content日本IBMは3月26日、データベース事業に関する戦略説明会を開催した。Db2」の最新版をリリース予定で、それに際して“AIデータベース”というコンセプトを打ち出した。これまで、データベース領域における人工知能(AI)の活用では、ワークロードの最適化、バックアップやリストアの自動化、ハードウェアリソースの最適化、データ圧縮の自動化&最適化など、機械学習によって運用負荷の大きいデータベースインフラの維持や保守をAIで極小化するというものだった。AI(AIを組み込んだデータベース)」と呼び、既にクラウドやオンプレミスのDb2に実装しているという。AI(AIを生み出すためのデータベース)」を実現する。Query」、(3)自然言語で人と会話するような「データ探索」――の各エリアに注力する。データ仮想化では、あらゆる場所に点在する複数のデータソースにたまっているデータを物理的に1カ所に集めることなく仮想的にデータを統合する。データの集約を手動で行うと、データの整合性を確保するのに手間がかかるほか、データの移動やコピーが無駄になってしまうという問題があった。これに対して、IBMのアプローチは、AIを使ってデータソース同士に自律的なやりとりをさせることでデータを取得し、データの移動やETL処理を不要にするというものだ。データを保持するエッジノードは周辺と自律的に最適ルートで通信処理を行い、管理ノードは最後に必要最低限のマージ処理だけを行うため、全体の負荷を低減できるとしている。データウェアハウス(DWH)を作らずにデータを統合することも可能になる。Queryは、教師なし学習によってデータソースをベースとして学習モデルを作成し、その学習モデルを使ってSQL文に自動で変更を加えるというものだ。既存のSQL文では表現しきれない“それらしき”データや新たな洞察を自動で導き出せるようになる。Explorer」を提供する。「月ごとの平均売上」などと自然言語で入力すればそれがそのまま表示され、データを確認する軸も自動的に検知・提案してくれるようになっている。Cloud」を導入したことも明らかにされた。海外の販売データと国内の生産データを対象としたデータ分析基盤を構築し、基幹データの一元化とリアルタイム化を実現した。Japanは、CIOとITマネージャーを対象に、ビジネス課題の解決とITを活用した新たな価値創造を支援します。ついて運営会社サイトマップ当サイトは最新ブラウザでの閲覧を推奨します。permission.このサイトでは、利用状況の把握や広告配信などのために、Cookieなどを使用してアクセスデータを取得・利用しています。これ以降ページを遷移した場合、Cookieなどの設定や使用に同意したことになります。Cookieなどの設定や使用の詳細、オプトアウトについては詳細をご覧ください。