Googleは2018年7月25日(米国時間)、Google Cloud Platform(GCP)で、ユーザーがSQL文を書くことにより機械学習が実行できる「BigQuery ML」を、ベータ版として提供開始したと発表した。
Googleは2018年7月25日(米国時間)、Google Cloud Platform(GCP)で、ユーザーがSQL文を書くことにより機械学習が実行できる「BigQuery ML」を、ベータ版として提供開始したと発表した。
Googleは新機能を、同社がGCPで進める「AIの民主化」の一環だと説明した。「データを活用した機械学習あるいは予測分析が、RやPythonの書ける人たちだけしかできないのでは、人材不足を解消できず、ビジネスの現場における機動的なデータ活用も妨げられる」としている。
GoogleはAIの民主化への取り組みとして、「Cloud AutoML」では、認知系の機械学習/AIを使ったカスタム機械学習モデルの構築を、ノンプラミングで実行できるようにしている。Cloud AutoMLは画像内の物体認識/分類に加え、文書の分類、翻訳に対応した。
一方、BigQuery MLでは、数値データに基づく予測のための機械学習モデルの構築と適用を、SQL文が書けるデータアナリストやビジネスパーソンが、データを移動することもなく実行できる。
BigQuery MLは名前の通り、GCPのデータウェアハウスサービスである「BigQuery」の機能として提供される。BigQuery上のデータを対象とし、下図のようにSQL文を発行することで、予測モデルを構築し、さらにこのモデルを実行できる。当初は線形回帰モデルの構築に特化するという。
他にBigQuery関連では、表のクラスタ化への対応、「Google Earth Engine」(衛星写真データ)との連携に基づく地理情報システム「BigQuery GIS」のパブリックベータ提供開始、BigQueryへの問い合わせ結果を地図上にプロット表示できるアプリケーション「BigQuery Geo Viz」のパブリックベータ提供開始、GoogleスプレッドシートからBigQueryに対する問い合わせを直接実行できる「Sheets data connector for BigQuery」のベータ提供開始などが発表された。
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