GCPで実践する機械学習＆ビッグデータ分析――さらなるクラウド活用の秘訣とは

　クラウドが普及し、複数のクラウドサービスの使い分けをはじめとする、一歩踏み込んだクラウド活用を検討するケースが増えている。ITコンサルティング企業に話を聞くと、中でも問い合わせが多いのが、さまざまなデータを組織横断で収集・保存するデータレイクを構築し、それらの大量データの活用を模索する方法をPoCとして実装・評価したいというニーズだという。

　そうした仕組みを実現する上で注目されているのが、機械学習やディープラーニング、画像・言語処理において特徴のあるサービスを提供するGoogle Cloud Platform（GCP）だ。その機械学習サービスには、顔検出機能など学習済みモデルをAPIとして提供するものと、Googleのモデル構築にも利用されている機械学習の学習・予測を実行できる環境を提供するものがある。

　機械学習には大量のデータが欠かせないが、その点においてもGCPに有用なサービスが用意されている。その1つ、BigQueryはフルマネージドサービスのため人手による管理を不要にし、数千台規模のマシンの並列起動により処理を高速化、さらには完全な従量課金とニーズにかなう要件を備える。本資料では、これらサービスをどう利用すべきか、そのヒントを提供する。