競争優位性の基礎となる機械学習、高度な分析プロセスに必要な3つの要素とは

　多くの業界で競争優位性の基礎になるといわれる機械学習。そのため、機械学習とAIへの投資は急加速しており、今後さらに進むと予測されている。しかし、実際には実装の遅れが指摘されており、その原因として、AIの導入に必要な専門知識の不足が挙げられている。

　機械学習とAIの実装には、分析データセットの構造と処理を標準化することが重要だ。とはいえ、ツールやテクノロジー、データのサイロ化に加えて、「機械学習プロセスごとに1つのパイプライン」といった考え方の浸透が阻害要因となり、実現が難しいのが実情だ。そのためデータサイエンティストは、予測モデルを構築するよりも、データを処理することに多くの時間を費やしている。

　本資料では、高度な分析プロセスに必要となる3つの要素について解説した上で、機械学習とAIの実装における問題を明らかにしていく。またその解決策として、適切なエンドツーエンドの分析プロセスの実施を提示しており、その実現に役立つクラウドデータ分析プラットフォームについても紹介する。