統合型オープン データ クラウドでデータから価値を創出

※この投稿は米国時間 2021 年 10 月 12 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

本日、Google Cloud Next ではデータチームがデータ関連業務を簡略化し、データからスピーディに価値を引き出せるイノベーションを発表いたします。これらの新しいソリューションは、革新的でミッション クリティカルなデータドリブン アプリケーションを実現するリアルタイム分析を備えた最新型のデータ アーキテクチャを組織が構築するうえで威力を発揮します。

データのプロでさえ、質の低いシステムとテクノロジーの制約を頻繁に受けています。最近の調査では、調査対象企業のうち、データへの投資から価値を創出できている企業は全体のわずか 32% に過ぎないことが明らかになりました。これまでのようなアプローチでは、アクセスが難しくて速度が遅く、信頼性も低いうえに複雑な、まとまりのないシステムしか構築できていなかったのです。

Google Cloud では、データに対するアプローチをシンプルにしてデータクラウドを構築できるようお客様を支援することで、こうした現状を変えるべく取り組んでいます。Google Cloud のデータ プラットフォームはあらゆる規模の組織のスピード、スケーリング、セキュリティ、信頼性において比類のないものです。また、業界をリードする機械学習（ML）と人工知能（AI）が組み込まれており、オープン標準ベースのアプローチが採用されています。

Vertex AI とデータ プラットフォーム サービスで ML のスピーディなモデリングを実現

2021 年 5 月に Vertex AI をリリースしたことで、Google Cloud のデータ パイプラインを活用した、信頼性の高い標準化された AI パイプラインをデータ サイエンティストとデータ エンジニアが構築できるようになりました。本日、これをさらに一歩進めるために Vertex AI Workbench をリリースいたします。Vertex AI Workbench は ML モデルのスピーディな構築とデプロイを実現し、データ サイエンティストと組織の価値創出までの時間を短縮する統合型ユーザー エクスペリエンスです。データ エンジニアリング機能が直接データ サイエンス環境に統合されているため、データの取り込みと分析、ML モデルのデプロイと管理をすべて 1 つのインターフェースから行えます。

Dataproc や BigQuery、Dataplex、Looker といったデータサービスのインテグレーションによってサービス間のコンテキストの切り替えが減ったことで、従来の Notebooks に比べて Vertex AI Workbench ではモデルの構築とトレーニングを 5 倍の速度で行うことができます¹。マネージド Notebooks を通じて提供されるこれらの機能により、データ サイエンティストはワークフローの構築、調整業務、変換作業、セキュリティの実装、機械学習オペレーション（MLOps）をすべて Vertex AI 内でスピーディに行うことができます。

IDC の AI and Automation Research Practice 担当グループ バイス プレジデントである Ritu Jyoti 氏は次のように述べています。

「IDC の AI StrategiesView 2021 では、AI イニシアチブのスケーリングにおける 5 大課題のうちの 3 つが、モデルの開発期間、スケーラブルなデプロイ、モデル管理となっています。BigQuery や Spark on Google Cloud などのデータサービスを Vertex AI や MLOps サービスと連携する Vertex AI Workbench によって、ML ワークフロー全体で共同開発環境が実現されます。これにより、データ サイエンティストとデータ エンジニアはより多くのモデルをより簡単かつスピーディに 1 つのインターフェースからデプロイ、管理できるようになります。」

e コマース企業 Wayfair では、データサービスと AI サービスを利用して自社のマーチャンダイジング機能を変革しました。Wayfair のエンジニアリングおよび商品部門でアドテック、カスタマー インテリジェンス、機械学習の責任者を務める Matt Ferrari 氏は次のように述べています。

「Wayfair ではデータがビジネスの柱となっています。16,000 を超えるサプライヤーから提供される 2,200 万以上の商品を扱う当社では、巨大なエコシステム全体でお客様のニーズにぴったり合う商品を見つけやすくするプロセスが、挑戦しがいのある課題となっています。オンライン カタログと在庫の管理、強力なロジスティクス ネットワークの構築、サプライヤーとの商品データのより容易な共有などで BigQuery をはじめとするサービスを利用して、パフォーマンスが高くメンテナンスの手間がかからないデータに大規模にアクセスできるようにしています。Vertex AI Workbench と Vertex AI Training によって、高スケーラビリティのモデルを開発、トレーニングする機能の導入が加速されます。」

