日本テラデータは12月6日、同社のグローバル・サービス部門「Think Big Analytics」が提供するエンタープライズAIに関する戦略について説明した。

Think Big Analyticsの「Think Big」は、テラデータが2014年9月に買収したオープンソースに特化したビッグデータ・コンサルティング企業。Think Big Analyticsおよびテラデータが提供するサービスは「Velocity Service Portfolio」として定義されている。

  • 「Velocity Service Portfolio」

「Velocity Service Portfolio」としては、これまで22のサービスが提供されてきたが、今年の10月に米国で開催された「Teradata PARTNERS Conference 2017」において、アドバイス～アキテクト設計を提供する「AI Strategy Service」と「I Rapid Analytic Consulting Engagement(AI RACE)」、デザイン～実装までを提供する「AI Foundation Service」、最適化～運用管理の「AI Analytics-as-a-Service」の4つのAIサービスが新たに提供されることが発表された。

  • 4つのAIサービス

「AI Strategy Service」は、企業が現在行っているプロジェクトを検証し、ビジネス戦略に適合したAIユースケースを提案。「AI RACE」では、企業が投資を行う前に、PoV（Proof of Value）を実施し、アナリティクス・ソリューションから得られる潜在的ビジネス価値のインサイト（洞察力）を6週間から10週間程度で提供。「AI Foundation Service」は、企業と連携してディープラーニング・プラットフォームの構築と実装に取り組む。そして、「AI Analytics-as-a-Service」では、AIを活用し、既存のビジネス・プロセスを最適化および改善ためのメカニズムを設計、監視するという。

最近、多くの企業がAIの活用に前向きな姿勢を示しているが、同社が今年の7月、売上高5000万ドル以上のグローバル大手企業260社に行った調査では、80%企業がAIに対してすでに投資を行っており、多くの企業がAIの効果を期待している結果が出たという。一方で、、AIソリューションの購入検討、構築、デプロイに関する十分なスキルを持った人材が社内にいると回答した企業は28%に留まり、人材不足に対する課題もある。この調査結果を踏まえテラデータでは、「ROIを最大化するために、企業はAIによって破壊されるビジネスのパターンを再認識し、ROIを得るための適切で俊敏な戦略策定が必要であることを認識する必要がある」と指摘している。

  • 売上高5000万ドル以上のグローバル大手企業260社に行ったAI活用の調査

日本テラデータ Think Big アナリティクス本部長 小峰誠司氏

説明会において、Think Big アナリティクス本部長 小峰誠司氏は、アナリティクス導入の成功に必要な要素として、顧客のビジネス課題をヒアリングしてアナリティクスの導入判断をサポートする「ビジネス・コンサルティング」、アナリティクス・ソリューションを仮説をたてて検証する「データサイエンス」、ITとして実装する「ソリューション実装」の3つを挙げ、「これらを三位一体で提供することで、お客様が納得できる提案ができる。これがテラデータのが強みだ」と述べた。

  • 小峰氏が挙げたアナリティクス導入の成功に必要な要素

同社ではこの中のデータサイエンスに部分において、10月の「Teradata PARTNERS Conference 2017」で、データサイエンスのスキルと分析を提供するサービスとして「Agile Analytics Factory」を発表し、ソリューションを強化している。

「Agile Analytics Factory」は、データサイエンスのスキルとアナリティクスの専門知識をAs-a-Serviceのプログラムとして提供する。

  • 「Agile Analytics Factory」

「Agile Analytics Factory」には ベスト・プラクティス、コード、知的財産（IP）、実証済みのデザイン・パターンで構成され、AIソリューションの実装の迅速化と早期RoI達成を支援する「AIアクセラレーター」があり、現在、「AnalyticOps Accelerator」と「Financial Crimes Accelerator」がアナウンスされている。

「AnalyticOps Accelerator」は、ディープラーニング・モデルの生成、検証、デプロイ、管理するためのエンド・ツー・エンドの拡張性あるフレームワークを提供。「Financial Crimes Accelerator」では、ディープラーニングを活用し、クレジット・カード、デビット・カード、オンライン、支店銀行、ATM、電子送金、コール・センター等、リテール・バンキングの商品やチャネルを横断して、不正パターンを検出する。なお、「Financial Crimes Accelerator」は、2018年第1四半期に提供開始する予定だ。

  • 「AnalyticOps Accelerator」

  • 「Financial Crimes Accelerator」

小峰氏によれば、同社の「Think Big Analytics」ビジネスは、2017年は対予算170%と好調で、製造・通信の需要拡大が牽引したという。拡大要因としては、データサイエンス、エンジニア・チームを拡大したことを挙げ、来年は金融に注力していくとした。

同社ではAIを活用することで、レコメンデーションン・エンジン、カスタマージャーニー、需要予測、PAM/IoT、コンピュータビジョン、アナリティクスの自動化、音/音声/言語処理の7つの領域を日本独自に体系化、ソリューションを提供していく。

  • エンタープライズAI戦略として７つのビジネス・オフィアリング

特に、PAM/IoT、コンピュータビジョン、アナリティクスの自動化、音/音声/言語の領域ではAI効果が大きいという。

小峰氏は「AIを導入することによって新しいソリューションを提供できるようになった」と語った。