AutoML（Automated Machine Learning）とは、機械学習パイプラインの設計と最適化を自動化する技術です。データの前処理、特徴量エンジニアリング、モデル選択、ハイパーパラメータチューニングなどの工程を自動的に行います。
AutoMLがカバーする領域
自動特徴量エンジニアリング、自動モデル選択、自動ハイパーパラメータチューニング、ニューラルアーキテクチャ探索（NAS）、自動アンサンブル構築など、機械学習ワークフロー全体の自動化を目指します。
代表的なツール
Google AutoML、Auto-sklearn、TPOT、H2O AutoML、AutoGluon、PyCaret、MLJARなどが利用可能です。コードをほとんど書かずに高性能なモデルを構築できるため、機械学習の民主化に貢献しています。
AutoMLの限界
ドメイン知識の反映、データ品質の問題への対処、結果の解釈性の確保、計算コストの管理など、完全な自動化にはまだ課題があります。専門家のガイダンスとAutoMLの組み合わせが現時点では最も効果的です。