データ分析を手掛ける専門家やサービス提供企業の担当者が、機械学習の活用方法などを説明した。勝山公雄氏PwCの勝山公雄氏は、データ分析を活用した意思決定の迅速化・高度化という企業経営の流れを指摘。ビッグデータをうまく活用するには「型を学んで自分たちにあったやり方を作り上げることが大切」と述べた。Process)に分析を組み込む、データ分析チームの組織(O:Organization)づくり、テクノロジー(T:Technology)の導入の4要素で構成されるVPOTフレームワークを紹介。健氏マイクロソフトが整備する世界最大規模のクラウドインフラ「Azure(アジュール)」は、多様なプラットフォームサービスの充実度で競争優位を築いている。中でも約25年にわたり取り組んできた、データから将来予測する機械学習や、画像・音声・テキストを認識する深層学習(ディープラーニング)のテクノロジーで先行。クラウド上で提供する分析ツール「マシンラーニング」では、ユーザーはあらかじめ備わっている最新分析アルゴリズムを使って、より容易にモデルを構築できるようにした。2015年9月には、深層学習も含めたビッグデータ分析パッケージ「コルタナ・アナリティクス・スイート」をリリース。同社の大谷健氏は「専門家が必要だった機械学習の技術的、経済的な障壁を下げ、ビッグデータの民主化につながります」と、その意義を強調した。取締役CAO筒井直人氏データ分析から有用なパターンを発見するデータマイニング(分析)のソリューションを提供するアイズファクトリーの筒井直人氏は、ビジネス理解・データ理解・データ準備・モデル構築・評価・展開の六つのフェーズを定めた「CRISP-DM」と呼ばれるデータマイニング・プロジェクトのプロセスモデルを紹介。「手元にあるデータで何ができるかではなく、まずビジネスの理解から始め、売り上げアップ・顧客増のために、ダイレクトメールの効率を上げるといった目標を明確にすべき」と指摘した。従来は専門家と高度なツールが必要だったデータ準備・モデル構築に対して、同社は、データのオートクレンジング機能などを搭載した解析プラットフォーム「bodais」を提供。「解析作業の敷居が下がり、気軽にデータ活用を始められるようになりました」と語った。Reserved.ページのトップへトップページ。