機械学習の機は熟した――エンタープライズでの応用を予言
今後については、機械学習の応用が進むと予想した。
S/4 HANA、ビジネスネットワーク、クラウドアプリケーションからビックデータを構築できるほか、ハードウェア側もマルチコア、GPUなど高速な処理が可能となっている。これに加えて、ディープラーニング（深層学習）のアルゴリズムの開発も進んでいる。素地は整いつつあり、「機械学習の時代、インテリジェントなアプリケーションの時代になった」とPlattner氏は宣言した。
例として、適した人材を探す「CV Matching」（プロトタイプ）を紹介した。求人の際の職務記述書にあう人材を履歴書情報とマッチングして探すというもので、最適な人材を無駄なく探すことができるという。
最後のデモが、Digital Boardroomの現場版ともいえそうな「Knowledge Workspace」だ。大きな画面にジェスチャーを利用して、さまざまなデータを表示し、複数のデータを重ねて問題を分析するというものだ。
例では自動車のエアコンに異常が出ているという問題に対し、インシデントデータに車の仕様情報、エアコンパーツの仕様情報、地域データ、その地域の天気データなどをビジュアルに表示して、掛け合わせながら分析してみせた。
重ねたいデータのグリッドをドラッグしてデータに持っていきオーバーレイする。たとえば、インシデントのデータと地図を重ねると、地図上にインシデントの数が表示された
