「大企業のインフラストラクチャーとしての導入を狙っていきたい」。米グーグルは2016年内にも、東京にデータセンター(DC)を開設し、「東京リージョン」として同社のクラウドサービス「Google Cloud Platform(GCP)」の提供を始める。早ければ11月中にも開設する見込みだ。

 東京DCの開設を機に、グーグルは大企業への導入を積極的に進める狙いだ。グーグル日本法人でGoogle Cloud Platform日本事業統括を務める塩入賢治氏は「東京DCの開設は大きなビジネスチャンス。大企業の中でも旧来型のインフラを持つ企業に対して、インフラのモダナイズ(近代化)を提案していきたい」と強調する。これまでGCPで、日本に最も近いDCは台湾だったため、レイテンシー(遅延時間)やセキュリティを考慮して採用を見送る企業もあったという。

グーグル日本法人でGoogle Cloud Platform日本事業統括を務める塩入賢治氏
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 東京リージョンは三つの独立した区画(ゾーン)を用意。海外DCのレイテンシーやセキュリティといった懸念が払しょくされることに加え、「東京リージョン内でのバックアップや、近隣の海外リージョンと東京リージョンとのバックアップなどが可能になり、使い方が広がる」と塩入氏は話す。

 大企業向け拡大と同時にグーグルは、強みであるビッグデータ処理や、機械学習機能関連のサービス分野にも引き続き注力する。現時点で利用者が多いゲームやモバイルアプリ開発、メディアなどへの導入拡大も同時に目指す。

機械学習関連サービスに強み

 GCPはグーグルが提供するIaaS(インフラストラクチャ・アズ・ア・サービス)とPaaS(プラットフォーム・アズ・ア・サービス)の総称だ。「GCPは社外向けのクラウドサービスとして特別に開発しているものではなく、グーグル社内で利用しているサービスと同一のものを社外にも提供している」と塩入氏は説明する。

 IaaSとしては仮想マシンサービス「Compute Engine」やストレージサービス「Google Cloud Storage」、No SQLのデータベースサービス「Cloud Bigtable」などを提供。PaaSではWebアプリケーション向けの開発環境をそろえた「App Engine」や、フルマネージドのデータウエアハウス「BigQuery」などのサービスがある。

 特にGCPは現在、機械学習関連のサービスを拡充中だ。画像や音声など学習済みのアルゴリズムをAPI(アプリケーション・プログラミング・インタフェース)として提供するサービスや、機械学習そのもののサービス「Machine Learning」など、複数の種類のサービスを提供済み。機械学習用のソフトウエアライブラリ「TensorFlow」も用意している。「当社の機会学習はディープラーニング(深層学習)を利用したもの。今年から『AI(人工知能)ファースト』を打ち出しており、今後も注力する領域」(塩入氏)という。

 こうしたPaaSの拡充に加えて、クラウドサービスを運用するためのツールの充実も、グーグルは進めている。米アマゾン ウェブ サービスのクラウドサービス「Amazon Web Services(AWS)」も対象にした性能監視ツール「Stackdriver」や、アクセス管理ツール「Identity&Access Management」など、「企業向けシステムで利用するために必要な管理機能も相次ぎ強化している」(塩入氏)。

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