「Oracle Databaseで管理しているデータを高度なデータ分析に活用できれば、もっとビジネスの助けになる知見が得られそうなんだけど……」──そんな企業に試していただきたいのが、「機械学習」による高度なデータ分析を可能にするオプション「Oracle Advanced Analytics」だ。既存のデータベースをそのままハイレベルなデータ活用に生かせる手軽さが大きな利点である。[ビッグデータ][Big Data]
企業におけるデータ活用の新たなトレンドとして「機械学習」が注目を集めている。「当社にはハードルが高い」と尻込みする担当者もいるかもしれないが、実はOracle Databaseを利用している企業ならば、オプション製品「Oracle Advanced Analytics」を使って“今すぐ”に機械学習の取り組みを始めることができる。Oracle Databaseに蓄積してきた既存の業務データを、そのまま高度な分析に活用できるのだ。Oracle Advanced Analyticsを用いた機械学習のメリットと活用効果について、日本オラクルのスペシャリストらに聞いた。
2017年現在、多くの企業が多様なデータからビジネス競争力の強化につながる知見を見つけ出す「ビジネスアナリティクス(BA)」の実践を進めている。
従来の最も基本的な取り組みには、期間や地域、商品ごとに売り上げなどのデータを集計し、分かりやすい形に出力する「帳票システム」や「レポーティング」といったものがある。これらは、現在を起点にして「過去に何が起こったのか」を知り、将来の意思決定を支援する取り組みに位置付けられ、一般に「ビジネスインテリジェンス(BI)」と呼ばれる。
一方、データ活用の次のステップでは、過去のデータを基に「将来、起こること」を予測したり、定型のレポートからは読み取れない事象間の隠れた関連性を発見したりする段階となる。ここでは、「データマイニング」などの、より高度な手法が使われる。
このように、ビジネスにおけるデータ活用の手法やツールは、ビジネスニーズの変化やITの進化に伴い発展を続けてきたが、近年、新たに注目を集めているのが機械学習のテクノロジーを用いたアナリティクスである。
機械学習を用いたアナリティクスの大きな特徴について、日本オラクルの山中遼太氏(クラウド・テクノロジー事業統括 Cloud/Big Data/DISプロダクト本部 エンジニアリング部 エンジニア)は、「分析モデルの生成や適用が、機械(コンピュータ)によって自動あるいは半自動で行える点にあります」と説明する。
機械学習とは、データを基にシステムが自ら学習することで、その中から意味のあるパターンやルール、相関関係などを自動的に抽出し、それを新たなデータに適用していくテクノロジーだ。パターンやルールの抽出過程は「モデリング」とも呼ばれるが、機械学習の場合、モデリングはコンピュータによって数理的に行われ、基本的には人手を介さない。
例えば、「顧客の属性情報や過去の購買履歴などから、その顧客が特定の商品を購入する可能性を推測したい」というケースについて考えてみよう。この場合、従来はその領域に関して知見を有する人が仮説となるいくつかのモデルを作り、それらがデータに適合するかどうかを分析を通じて検証するといった過程を経て、最も適合度が高いものをCRMなどに適用するといった流れが一般的であった。
「それに対して、機械学習では既存のデータからアルゴリズムが自動的にモデルを生成します。もちろん、機械学習によって作られたモデルに対しても適合度の評価やモデルの洗練といった作業が必要となりますが、人手を介さずに仮説となるモデルを作るため、これまでに蓄積した大量のデータを迅速に活用することができます」(山中氏)
また、人手で扱うのは難しいほど多くの変数や場合分けを含むモデルから、人が見落としてしまうような未知の関連性を発見できる可能性も高まる。これらが、BAの延長上の技術として機械学習に高い関心と期待が寄せられている大きな理由だ。
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提供:日本オラクル株式会社
アイティメディア営業企画/制作:@IT 編集部/掲載内容有効期限:2017年5月16日
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