2019年04月15日 05時00分 公開
特集/連載

人工知能(AI)で急成長のデータサイエンスツール、商用とオープンソースの違いは?IBM、Cloudera、Domino Data Lab、Oracle以外にも

商用製品からオープンソースまで、人工知能(AI)を使ったデータサイエンスツールの選択肢が広がっている。うまく利用すれば、データアクセスや分析モデル作成、データ管理の共同作業が簡便になるだろう。

[Maria Korolov,TechTarget]
画像

 データサイエンスツールは、データサイエンティストのチームが高度な分析課題に共同で取り組むのを支援してくれる。チームはデータサイエンスツールを使って、各種データソースからデータを取り込み、目的に合った分析ツールや機械学習ツールを選び、大規模な分析モデルを作成してビジネスに役立つ予測ができる。これらのツールはビッグデータと高度な分析技術を組み合わせることで、企業が膨大なデータを管理し、モデリングプロセスをスピードアップできるよう支援する重要な役割を果たす。

 データサイエンスツールに求められている役割は、分析チームがデータエンジニアやアプリケーション開発者と連携して進める自動化やコラボレーション、継続的な管理を支援することだ。だが「今あるツールの大半は、モデルの作成とデプロイ(配備)までしかカバーしていない」と、調査会社Constellation Researchのアナリスト、ダグ・ヘンシェン氏は指摘する。

 「モニタリングと継続的なライフサイクル管理は通常、別扱いとなっている。IT担当者やアプリケーション開発者へのサポートはまちまちだ」(ヘンシェン氏)

 調査会社MarketsandMarkets Researchによると、データサイエンスツール市場は年平均約39%のペースで成長し、2021年までに1010億ドル規模を超える見通しだ。調査会社IDCは、コグニティブ(認知)コンピューティングと人工知能(AI)ソフトウェアについて、ビッグデータおよび分析技術のカテゴリーの中で最も急成長している部類に入ると説明。今後数年間の年平均成長率(CAGR)は36.5%と予想する。

 データサイエンスツールの中でも以下の4つは、コラボレーションやワークフローアプリケーション用の商用製品として代表的なものだ。

  • Watson Studio(IBM)
  • Cloudera Data Science Workbench(Cloudera)
  • Domino Data Science Platform(Domino Data Lab)
  • Oracleが買収したDataScience.comのツール

 他にもさまざまなアプリケーション用の多様なデータサイエンスツールがある。例えば、Google、DataRobot、H2O.ai、SAS Instituteが手掛ける自動機械学習ツールは、各ユーザー企業の分析プロジェクトでモデルの開発とトレーニングに使われている。

オープンソースが開くさまざまな機会

ITmedia マーケティング新着記事

クラウドファンディングを活用して広告出稿 MOTION GALLERYと電通が「AD MISSON」を提供開始
自己資金は乏しくても共感性が高く社会貢献の見込めるプロジェクトが情報発信できるため...

news017.jpg

「A/Bテスト」ツール 売れ筋TOP10(2021年10月)
今週は、「A/Bテスト」ツールの売れ筋TOP10を紹介します。

news030.jpg

コンテンツSEOでやらかしてしまいがちな3つの勘違い
ITmedia マーケティングで2021年3月に連載して多くの反響をいただいた「勘違いだらけのEC...