登場し出したユースケース
AWSが誰でも使える「機械学習」を実現？ 有望市場への取り組みを見る（1/2 ページ）
機械学習モデルを構築するのは複雑で、数学者に委ねるのがベストだった時代もある。だが、Amazon Web Serviceなどの数社が、企業が機械学習を利用しやすくなるよう取り組んでいる。
Amazon Machine Learning では、入力データセットの可視化と調査に役立つインタラクティブな図が提供されている（出典：Amazon Web Service）《クリックで拡大》
「Amazon Machine Learning」はAmazon Web Service（AWS）のクラウドサービスだ。視覚化ツールとウィザードを提供することで、機械学習のユースケースモデルを開発者が構築しやすくしている。
Amazon Machine Learningでは、シンプルなAPIを使用してアプリケーションからごく簡単に予測を引き出すことができる。AWSとその競合企業は、特別なプログラミングや数学の能力が必要とされていた難易度の高い機械学習の分野を、ほぼ全ての人が利用できるようにしようとしている。
ニューヨークを拠点とするAWSマネージドサービスパートナーのLogicworksでシニアバイスプレジデントと最高技術責任者（CTO）を兼任するジェイソン・マッケイ氏は次のように語る。「2016年、情報分析はどの企業のTo-Doリストにも欠かせない項目になっている。AWSのチームが開発したツールにより、複雑で高額で基本的に動作が遅い機械学習が、簡単に処理できるサービスへと姿を変えた。Amazon Machine Learningは、その一例だ」
Amazon Machine Learningは、Amazonのデータ科学者と電子商取引部門が社内で使用していたアルゴリズムに基づいている。そう語るのは、カリフォルニア州サンタモニカを拠点とするAWSプレミアコンサルティングパートナーのCorpInfoでクラウドソリューションアーキテクトを務めるレイス・アル・サードーン氏だ。これらのアルゴリズムは、リアルタイム処理とバッチ処理の両方で、1日当たり数十億個もの推測に対応している。
Amazon Machine Learningは従量課金モデルを採用しているので事前にライセンスを購入したり契約を結んだりする必要はない。リクエスト単位で支払えばよいので、ハードウェアやソフトウェアへの投資は不要で、使い方を覚えるのにもそこまで時間がかからないとサードン氏はいう。管理者やデータアナリストがAWSのエコシステム（「Amazon Kinesis」「Amazon Redshift」「Amazon Relational Database Service」など）を理解していれば、使い方が難しくなることはほとんどない。それから、Amazon Machine LearningによってIT部門は調査や実験のペースを上げられるので市場投入にかかる時間を短縮できるとサードン氏は加える。
Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.
この記事の著者
関連記事
新着ホワイトペーパー PR
-
製品資料
[株式会社キーエンス] なぜRPA導入は頓挫する？ シナリオ作成の壁を乗り越える解決策とは -
製品資料
[株式会社セールスフォース・ジャパン] 「CRMは設計と無関係」は本当か？ PLMとの融合で実現する高速開発 -
事例
[日本ヒューレット・パッカード合同会社] AIエージェントの時代にどう備える？ 「新たな働き手」を支える3要素とは -
製品資料
[日本ヒューレット・パッカード合同会社] “横並びの自動化”から脱却、AI活用で生産性と競争力を高める秘訣 -
製品資料
[サイボウズ株式会社] AIが「わざわざ使うツール」になっていない？ 業務で自然に使う導線にする秘訣
こんなメディアも見られています
TechTargetジャパンに関連する情報をお探しであれば、こちらのメディアもお役に立てるかもしれません。
ベンダーコンテンツ PR
From Informa TechTarget
SpecialPR
アクセスランキング
-
1
なぜ「全社配布Copilot」は使われないのか？ 失敗に学ぶAI定着
-
2
法務と開発者で「言葉が通じない」問題 トヨタやソニーが語るOSS管理の真実
-
3
【漫画付き】ひとり情シス協会が明かす、RAG導入でしくじる企業「2つの共通点」
-
4
情シスの約8割が転職や退職を意識 調査で分かった“辞めたくなる最大の理由”
-
5
損保ジャパンはなぜ「COBOL」を捨てなかったのか？ 脱メインフレームの真相
-
6
ChatGPTは“検索しまくり”でGeminiは“淡泊”？ データが明かすAIの裏側
-
7
情報漏えいはなぜ繰り返されるのか 今すぐ見直すべき「境界」
-
8
BMWも導入 78兆円市場に化ける「フィジカルAI」の衝撃
-
9
「Wi-Fi 7」経由でWindowsが乗っ取られる？ 最高権限奪取の恐怖
-
10
「AI活用を前提とした業務PCへの移行」に関するアンケート
ホワイトペーパーランキング PR
-
1
不審メールの経路や見せ方に変化？ 2026年夏の3事例から見えた動向と対処方法
-
2
家庭用Wi-Fiルーターの業務利用は危険？ 避けるべき理由と具体的な対策
-
3
Microsoft 365を安全に運用 うっかりミスやサイバー攻撃に備えるデータ保護術
-
4
財務部門がAIを最大限に活用する方法 無駄のない戦略的リーダーシップへの道
-
5
LLMが兵器化？ 元FBI高官が鳴らす警鐘とセキュリティツール統合のポイント
-
6
「オンプレミス回帰」せざるを得ない“合理的な理由”
-
7
なぜRPA導入は頓挫する？ シナリオ作成の壁を乗り越える解決策とは
-
8
生成AIを開発に導入しても効果が見えない？ 実証実験で分かった成果と課題
-
9
経産省DX指針から読み解く、受発注業務デジタル化ロードマップ
-
10
HDDを使わない「SSDオンリー」が無謀なのはなぜ？
TechTargetジャパン SNS
@techtarget_itmをフォロー
インフォメーション
注目情報をチェック
TechTargetジャパンをフォロー