講演の後半では、トレジャーデータの技術を利用しているリブセンスが、活用事例を紹介してくれた。リブセンスの村田氏は、現在、第1次(1960年代)、第2次(1980年代)に続き、「第3次AIブーム」が来ていると話す。ブームになった理由は、ストレージ技術、ネットワーク技術、コンピューティング技術が発達し、コモディティ化が進んだことで、データの収集、蓄積、解析のハードルが下がったためだそうだ。クラウドサービスを利用すれば、手元にデータやサーバを用意することなく、初期投資なしで大量のデータを処理できる。これにより、過去に発案されたものの実現困難だった機械学習などのAI技術が容易に試せるようになった。これがアイデアを持つ人の行動を後押ししている。この状況を受け、リブセンスも中古マンションを対象とするリアルタイム査定サービス「IESHIL(イエシル)」でトレジャーデータの「Hivemall」などを通じ、機械学習技術を実際の事業に応用している。村田氏によると、トレジャーデータの各種製品を導入したことで、IESHILの事業立ち上げが加速されたという。大量データの前処理と保存、運用コードの実行に関する課題が、トレジャーデータの製品で以下のように解決できたのだ。データの前処理:解析対象のデータはクローリングして取得したもので、形式や表記ルールは多種多様だ。したデータを名寄せするには、表記揺れを吸収して整えなければならないが難しい。これに対し、ワークフロー管理ツール「digdag」を使ったことで「車輪の再発明を回避」しつつ、読みやすくメンテナンスしやすいコードが作れた。大量データの保存:分析に利用するデータを集約するため、大容量ストレージが必要だった。これに対し、分散処理技術のHadoopにより、「気兼ねなく大量にデータが投入できる」ようになった。PostgreSQL互換のPrestoで「集計処理も一瞬」で済むという。運用コードの実行:研究用コードはRやPythonといったプログラミング言語で記述されており、運用時に本番環境で動かしにくかった。これに対し、「Hivemall」は機械学習システムを可読性の高いSQLで動かせて、課題を「スケーラブルに解決」できた。JapanTetsudo.com当サイトは最新ブラウザでの閲覧を推奨します。広告について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。