機械学習もDBで実装、ビッグデータ分析・活用特化基盤でデータドリブン経営を推し進める

（4）機械学習とデータ分析の基盤を統一、高い予測精度を実現

　機械学習をデータベースで実装するメリットの事例も紹介された。ニュージーランドのディスカウントストアグループ企業では、100店舗以上約10万点の商品の在庫管理にVerticaを活用している。Verticaの持つ機械学習機能を使うことで、予測モデルの精度を大幅に向上させることができたという。以前は高性能な機械学習用のRサーバーを用意していたにも関わらず、大量データの学習処理に時間を要し、その結果、一部の商品についてしか需要予測ができていなかった。一般的に、機械学習の仕組みを導入する際、データベースとは別に基盤を構築する。しかしそうすると、データベースから学習用のデータを大量に移動させる必要があり、時間のロスが大きい。さらに機械学習専用の言語などで利用しなければならない。増えていく予測モデルの管理も手間がかかる。

　しかしVerticaはデータベースでありながら機械学習のアルゴリズムを実装している。（注5）これにより、機械学習専用の環境を準備する必要がなくなる。さらにVerticaの高速性を活用し、大量データの学習を高速に行うことができる。高速に学習が行えるため、数多くの予測モデルを作成することができる。また、予測モデルはデータベースオブジェクトとして保持するため、予測モデルの管理も容易だ。河西氏は「Verticaでは、大量データを高速に繰り返し学習することができたため、各店舗の特性を加味した予測モデルを2万以上作ることができています」と解説する。

　Verticaの機械学習機能と高速性を活かし、多様な予測モデルの作成を実現したことで、予測モデルの精度を向上させたことが高く評価された事例となっている。

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（注5）
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　河西氏は「これまでに話してきた通り、Verticaならビッグデータをストレスなく分析できます。さらに独自の機能でビッグデータを扱うさまざまな課題も解決できる。現時点でのデータ量はそれほどではなくても、今後、分析に使いたいデータは爆発的に増えていきます。大量データを活用するデータドリブン経営に向けて、是非Verticaを活用してみてください」とセッションを締め括った。