米Teradataは9月17日（現地時間）、Teradata VantageCloudに搭載するオープンかつコネクテッドなAI / ML機能「ClearScape Analytics」の新機能を発表した。これら新機能は企業のAI / ML投資のROI（Return On Investment：投資利益率）を最大化するとともにデータサイエンティストの生産性を高め、迅速かつ効率的なビジネス成果の獲得を支援するという。

新機能では、PySparkコードをTeradata VantageCloudで動作するように変換するツール「pyspark2teradataml」を提供する。In-DatabaseでPySparkコードを利用できるようになり、データ移動が不要となる。

データプラットフォームにあるデータをSparkプラットフォームにエクスポートする必要がなくなり、Teradata VantageCloud向けに変換されたコードは ClearScape Analytics で管理・実行できるようになる。

また、Teradata VantageCloudのエンタープライズレベルのワークロード管理、セキュリティ、データ統合機能を活用できるようになり、AI / MLモデルを本番環境に迅速に導入し、信頼できるAIを大規模に運用できる。加えて、ハイブリッドやマルチクラウド環境での作業も可能になり、Sparkベースの投資を最大化するとのことだ。

AutoML機能を備え、データサイエンティストが各組織のビジネスニーズに特化した高品質のモデルを自動的にトレーニングできるようになる。モデルのトレーニングを自動化し、機械学習プロセスに関わる時間と手作業を排除することで、非技術系のビジネスユーザーがAI / MLモデルを構築できるよう支援するとしている。

無償オープンソースのデータサイエンスワークフローを構築できるノーコード / ローコードプラットフォームであるKNIMEとTeradata VantageCloudを統合し、活用できるようになるため、Teradata VantageCloudのスケーラビリティによりAIイニシアチブをより広範囲に推進できるようになる。

また、オープンソースのMLにも対応を開始する。Teradata VantageCloud上で一般的なオープンソースの機械学習関数を実行できるようになる。