データの元へと出向くAI機能
MapRによるAIへのアプローチはSAPのそれとは異なっているものの、共通している点がある。いずれの場合も重要なデータを保持しているプラットフォームにAIの機能がもたらされているという点だ。データの移送において、特にその容量が大きい場合には問題が生じ、移送時間もかかるため、データが格納されている場所でAIとデータを引き合わせれば、AI適用の機会が増すことになる。
Sparkのようなビッグデータテクノロジの場合、AI機能をデータの元にもたらせば、データの一部をサンプリングするだけでMLモデルを構築するというニーズも減らせる。AI機能がデータプラットフォーム上に共存しているのであれば、すべてのデータを用いたより正確なモデルの構築が当たり前になる。
全体的に見た場合、同じ週にリリースされたこれら2つの四半期アップデートによって、AI機能がアプリケーションやデータアナリティクスプラットフォームなど、あらゆる種類のソフトウェアに組み込まれつつあることが示されている。AIのこういった実用的な応用事例が増えるとともに、そして雑音が減るとともに、AIは有用かつ効果的なものになっていくはずだ。

この記事は海外CBS Interactive発の記事を朝日インタラクティブが日本向けに編集したものです。