PyCaret

需要予測AI

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サービス基本情報

FitGapにおけるすべての評価は、公平性を最優先に、客観的なアルゴリズムを用いて計算されています。製品の評価方法は「FitGapの評価メソッド」、シェアデータの算出根拠は「シェアスコアの算出方法」をご覧ください。

PyCaretとは

PyCaretは、Pythonのオープンソース低コードAutoMLライブラリです。前処理・学習・評価・モデル管理といった一連のワークフローを統一APIで自動化しており、通常は数百行になりがちな実装を少ないコードで再現できます。内部ではscikit-learnをはじめとする複数のフレームワークをラップしており、モデルの比較や再現性のある実験運用を効率的に進められます。時系列モジュールでは、setupによる変換パイプラインの構築から予測期間の設定、候補モデルの学習・比較・チューニングまでを一括実行できるため、需要予測におけるベースライン作成と改善サイクルの短縮に役立ちます。高速なプロトタイピングを重視する環境に向いており、データサイエンティストが少人数の中小企業から、現場部門の市民データサイエンティストを巻き込んで分析を横展開したい中堅・大企業まで幅広く活用できます。また、分析教育の場面での利用にも適しています。FitGapの料金評価はカテゴリ36製品中1位で、教育、学習支援の業種別シェアもカテゴリ36製品中1位です。費用面を抑えながら分析教育やプロトタイピングに使いたい場合に候補になります。

強み

ローコードで手軽に予測

PyCaretはPythonで動作するローコードの機械学習ライブラリです。数行のコードを記述するだけで、データの前処理からモデルの比較・評価までの一連の工程をまとめて実行できます。前処理や可視化の多くが自動化されているため、機械学習に精通していない担当者でも直感的に操作しやすい設計となっています。またJupyter環境との親和性が高く、短時間でプロトタイプを構築できる点も特徴の一つです。

自動モデル選定機能

20種類以上の機械学習モデルを一括比較し、最適な予測モデルを自動的に選定するAutoML機能を備えています。`compare_models`関数を用いることで候補モデルを迅速に評価でき、従来の手動による試行錯誤にかかる工数を大幅に削減できます。これにより、需要予測モデルの精度検証をより効率的に進めることが期待できます。

多用途な機械学習プラットフォーム

回帰・分類・クラスタリングなど多様な分析タスクに対応しており、需要予測に限らず幅広い用途で活用できます。汎用性の高いワークフローを備えているため、社内のさまざまな業務データをひとつの環境でまとめて分析できる点が特徴です。また、ノートブック形式でモデル開発を進められるため、チーム内での共有や共同作業もスムーズに行いやすい構成となっています。

注意点

Pythonライブラリ運用が前提で、非エンジニアのみでは扱いづらい

PyCaretはPythonのオープンソース低コードライブラリとして提供されており、GUIを中心に操作できる需要予測SaaSとは異なり、Pythonコードを実行できる環境や体制が前提となりやすい点に注意が必要です。そのため、非エンジニアが単独で導入・運用を完結させることは難しく、導入検討を進める段階では技術担当者との連携が不可欠になる場合があります。FitGapの操作性評価はカテゴリ36製品中31位、導入しやすさ評価は21位、サポート評価は35位です。Python環境の構築や運用支援を社内で担えるかを、導入前に確認しておく必要があります。

Time Seriesは定型ワークフローに沿う必要がある

PyCaretのTime Seriesモジュールでは、公式APIドキュメントの仕様上、学習環境と変換パイプラインを初期化するsetup関数を他の関数より先に呼び出す必要があります。この構成は手順を統一しやすい反面、既存の社内パイプラインや独自の処理フローを持つ環境では、相対的に制約として感じられる場合があります。導入を検討する際は、自社の運用フローがPyCaretの定型ワークフローと適合するかを事前に確認しておくことが望ましいでしょう。

利用できるPythonバージョンの制約に注意

PyCaret 3.1.0の公式リリースノートでは、Python 3.7のサポートが停止されており、同バージョンでの動作は保証されない旨が明記されています。そのため、社内のPython実行環境がバージョン固定で運用されている場合、PyCaretのアップグレードに合わせた環境調整が必要になる可能性があります。導入を検討する段階で、現行のPythonバージョンと組織内の更新ポリシーをあらかじめ確認・整理しておくことが望ましいでしょう。

カテゴリ別マーケットシェア

2026年3月 FitGap調査