IsraelServiceRankingBlogsContactAIIotMobilityDXFutureClnSecLSCommOther[スタートアップ紹介Vol.4]SparkBeyond-前半2019年01月4日InterviewAITweetイスラエルは、1990年代以降、グローバル企業の誘致に成功し、エコシステムが成熟してきています。弱程度存在するといわれています。代替、大量のデータから得られる人間では気づかない洞察、人間が立ち入れない危険な地域での人間に代わってのデータ取得、作業代替などがあるでしょう。本日紹介するのは、この会社です。長文のため、前半、後半に分かれています。データ内の複雑なパターンを発見することができる自動調査エンジンを構築しています。数字など様々なデータソースに接続し、ビジネスにおける課題や問題における最適解を提供することができると共に、適応型機械学習アルゴリズムによって、データの変化に伴って解を自動化することもできため、世界中の企業から注目を集めています。ついて伺ってみました。SparkBeyondをオススメする理由はなんでしょうか?良質なイスラエルのスタートアップの特徴であるのですが、コンセプトが明確な点です。技術と大規模なコンピューティングを組み合わせて、データに隠されたブレークスルーを加速することを目標としています。データの意味を理解して複雑なパターンを発見するリサーチエンジンを提供しているということです。解説すると、測定可能なビジネス目標を念頭に置いて最適な予測モデルを構築するために、膨大な量のデータをスキャンし、数式、方程式、データが変化すると、機械学習アルゴリズムを使用して適応するようになっています。ヘルスケアなどを含めた統計的な数字に関する何千もの外部ソースと組み合わせ、そして、より正確な予測を得るために知識を洗練するアイデアや仮説を使ってそれを導き出すことができるというわけです。)がどういったものか説明しておきます。通常のデータマイニングとは、統計学、パターン認識、人工知能等のデータ解析の技法を大量のデータに適用することで知識を取り出していくことであり、いわゆるこれをインターネット上で行うことです。乗)にもなるといわれ、リアルタイムで処理する情報量もそのうち数割を占めるといわれ、膨大なデータをリアルタイムに的確(スピーディーに、適切に)に処理することが求められてきます。この場合、現在使われているような単純なデータマイニングでは、実用性に乏しくなってしまいます。車の走行データ、医療への応用など考えてもらえば、想像しやすいと思います。Mining(自動調査)を搭載することで、どのように企業の問題解決を導くことができるのでしょうか?現代社会では、前述したように膨大な量のデータが存在し、発生し続けています。そのデータが、そもそも自社の問題解決に影響するか、しないかを判別する必要があります。関連しそうなデータの分析はこれまでの経験値で分析できますが、関連するか、しそうなのかよくわからないデータの取り扱いが困るわけですね。つを収集して、仮説を立てて、検証するといったことは、あまり現実的ではないです。