分析をより身近に。誰もが機械学習を利用できる未来が来れば
――開発にあたり、IoT共創ラボと協力されたそうですが？
庄司 IoT共創ラボは、「IoTって言葉が流行っているけど、結局何ができるの？」というところから、東京エレクトロンデバイスさん、マイクロソフトさんの声がけにより、複数の企業が知恵を出し合う場所として始まりました。当社はその一員ですね。
山崎 そもそも、IoTを1社で実現するのは現実的ではありません。データ収集にはセンサーなどのハードウェアが必要で、収集にはネットワーク、分析にはソフトを使うわけですから、いろいろなノウハウを持った会社が集まらないとIoTは実現できないんです。
――その中で御社は分析を担当されるわけですが、ご苦労はありましたか。
山崎 一般的に「データ」とは、データベースのテーブルに入れることができる、整ったものを指します。IoTでセンサーから出てくるようなデータは、そのように構造化されたものではありません。また同じデータでも、ハードウェアの仕様によって形や構造、並び順などが変わってきます。分析や可視化をするためにはデータを整える必要があるため、そこには技術がいりますね。
データ分析が得意な会社、クラウドでシステム設計するのに強い会社は多くありますが、その両方、クラウド上で構築したシステムと分析のノウハウを組み合わせて提供できる会社となると、かなり少ないと思います。精度の高い分析結果を導き出すにはこれまでの知見も必要になりますし、それらをまとめて提供できるのが我々の強みだと捉えています。
――今後の展開を教えてください。
庄司 我々のノウハウをより標準化し、パッケージソリューションに落とし込めたらいいなと考えています。機械学習がより低予算で利用できれば、製造業などの業種に関係なく、それこそ個人も含めたよりたくさんの方に使ってもらえるのではないでしょうか。Azureが安価で実現できるのも、多くの方がクラウド基盤を使うようになる未来を見越してのことだと思いますから。
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