ホワイトペーパー紹介｜スマートな意思決定を加速する機械学習と人工知能を活用したデータ管理

こんにちは！インサイトテクノロジーマーケティング本部です。

デジタルエコノミー時代の世界は、人工知能（AI）と機械学習（ML）によって大きく塗り替えられています。多くの企業が、この革新的なテクノロジーを、市場競争力の源泉として活用しています。AIとMLを使って成功するには、2つの重要な要件があります。データサイエンスの十分な知識を備えていることと、データに効率的にアクセスするための自動化と安全なアクセスが準備されていることです。特に、AIやMLが必要とするデータを、データソースからスムーズかつ継続的にデータが取得できることが非常に重要です。このためには、自動化されたシームレスなデータ管理インフラが不可欠になります。

今回ご紹介するホワイトペーパーでは、AIフレームワークとMLフレームワークのデータアクセスおよび集約における主な課題を示し、AIとMLの価値を最適化する5つの方法をご提示しています。また、AIとMLの潜在能力を最大限に発揮できるソリューションも紹介しておりますので、ぜひ以下の内容から読んでみてください！

AIとMLフレームワークの主な課題

データアクセスと集約

スケーラブルでないDIYプロジェクト

重要なデータソースのデータへのアクセスと処理を、自作型（DIY）で行っているのであれば、将来的にスケーラブルなモデルとは言えません。データを最新の状態に保ち、本番データと同期させることが課題となります。本番データは、最も価値の高いデータです。通常、本番データには個人情報（PII: Personally Identifiable Information）が含まれており、データのプライバシーとセキュリティの問題がさらに大きく生じます。本番データへのアクセスを開発チームや運用チームと共有すると、漏洩リスクが生じ、企業にとっては規制リスクに対する脆弱性が残ることになります。

逐次処理か、並列処理か

さらに、1つのデータセットのスナップショットにアクセスできるだけでは不十分です。ビジネス戦略を遂行するためには、複数のシナリオを繰り返し実行したり、複数のアプリケーションを並行して実行したりして、それらの結果を比較しなければなりません。したがって 1つのスナップショットだけでは十分とは言えません。それがチーム全体のボトルネックになり、迅速に結果を得ることができず、最終的な価値の低下につながります。複数のシナリオやアプリケーションに、同じデータソースのコピーを利用して、並列実行することで、企業は迅速な意思決定プロセスを実現することができます。

データ管理

AIフレームワークやMLフレームワークを活用するには、その基となるデータソースにも俊敏性が求められます。従来型のデータセットを利用する場合には、さまざまな要件に対応するために、セグメント化や、コピーを行って、データを提供する必要があります。手動での対応で、コストとセキュリティの課題を同時に解決することは、とても困難で、かなりの時間がかかる上、ビジネスに対する直接的なメリットもありません。それでも、企業が無用なリスクを避けるためには、非常に重要なことになるのです。

AIとMLの価値を最適化する5つの方法

AIとMLのメリットを実現するには、前述の課題への対処を、迅速に、セキュアに、自動的に、そしてスケーラブルに実行することが大切です。本資料では下記のような5つの最適化方法を挙げております。

データ取り込みの自動化：AIやMLのソリューションで利用可能なデータを最大限に活用するには、自動化を通じて、従来型のデータソースから、柔軟かつ容易にデータを取り込めるようにする必要があります。
新たなデータソースへのスムーズな対応：AIとMLのワークフローでは、新たなソースへの対応やパイプラインの変更を、途切れることなくスムーズにテストして、必要なアプリケーションにデータを提供できるようにしなくてはなりません。
本番環境へのシームレスな移行：AIとMLのデータパイプラインが中断することのないように、変更を予測し、テストを行ってから、本番環境に移行を行う必要があります。
ビジネス要件に対応できるスケーラビリティ：堅牢な仮想化を行うことにより、必要な量のデータや必要なサブセットデータを、オンデマンドで提供でき、インフラの多大なオーバーヘッドコストが発生することがなくなります。
ガバナンス：費用対効果の高い構成可能なマスキングをシームレスに行うことにより、個人情報へのアクセスを制限でき、リスクを大幅に軽減できます。

Delphix Dynamic Data Platform（下記：DDDP）はAIおよびMLのためのデータ管理ソリューションとして、上記のような対応方法を統合してご提供します。本資料ではDDDPに関する詳細内容やAIとMLにおけるデータパイプラインについてより詳しく解説しておりますので、ぜひ下記ボタンよりダウンロードしてご一読ください！