ITインフラテクノロジーAWARD 2016の2位に輝いたのは、「クラウド型機械学習」。多くの審査員が2016年にブレークすると太鼓判を押した。

 機械学習は、ビッグデータによってコンピュータをトレーニングし、データからパターンを認識させたり、経験則を導き出したりする技術のこと。ビッグデータを解析して予測モデルを作成。新たなデータに対して予測モデルを適用し、レコメンデーションや需要予測などに使う。

 以前からさまざなまなビジネスへの応用が期待されてきたものの、本格的に活用する企業は限られていた。利用が限られる最大の原因は、機械学習のシステムを自前で構築するには大きな手間とコストがかかることだ。ビッグデータを蓄積し、処理するストレージやサーバーへの投資に加えて、さまざまなミドルウエアを導入する必要もある。システムを運用するハードルも高い。さらに利用者には、機械学習アルゴリズムの高い知識が求められる。

初期投資なしで試せる

 クラウド型機械学習は、パブリッククラウド事業者が、機械学習のハードウエアやソフトウエアをクラウドサービスとして提供するもの。主なサービスには米Microsoftの「Microsoft Azure Machine Learning(ML)」、米Amazon Web Servicesの「Amazon Machine Learning(ML)」、米Googleの「Google Prediction API」がある(写真)。

写真●主なクラウド型機械学習のサービスの利用画面
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 モデルを生成する処理に必要なデータの容量や処理時間に応じた料金を支払って利用する。最大のハードルであるハードやソフトへの初期投資なしで機械学習を試せる。しかも、どのサービスも利用料金を低く抑えている。

 さらにMicrosoft Azure MLやAmazon MLは、GUIやウィザード形式によって、予測モデルを生成できるようにしている。機械学習のアルゴリズムなどに詳しくない利用者でも比較的容易に利用できるわけだ。

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