12:00テラデータのCTO、スティーブ・ブロブスト氏は、データサイエンスやアナリティクスの世界では最も影響力のある全米屈指の一人。「データが生み出す価値」が企業の命運を左右すると主張する。2017」で来日したブロブスト氏に話を聞いた。テラデータはアナリティクスやデータ活用に関する世界的な企業。「データウェアハウス(DWH)」の企業として、企業のIT部門にはよく知られた存在だ。中でもCTOのブロブスト氏は、2014年には全米トップCTOの第四位に選ばれており、ビッグデータ分析の世界では最も影響力のある人物の一人である。その独特の風貌と大きなジェスチャー、力強い口調で熱弁を奮う様子は、どこか「バック・トゥ・ザ・フューチャー」の博士を思わせる。Officer──テラデータは以前はデータウェアハウス(DWH)の会社という認識がされていました。以前は大きなデータの塊を作って、バッチ処理で分析をおこないマーケティングなどに活かすというイメージがあります。データを分析・活用するためのプラットフォームを提供しています。そのために必要になるのが「データレイク」というデータを格納する仕組みです。これは昔のような整備された静的なデータだけではなく、マシンやセンサー、SNSのような様々なビッグデータを貯蔵する仕組みです。Big)というチームが提供している「Kylo(カイロ)」というオープンソースのデータレイク管理向けソフトウェアあります。HadoopやNiFiとの統合も進めており、ストリーミングやメタデータを収集する仕組みとして提供しています。Deep」というフレームワークを作りました。これは、機械学習と深層学習のアルゴリズムを実装するためのモデリングを管理するためのものです。このフレームワークを使うことで、データ分析の専門家ではないビジネス部門の人や経営やマーケティングのそれぞれの部門が、データ分析のためのモデリングができます。「シチズン・データサイエンティスト」のためのものです。Deepには、Sparkの機械学習ライブラリやCaffe、TensorFlowなどが含まれますが、オープンソースに限定するものではなく、ベンダーのツールにも対応しています。アルゴリズムの最先端はやはりオープンソースの側にあると言えます。変化に迅速に対応していくために、プラグインによってアルゴリズムを追加できるというものです。金融サービスでの不正の検出や、製造業における品質管理や歩留まり管理などの分野があります。顧客の挙動や、製品に対する需要の予測といった領域に使われています。Deepの強みは、機械学習のような線形アルゴリズムとディープラーニングなどの非線形のアルゴリズムの両面で使えるということです。YARNベースのアーキテクチャのHadoopに対応しています。IoTにも適しています。製造ラインにおけるセンサーデータとディープラーニングは非常に親和性が高い。ハイテク系の製造工程では変数が100万近くあります。これに対して線形のアルゴリズムで分析するのは難しく、多階層型の非線形アルゴリズム、ニューラルネットワークを使って欠陥を検出していく必要がある。Deepはそうした作業に向いているのです。方法としては中心に様々な製造設備からの多くのデータを集約し、そこでモデルの作成を行い、そこで得られたモデルをエッジ側にプッシュするというものです。エッジ側ではルールを実行する狭い意味での最小限の分析(ナローアナリティクス)をおこない、学習とモデリングは中央で一元化して行います。例外が発生した場合は中央に処理を戻し、モデルを改良していくという流れです。デルやシスコがこのエッジの部分を担っています。細かい処理はエッジが行い、中央がモデルを作ってエッジに送るという仕組みは、大規模なIoTのプロジェクトでは一般的に行われている手法です。コネクテッド・カーであれば実際の実行は車両で行いますが、学習は中央のシステムがおこない、それによってモデルはさらに洗練化されます。即時の判断が必要なので、処理自体はエッジ側の車両がおこないます。したアーキテクチャの時代には、データの処理基盤のソフトウェアとアルゴリズムの両面が重要となります。そのため、分散型のデータベースであるHadoopのディストリビュータであるクラウデラや、ホートンワークスとの関係を強化してます。Hadoopで言えば、数年前までは「Hadoopが世界の飢餓まで救える」というぐらいに何でも解決できるという過剰な期待がありました。今はHadoopやCassandra、MongoDBなどの役割と使い分けが、冷静に話せる状況になったと思います。先ごろクラウデラがUSでIPOをした時、Hadoopのディストリビューターとは言わず「AI、機械学習のプラットフォーム」と自分たちを位置づけてIPOは大成功しました。私は数年前に「ビッグデータという言葉は消える」と予測しましたが、今その通りになって「AI・機械学習」がマーケティング上の期待時期にあると言えます。今後は「データとアルゴリズム」がビジネスを制する時代だということです。※この続きは、会員の方のみお読みいただけます(登録無料)。会員登録(無料)ログインはこちら※この続きは、会員の方のみお読みいただけます(登録無料)。EnterpriseZineの他、翔泳社のメディア、書籍に関わる。EYACCの森島さんはいかにして生まれたのか318SAPが会津若松で中小企業のものづくりのイノベーションに取り組む理由296AWSでセキュリティを高めるために今すぐやるべき7つのこと262企業のデジタルシフトはIoT、5G、サブスクリプションが牽引。×ログインEメールパスワード※旧SEメンバーシップ会員の方は、同じ登録情報(Eメール&パスワード)でログインいただけます。パソコン「EnterpriseZine」(エンタープライズジン)は、翔泳社が運営する企業のIT活用とビジネス成長を支援するITリーダー向け専門メディアです。イラストの無断転載を禁じます。記載されているロゴ、システム名、製品名は各社及び商標権者の登録商標あるいは商標です。