、適切な形式にまとめる必要があります。
しかしながら、現実のデータは複数の表に分かれていたり、毎時・毎日・毎週といった異なる周期で記録されていたり、場合によっては欠損や外れ値が含まれているなど、前処理なしに予測を行うのは難しい状況です。そのため、多くの時間や専門スキルを要し、ビジネス部門の担当者にとってはハードルの高いものでした。
Canvas新機能でデータ準備を自動化
この課題に対応するため、Amazon SageMaker Canvasにデータ準備の新機能が追加されました。これにより、ユーザーが事前に用意した「ターゲットテーブル」（例：店舗ごとの週次売上）と、それを補完する補助的な「関連テーブル」（例：プロモーション内容や天候情報など）をインポートするだけで、SageMaker Canvasがインテリジェントにそれらを統合・処理し、時系列予測用のデータセットを自動生成してくれるのです。
この過程には以下のようなステップが含まれています。
1. 自動的なテーブル間の関連付け
ユーザーは複数のソースからデータをCanvasにインポートできます。Canvasは内部でスキーマを解析し、関連性の高いカラムを結合キーとして自動で識別・結合します。たとえば「店舗ID」や「日付」などの共通項目を使ってテーブルをつなげます。
2. 欠損値や外れ値の自動処理
時系列データで欠かせないのが、安定的な系列の整備です。Canvasはタイムスタンプの連続性を維持するために、必要に応じて欠損値の補完や外れ値の補正といった処理を自動実行します。
3. ラグ特徴量や移動平均などのエンジニアリング
時系列予測において有効な特徴量の1つが、過去の値に基づく「ラグ特徴量」（例：前週の売上）や「移動平均」などの統計指標です。これらは元データに存在しないため、通常はPythonなどでコードを書いて生成する必要があります。Canvasでは、これらの特徴量を自動的に作成し、モデル学習用データセットに加えてくれます。
4. モデルタイプ選択とトレーニング
データが整ったら、Canvasは適切な時系列予測アルゴリズム（例えばDeepAR+など）を自動的に選定し、トレーニングを開始します。ユーザーは、学習の進行状況や精度をGUI上で視認可能です。
導入における利点
今回のアップデートにより、Amazon SageMaker Canvasを用いれば、以下のような実務的なシナリオでも、コーディングや高度な技術的知識なしに予測分析を進めることができます。
小売業：
・各店舗ごとの日次売上を予測し、在庫補充やプロモーション計画に活用
製造業：
・製造機械の稼働データを活用し、メンテナンス時期を予測
エネルギー業界：
・地域別のエネルギー需要を予測し、電力供給と調整に応用
物流業界：
・配送量の増減を予測し、人員配置や車両手配を最適化
これまで部門内で自由に機械学習を試すことが難しかった現場において、Canvasの機能強化は大きな一歩です。アナリストや業務担当者が自身の業務に合わせた予測モデルを構築できることは、企業全体でのデータドリブンな意思決定を加速させるでしょう。
個人情報保護とセキュリティへの配慮
SageMaker Canvasは、AWSのクラウドプラットフォームの一部として提供されているため、エンタープライズクラスのセキュリティとアクセス制御機能に基づいて運用されています。ユーザーごとにアクセス権限を細かく設定できるため、機密情報の取り扱いや社内ポリシーの遵守も万全です。
また、Canvas上ではAWS Identity and Access Management（IAM）を活用したユーザー管理が可能で、ログの記録や監査対応にも配慮された設計となっています。これにより、エンドユーザーの立場でも安心して実業務に導入しやすくなっています。
まとめ：予測分析を誰もが活用できる未来へ
時系列予測をはじめとする機械学習モデルの活用は、もはや一部の専門家や巨大IT企業だけのものではありません。Amazon SageMaker Canvasは、こうした高度な技術をより多くのビジネスユーザーに届ける手段として大きな役割を果たし始めています。
今回のアップデートでは、より使いやすく直感的なデータ準備機能が追加されたことで、非技術者による時系列予測のハードルが大幅に下がりました。これは、日々の業務に即した予測ニーズに素早く対応することを可能とし、リアルタイムに近い形でデータ分析を活用する企業文化を育む大きな後押しとなるでしょう。
もしあなたが、現在Excelや過去の経験則に頼って将来を予測しているなら、SageMaker Canvasを一度試してみる価値は十分にあります。データ科学の専門用語やプログラム言語にとらわれることなく、自分のビジネスに沿った予測や意思決定を支援する強力なパートナーとなることでしょう。
データ活用とその民主化を本気で考える今、Amazon SageMaker Canvasはその中心にあるノーコードツールとして、時代の追い風を受けながら、現場での実践知を取り込み今日も進化を続けているのです。
