あらゆるデータと分析ツールを「AIが正しく動くプラットフォーム」に統合
こうした時代の流れの中で、「当社もそろそろAIを使ったDXを」と考える経営層もいるだろう。しかしそんな動きに対し、「誰が」「どうやって」と現場が困惑するケースも少なくない。果たして、AIや機械学習といったテクノロジーを自社の事業や経営に活かすにはどうしたら良いのか。
柿崎氏は、ここで改めてAIの定義をとらえ直すことの重要性について語った。そもそも、AIの定義は明確なものがない。あえて言えば、AIとは「プログラム」であり、したがってAIが正しく動くプラットフォームが必要になる。
「Databricksが提供するのは、まさにこの『AIが正しく動くプラットフォーム』です。AIはすぐに結果が出るものではなく、一定量のデータを与えて学習させ、そのモデルと照らし合わせることで成果を出していく。その一連のライフサイクルを適切に回す環境として、適切な要件を兼ね備えています」（柿崎氏）
データ活用の流れとして、まずはインプットするための構造化・非構造化データを各所から収集・蓄積し、データクレンジングや正規化を行う必要がある。そのデータをAIで学習させ、結果を見ながらデータを加工して分析するのが、一連のライフサイクルだ。そして、最終的にはデータの結果から判断や予兆検知、レコメンドなどのアウトプットが求められる。
こういった取り組みを行う際、多くの人は「AIが何かを変えてくれるのではないか」という淡い期待を抱くかもしれない。しかし、機械学習で解決できる問題は、氷山の一角のようなものだと言う。これを踏まえずに取り組もうとすると、次の4つの課題にぶつかることになる。
「Databricksは、これら4つの課題をすべて解決できる」と柿崎氏は語る。「ユニファイド・データ・アナリティクス・プラットフォーム」では、世にあるビッグデータとビジネスデータを利用するため、AWS（Amazon Web Service）やMicrosoft Azureと連携した「エンタープライズ・クラウド・サービス」を提供。さらに、データを取得して溜める「ユニファイド・データ・サービス」や分析したデータをデータサイエンティストが活用するための「データサイエンスワークスペース」も備えている。後者を利用することで、BIツールの統合もシームレスに行うことが可能だ。