BigQuery Omni: クロスクラウドの分析とガバナンスでデータサイロを解消

さまざまな業界の企業がデータクラウド戦略の策定とビジネス成果の適切な予測のために Google Cloud を選択しています。そして、BigQuery は各社のソリューション ポートフォリオの中でも特に重要な役割を果たす存在となっています。ハイブリッド環境とマルチクラウド環境の複雑なデータ管理に対処するために、このたび BigQuery Omni の一般提供を発表いたします。これにより、お客様は Google Cloud、AWS、Azure にまたがってデータを分析できるようになります。

業界をリードするビデオ ゲーム パブリッシャーの Electronic Arts では BigQuery Omni を使用して、広告とゲーム内購入の相関関係を明らかにするクロスクラウドの分析機能を構築しています。また、大手ヘルスケア企業の Johnson & Johnson では、BigQuery Omni を使用して、移行を行うことなく Google Cloud と AWS S3 のデータを統合しています。

この柔軟性が高いフルマネージド型クロスクラウド分析ソリューションを利用することで、どこにいても、安全かつ費用対効果の高い方法で質問に回答したり、データセット全体で 1 つの画面から結果を共有したりできます。こうしたマルチクラウド機能に加え、Dataplex が間もなく一般提供される予定です。これにより、すべての分析ツールから安全にデータにアクセスできるようにしながら、データを分散させることが可能なインテリジェント データ ファブリックが利用できるようになります。

Spark on Google Cloud がデータ エンジニアリングをもっとシンプルに

データ エンジニアリングの負荷を軽減すべく、このたび Spark on Google Cloud のプレビュー版を発表いたします。Spark on Google Cloud は Google Cloud データ プラットフォーム向けの世界初となる自動スケーリング / サーバーレス Spark サービスです。データ エンジニア、データ サイエンティスト、データ アナリストはデータのレプリケーションやシステム間のインテグレーションを自分で行うことなく、好みのインターフェースから Spark を使用できます。この機能を使用することで、デベロッパーはインフラストラクチャのプロビジョニングや調整を手動で行うことなく、自動スケーリングするアプリケーションとパイプラインを作成できます。この新たなサービスにより、Spark は Google Cloud のプレミアム サービスへと生まれ変わります。お客様は BigQuery、Dataproc、Dataplex、Vertex AI のうちどれを使用しても、すぐに利用を開始して無制限にスケールできます。

Spanner と PostgreSQL の融合: 汎用的なインターフェースでグローバルかつリレーショナルなスケーラビリティを実現

Google は、グローバルにスケーリング可能なフルマネージドのリレーショナル データベースである Cloud Spanner を、より多くのお客様に PostgreSQL Interface で使用していただけるよう、プレビュー版として提供を開始しました。この新しい PostgreSQL Interface により、企業は一般的な PostgreSQL エコシステムのスキルやツールを使用して、Spanner の類を見ないグローバル スケール、99.999% の可用性、強整合性を活用できるようになります。

このインターフェースは、最も一般的な PostgreSQL のデータ型と SQL の機能を使用する Spanner の豊富な機能セットをサポートしているため、革新的なアプリケーションの構築を始めるための障壁を低減します。デベロッパー チームはすでに持っているツールやスキルを使用して、PostgreSQL Interface で構築したスキーマやクエリを他の Postgres 環境に簡単に移行できるため、柔軟性と安心感を得ることができます。プレビュー版の利用をご希望の場合は、こちらのフォームに入力してください。

Google Cloud は長年にわたって PostgreSQL エコシステムに関する取り組みを進めてきました。お客様は、PostgreSQL、MySQL、SQL Server のワークロードを実行できる柔軟性から Cloud SQL を選択しています。Cloud SQL では、データベースのプロビジョニング、ストレージ容量の管理など、時間のかかる作業に煩わされることなく、豊富な拡張機能のコレクション、構成フラグ、オープン エコシステムを利用できます。

Auto Trader は同社の Oracle フットプリントの約 65% を Cloud SQL に移行しましたが、これは引き続き同社の戦略的な優先事項となっています。Cloud SQL、BigQuery、Looker を使ってユーザーのデータへのアクセスを容易にし、Cloud SQL のフルマネージド サービスを利用することで、Auto Trader のリリース サイクルは 140% 以上向上（前年比）し、ピーク時には 1 日で 458 回も本番環境にリリースできました。

