業務における機械学習の割合が重要

「クラウドで機械学習」の落とし穴　AWS、Azure、GCPをどう使う？（2/2 ページ）

公開 2017年12月06日 05時00分

[TechTarget]

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購入の前に注意しておきたい点

　クラウドの機械学習だからと言っても、現時点ではどの基盤でも満遍なく使える状態というわけではない。オンライン不動産サイトを運営するTruliaのエンジニアリング担当バイスプレジデント、ディープ・ヴァルマ氏は、さまざまな製品を評価した結果、機械学習の作業の大半を社内で実施を継続し続けると語る。同氏のチームではデータベースにRedis、データ取得にKafka、データ分析にPythonというように、主にオープンソースツールを使用して、分析インフラを構築し展開している。

　機械学習の環境を自前で構築するか、ソフトウェアベンダーに委託するのかという決定は、自社の業務の中で機械学習がどれほど重要であるかによって左右されると、同氏は主張する。Truliaの場合には、機械学習を使用して顧客を理解することが不動産販売事業の中核となるので、機械学習モデルがどのように動作するのかを、あらゆる手順において実践的な知識として身に付けることが社員にとっては重要だったと、同氏は続ける。これにより、トラブルシューティングが簡単になり、さらにカスタマイズというアプローチも可能になる。

　「自社事業の成功の中核となると考えている分野には、投資しないといけない。ただし、自社事業の目標に含まれない分野の事業は、自前で一から始めようと考えない方がいい」と同氏は語る。

　大企業で仮に、機械学習の仕組みを自前で構築することが最善の選択肢だと判断した場合でも、さまざまなベンダーを評価する際に注意が必要だ。Amazonのクラウド基盤には、設定作業の必要なコンポーネントが多数あるため複雑だという。Microsoftのクラウド基盤は、厳密に言えば機械学習よりもアプリケーション開発に向いている。IBMはクラウドインフラの改良を進めているが、同社は利益の大部分をオンプレミスのソフトウェアから得ているため、どうもそちらの分野に注力しがちだ。

クラウド基盤差別化の決め手はサービス

　どのベンダーも、クラウド基盤を改善すべきだ。どの企業もクラウド基盤の市場の覇権を握ることを目指しているからだ。ホプキンス氏は、既に勃発しているベンダー同士のこうした勢力争いが、今後も続くと予測している。企業と企業が持つデータを自社のクラウド基盤に引き付けるため、各ベンダーは、ストレージと、キュレーションされ事前に書き込まれたアルゴリズムなど、列挙すれば長いリストになるほど多数の機械学習サービスを、低価格で提供するようになるだろう。

　「クラウドはコモディティ化するだろう。ストレージの利用料金は限りなくゼロに近づき、インフラも同様の扱いとなるだろう。決め手はサービスの内容となり、特にデータアナリティクス製品は差別化要因になる」とホプキンス氏は予測する。