新たなAIのインフラMLFlow
(Machine Learning Data Flow) α版公開
〜ビッグデータの収集・格納からAI解析まで容易に実現できるプラットフォームにより技術革新を加速〜
AIのすそ野を広げることが未来を創る――。その未来へ向けたイノベーターとして、データセクションは新たなサービスを開始します。
AIが電気やインターネットのようなインフラとなり、社会に潜むより多くの課題がAIで解決される世界はすでに垣間見えている状態です。しかし現在、解析の基となるデータ取得の難しさやエンジン開発の技術者不足、また開発期間の長さなど、発展を阻む壁もいくつか存在します。データセクションではこうした社会的な課題を解決し、さらに加速度的にAIの世界を推し進めるため、既存サービスとは一線を画すAIプラットフォームMLFlow(Machine Learning Data Flow)を開発。α版として公開することといたしました。
変化を追いかけるのではなく、変化を起こすデータセクション。私たちは今後もビッグデータとAIの新しいサービスを追求します。
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【新サービスの概要】
AIの世界を今よりも一般化するには、より多くの研究者や企業が参画し、継続的に改善される環境が必要であり、またその環境へのアクセスを容易にしなければなりません。データセクションではそうした問題意識から、研究者や企業などの開発者はもちろん、一般的なユーザーまで使いやすいAIプラットフォームを開発しました。
1.データ取得に強み
当社がこれまで強みとしてきたビッグデータ収集の技術とAIプラットフォームを接続。データの収集から解析まで、ご要望に合わせて一貫して行うことができます。
2.ご要望に合わせた使い方に強み
データ格納から解析結果のアウトプットまで一貫しての利用の他、ご自身の状況に合わせて必要な機能を選んで使うことも可能です。
- 自身での開発環境構築や高度な技術を必要としません。MLFlowをそのまま機械学習・DeepLearningの開発環境としてご利用いただけます。
- 自社内で開発環境をお持ちの方も、自社のエンジンを一部利用し、不足している部分をMLFlowで補完する使い方ができます。そのため、システムインテグレータ様においても、MLFlowをソリューション提供の高速化やエンジンの精度改善ツールなどとしてお使いいただけます。
- 当社がMLFlow上に格納している各種エンジンをご利用いただけます。各種ビッグデータを、適切な機械学習エンジンで解析することができます。
- 解析結果の精度判定ツールや教師データ作成ツールも装備。深層学習に向けた精度改善を行いやすい環境です。
3.容易なデータ格納に強み
データ格納も簡単なWebAPIで行うことが可能です。またデータも暗号化しますので、AI解析の基礎となるビッグデータの「置き場所」として機能。データ格納庫のインフラとなります。
4.クラウドとパッケージソフト双方に強み
当社の準備したクラウドサービス提供だけでなく、パッケージソフトとしてのご提供も可能。MLFlowの便利な機能はそのままに、ご自身の環境でAI解析を行うことができるため、データやコードを外部に公開しないセキュリティポリシーにあった使い方ができます。
【メリット】
- AI利用への障壁が低くなることで様々な技術の組合せが生まれ、技術的な課題の解決が早くなります。
- 優れたエンジンを高速大容量のクラウドサービスで利用可能。ソリューションが早く立ち上がり、開発期間の大幅短縮につながります。
- 企業・研究者が自分で開発環境を整える必要がなくなります。データセクションの提供するクラウドサービスやパッケージソフトを使うことで、環境構築よりも研究・開発そのものに時間を使うことができます。
【主な利用シーン】
- 大学の研究者:データの管理、教師データの作成を効率的に行い、研究に集中できる環境を提供します。
- 企業の研究開発:エンジン開発など、機械学習に関する実験的な取組みを安価に試すことができます。
- システムインテグレータのソリューション構築:ソリューションのローンチスピードを劇的に高速化します。また目的に合わせて自由にスケールアウトできるのも特長です。
【実用化している取り組みと今後の展望】
データセクションでは、MLFlowを研究開発およびソリューション構築に活用しており、開発期間の大幅短縮につなげています。すでに株式会社ブイキューブロボティクス様のドローンシステムとデータセクションのMLFlowが連携。太陽光パネルの異常検知に関するソリューションを作り上げ、実証実験が開始されています。
今後はこの実証実験でのノウハウを生かし、金融や医療など様々な分野にMLFlowを利用したソリューションを提供していく考えです。
【α版公開の目的】
データセクションでは、社内においてMLFlowを活用し、研究者の必要な時間が確保され、他システムとの連携も容易になることを確認しました。α版でより多くの皆様にご利用いただき、さらに優れたプラットフォームとして提供するための改善を行います。パートナー様とシステム改善を続け、今後α版から本格的なサービスとして展開の予定です。
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■本リリースについて
プレスリリースに掲載されている、サービス内容、価格、その他の情報は、発表日現在の情報です。その後、様々な要因により予告なしに変更となる場合があります。あらかじめご了承ください。