Machine Learning Accelerator を使用して AI を Looker に導入する
Google Cloud Japan Team
※この投稿は米国時間 2023 年 9 月 23 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。
ML はデータからより多くの価値を引き出す機会をもたらし、ビジネス ユーザーはその価値を知りたがっています。しかし、今日の ML 専門家は多くの要求に対応しなければならず、その専門知識は非常に貴重なものとなっています。もしデータ アナリストが自分で ML モデルを作成し、テストできるとしたらどうでしょうか？
Google Cloud では、それが実現すれば、データ アナリストがビジネス インテリジェンスへの予測分析の導入を加速できるようになると考えています。Looker 環境で管理されたデータを使用して ML モデルを構築することで、ビジネスのあらゆる側面で得られるインサイトを変換し、チーム全体でそれを利用することが可能になります。
今年に入って Google は、Looker と BigQuery ML を統合した Looker アプリケーションである Machine Learning（ML）Accelerator for Looker をリリースしました。このアプリケーションは、ML ツールへのシンプルなアクセスを提供し、信頼できるデータを使用してモデルのトレーニングと実行ができるようにすることで、ML ワークフローを簡素化します。また、トレーニングから評価、推論生成に至るモデル作成のすべてのステップを、Looker の「信頼できる情報源」データに基づいて処理します。Looker ユーザーはコードを記述することなく、現在使用しているビジネス インテリジェンス プラットフォームで ML を使用できるため、データ アナリストによる ML のさらなる導入が促進されます。Machine Learning Accelerator は Looker Marketplace から無料で入手でき、どの Looker インスタンスにもインストールすることができます。
仕組み
ML Accelerator for Looker は Google Cloud 環境と完全に統合されているため、Looker を利用するビジネス ユーザー、BigQuery を利用するアナリスト チーム、Vertex AI を利用するデータ サイエンティストによる連携が可能になります。たとえば、ビジネス ユーザーがニーズを認識し、そのニーズを満たすモデルが見つかるまで複数のモデルを評価します。その後、BigQuery データチームに追加データを依頼し、モデルを強化できます。そして最終的に、データ サイエンティストがそのモデルを本番環境で稼動させ、大規模な利用を開始できます。
このたび、BigQuery ML で ARIMA Plus モデルを使用した Single Time Series Forecasting という新しい ML モデルタイプを追加しました。これは BigQuery ML で特に人気のあるモデルタイプの一つであり、Looker ユーザーに提供できることを嬉しく思います。Looker Explore を選択し、任意の指標とそれに対応する時間ディメンションを選ぶだけで、その指標の予測がすぐに得られます。Time Series Forecasting モデルタイプを使用して、商品の売り上げや総収益といったビジネス指標の将来的トレンドの予測も可能です。
ML Accelerator for Looker は分類と回帰のモデルタイプもサポートしており、幅広いユースケースに対応します。たとえば、過去の顧客離れに関する Looker データを調査しているアナリストが、同じ Looker データセットを使用して、分類モデルで将来の顧客離反リスクを予測したり、過去のマーケティング キャンペーンの広告費用対効果（ROAS）に関するデータを持つマーケティング チームが、回帰モデルを使用して将来のキャンペーンの ROAS を予測したりすることができます。これらのモデルタイプはどちらも、Explainable AI のブーストツリー手法を使用しているため、結果を予測するために最も重要な特性を明らかにすることもできます。今後、さらに多くの BigQuery ML モデルタイプをサポートしていくことを予定しておりますが、追加を希望されるモデルタイプがありましたら、Looker アカウント チーム経由でお知らせください。
今すぐ使用を開始する
ML Accelerator for Looker の使用を開始するには、Looker Marketplace からインストールしてください。関連するチュートリアル ブロックをインストールすることもできます。YouTube で視聴できるデモや、Qwiklabs で受講できるトレーニング コースも用意されています。また、Looker、BigQuery ML、Vertex AI で ML を活用するための準備をお手伝いする Google Cloud Professional Services もご利用いただけます。詳細については、Looker の無料トライアルにお申し込みいただくか、Google Cloud の営業担当者にお問い合わせください。
- クラウド コンサルタント Andy Crutchfield
