~エンタープライズ向け機械学習モデルの大規模な導入とガバナンスの実現に際し、オープンスタンダードの策定は不可欠~
エンタープライズ・データ・クラウド・カンパニーのCloudera, Inc. （本社:米国カリフォルニア州パロアルト市、CEO: Martin Cole （マーティン・コール）、NYSE：CLDR、以下、Cloudera） は本日、機械学習基盤 （MLOps） と機械学習モデルのガバナンスに関するユニバーサル・オープンスタンダードの策定に向け、業界の参加を呼びかけました。コミュニティ全体で貢献することで、企業は自社の機械学習プラットフォームを最大限に活用しつつ、MLOpsの未来を切り開くことを可能にします。
451 Research社の創設者兼ソフトウェア部門リサーチ・バイスプレジデントであるNick Patience氏は、次のように述べています。「機械学習モデルは社内プロセスの自動化から、消費されるあらゆる製品の設計・開発・マーケティング業務の最適化に至るまで、私たちの生活のほぼすべての場面で利用されています。しかし、機械学習の普及に伴い、生産性、セキュリティ、ガバナンスに影響を及ぼす、モデルドリフトや再現性といった問題への対処が迫られることで、こうしたモデルの管理が困難になっています。これらの課題を解決するためには、データパイプラインに対するメタデータとデータのガバナンスを標準化する形で、機械学習のメタデータの定義、監視、運用を正規化するためのユニバーサル・オープンスタンダードの策定が必要です。」
ClouderaのチーフアーキテクトであるDoug Cuttingは、次のように述べています。「Clouderaは、機械学習モデルの大規模な導入とガバナンスの課題を、自社のお客様規模で解決するのではなく、業界全体での取り組みが必要と考えています。Apache Atlasは、説明、相互運用、再現が可能なMLOpsワークフローとデータ管理を統合したフレームワークとして、最適です。MLメタデータのオブジェクトとガバナンスの基準策定に関し、いかなるニーズにも対応するのがApache Atlas （Project） です。本製品はオープンソースで拡張性に優れており、構築済みのガバナンス機能を備えています。」
オープンスタンダードに対する業界の支持
Anaconda社のCEOであるPeter Wang氏は、次のように述べています。「オープンソースとオープンAPIは、ビジネスの分野におけるデータサイエンスの成長を支えてきました。しかし、技術の拡散とサイロ化により、本番環境でのモデルの導入・管理は、困難になりがちです。機械学習基盤のオープンスタンダードは、独自技術の混乱を解消するもので、企業はイノベーションに専念するための俊敏性が得られます。この重要な次の一歩でClouderaがリードしてくれることを、非常に嬉しく思います。」
Regions Financial Corporationのモデルプラットフォーム担当シニアバイスプレジデントであるDaniel Stahl氏は、次のように述べています。「機械学習中心のデータ戦略を全社規模で構築し、業界をリードする当社は、機械学習モデルを大規模な本番環境に導入し、機械学習主導型のビジネスを構築する際の課題の解決に何が必要なのかを理解しています。モデルの設計理念に関する基本的なセットによって、モデルの開発・導入の拡大に必要となる、反復可能で透明、かつガバナンスに基づくアプローチが実現します。当社は、機械学習基盤に関し、業界のオープンスタンダードを策定するというClouderaの提唱に賛同します。」
Santander Bankの不正取引対策担当データサイエンス責任者であるLuan Vasconcelos Corumba氏は、次のように述べています。「Santanderは機械学習技術を活用することで、不正取引の事前対策とお客様の保護に取り組んでいます。不正取引のチャネルと種類は多岐にわたるため、こうした取り組みを拡大・維持するには、モデルの監視とガバナンスに関するダイナミックなアプローチが必要であり、数百種類の機能を毎週継続的にチェックすることもあります。当行がこうしたスタンダードを支持するのは、本番環境の機械学習ワークフロー向けにユニバーサル・オープンスタンダードを確立・実装することで、お客様をより効果的に保護できるだけでなく、Santanderのチームにとっても機械学習の採用を推し進めることで、正確な予測を高いコスト効果で継続的に行えるからです。」
オープンスタンダードへの参加
Clouderaの提唱に関するお問い合わせは、mlops-dev@cloudera.comで受け付けています。
詳細については、ClouderaチーフアーキテクトのDoug Cutting、フォレスター社シニアアナリストのDr. Kjell Carlsson氏、Clouderaシニア製品マネージャーのAlex Breshearsによる座談会「Operationalizing Enterprise Machine Learning （英語） https://www.cloudera.com/about/events/webinars/operationalizing-enterprise-machine-learning.html?utm_source=pr&utm_medium=website&utm_term=ml&utm_campaign=ML%20Forrester_AMER_Webinar_2019-12-10&cid=7012H000001OVqF」をご覧ください。
※本リリースは、米国時間2019年12月11日に発表されたプレスリリースの抄訳版です。原文はこちら https://www.cloudera.com/about/news-and-blogs/press-releases/2019-12-11-industry-call-to-define-universal-open-standards-for-machine-learning-operations-and-governance.htmlをご覧ください。
■Clouderaについて
Clouderaは、データの力によって、今日不可能なことを明日可能にできると考え、複雑なデータを明快かつ行動につながる洞察に変換できる力をお客様に提供します。Clouderaは、EdgeからAIまでの全ての場所における全てのデータに、エンタープライズ・データ・クラウドを提供します。絶え間ないイノベーションを続けるオープンソースコミュニティを原動力とするClouderaは、世界中の企業にデジタル変革を推進しています。詳細については、http://jp.cloudera.comをご覧ください。Clouderaに関する情報は、下記でご覧いただけます
・Clouderaウェブサイト：http://jp.cloudera.com
・日本公式ブログ：https://blog.cloudera.co.jp/
・Twitter: https://twitter.com/clouderajp
・Facebook：https://www.facebook.com/clouderaJP
エンタープライズ・データ・クラウド・カンパニーのCloudera, Inc. （本社:米国カリフォルニア州パロアルト市、CEO: Martin Cole （マーティン・コール）、NYSE：CLDR、以下、Cloudera） は本日、機械学習基盤 （MLOps） と機械学習モデルのガバナンスに関するユニバーサル・オープンスタンダードの策定に向け、業界の参加を呼びかけました。コミュニティ全体で貢献することで、企業は自社の機械学習プラットフォームを最大限に活用しつつ、MLOpsの未来を切り開くことを可能にします。
451 Research社の創設者兼ソフトウェア部門リサーチ・バイスプレジデントであるNick Patience氏は、次のように述べています。「機械学習モデルは社内プロセスの自動化から、消費されるあらