GCPで提供されるサービスを誰でも簡単に使えるように--グルーヴノーツ

大河原克行 2017年11月17日 15時59分

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 グルーヴノーツは、専門知識がなくても、データを用意するだけで、機能を持たせた画面上のブロックを、マウス操作によってつなぎ、誰でも簡単に機械学習機能を持ったアプリを開発でき、すぐに使い始めることができる「MAGELLAN BLOCKS」を発売している。

 Google Cloud Platform(GCP)で提供される各種サービスを、誰でも簡単に使えるようにするのが特徴だ。


グルーヴノーツ 代表取締役社長の最首英裕氏

 グルーヴノーツの社長を務める最首英裕氏は「ビッグデータ処理基盤のBigQueryや、機械学習サービスであるCloud Machine Learningなど、GCPで提供される機能は強力であるものの、それを活用するためには専門知識やプログラミングスキルが必要である。また、GCPには、『この商品はいくつ売れるのか』といったことを予測する機能は、直接提供していないため、その点を作りこむ必要があり、ここでもプログラミングが必要になる。GCPでは、TensorFlowなどによって、コーディングそのものを誰でもができるようにしているが、このハードルをさらに引き下げ、コーディングをしなくてもサービスを活用できるようにするのが、MAGELLAN BLOCKSである」と話す。さらに「プログラムを1行も書かずに、ブロックをつなげることで、機械学習を活用したアプリが構築でき、販売数量予測などに活用できるようになる」と続けた。

ブロックを組み合わせるだけで構築できるMAGELLAN BLOCKS
ブロックを組み合わせるだけで構築できるMAGELLAN BLOCKS

 例えば、小売店では、いまだに経験と勘に頼って発注を行っているケースが多いと指摘する。

 「多くの小売店は、昨対比や、前日比だけで、発注している。雨が降ったら、客足が落ちるということは知っているが、気象データと組み合わせるとさらに高い精度での需要が予測できることを多くの人が知らない。実は、降水のデータよりも、日照時間のデータの方が、客足や需要に影響を及ぼすといった結果が出ており、曇りの時間が長いと客足が鈍るといったこともわかる」とする。

 最首社長は、関西電力が提供している発電量と、気温と日照時間などの気象情報を組み合わせることで、気候と電力使用量の関係を、学習させ、電力使用量を予測するデモストレーションを行ってみせた。CSVファイルのデータを組み合わせて学習した結果、過去の出来事や動向から、特徴を作り上げ、新たな条件からはなにが起こるのかを予測することができるという。

気象データと電力使用量のデータを組みあわせて、使用量を予測するデモ
気象データと電力使用量のデータを組みあわせて、使用量を予測するデモ

 ここでは、独自開発のニューラルネットワークを利用し、GCPのCloud Machine Learningエンジンを活用して、最適な形に精度を高めるようにチューニングしたり、トレーニングの自動化をしたりできるという。

 このように、既存のデータを活用することによって、予測することができる環境を専門知識がなくても構築できるのが、MAGELLAN BLOCKSの特徴だ。

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