Looker との統合により拡張されたアナリティクスを実現

このたび、Tableau と Looker が新たに統合されたことを発表いたします。この統合により、お客様は分析を運用化し、信頼性の高いリアルタイムのデータを使用してデプロイメントをより効果的にスケールし、デベロッパーや管理者のメンテナンスを軽減できます。Tableau のお客様はまもなく Looker のセマンティック モデルを活用できるようになり、データへのアクセスを民主化しながら、これまでにないデータ ガバナンスを実現することが可能になります。また、エンタープライズ セマンティック レイヤと Tableau の主要な分析プラットフォームを組み合わせることもできるようになります。未来は不確かなものかもしれません。しかし、Google はパートナーとともに、お客様の今後の計画を立案するためにサポートします。

Google は、組織が従来のビジネス インテリジェンスを超えて Looker を活用するための新しい方法の開発に引き続き取り組んでいます。Looker 内部の革新に加え、Google Cloud の他の部分でも統合を進めています。そこで本日は、お客様が信頼性の高いデータ エクスペリエンスを提供し、拡張アナリティクスを活用してインテリジェントなアクションを実行できるようにするための新しい方法をご紹介します。

まず、使い慣れているツールで、信頼できるデータへのアクセスを民主化できるようになります。コネクテッド シートではすでに、使い慣れたスプレッドシート インターフェースで BigQuery データをインタラクティブに探索できますが、まもなく Looker のセマンティック モデルで、管理されたデータやビジネス指標を活用できるようになります。この機能のプレビュー版を年内に提供開始する予定です。

今回発表するもう一つの統合は、Contact Center AI 向けの Looker のソリューションです。これにより、企業のすべての自社データから分析情報を得て、カスタマー ジャーニー全体をより深く理解し、評価できるようになります。たとえば、サポートへの問い合わせをコンテキスト化することで、最も価値のある顧客が最高のサービスを受けられるようにすることが挙げられます。

構造化されていない医療用テキストからのインテリジェントな分析情報へのアクセスを簡素化する、新しい Healthcare NLP API向けの Looker ブロックについてもご紹介しましょう。FHIR（Fast Healthcare Interoperability Resources）に対応しているため、医療機関、医療保険会社、製薬会社は、テキスト内の医療コンセプトのコンテキストと関係をすばやく理解でき、さらに、これを他の臨床データソースにリンクさせて、AI や ML による追加のアクションを開始することができます。

Google Earth Engine と Google Cloud で Google の強みを発揮

ここに、Google Earth Engine on Google Cloud のプレビュー版を発表できることを嬉しく思います。このリリースにより、Google Earth Engine の 50 ペタバイトを超える衛星画像や地理空間データセットのカタログを惑星規模の分析に利用できるようになります。Google Cloud のお客様は、Earth Engine を BigQuery、Google Cloud の ML テクノロジーと Google Maps Platform に統合することができます。データチームは、持続可能な調達から、エネルギーや材料費の節約、ビジネスリスクの理解、新しい顧客ニーズへの対応まで、世界がどのように変化し、どのような行動を取ることができるのかについて理解を深めることができます。

10 年以上にわたり、Earth Engine は、世界中の研究者や NGO をサポートしてきました。今回の新たな統合により、Google と Google Cloud の強みが融合することで、企業は地球にとっても自社事業にとっても持続可能な未来を創造できるようになります。

Google Cloud は、あらゆる規模、あらゆる業界の企業と協力して、データクラウドを構築できることに深く感謝しています。私の基調講演セッションでは、データベースから、意思決定をサポートするアナリティクス、そして将来を予測して自動化する AI や ML まで、企業がどのようにしてデータの力を最大限に活用しているかをご紹介しますので、ぜひご参加ください。また、BigQuery、Spanner、Looker、Vertex AI に関するプロダクトの最新の技術革新についてもご紹介します。

皆様がデータをインテリジェンスに変えていく方法をお伺いするのを楽しみしています。ご連絡をお待ちしております。

^{1. 出典: Google 内部データ、2021 年 9 月}

- データベース、アナリティクス、Looker 担当バイス プレジデント兼ゼネラル マネージャー Gerrit Kazmaier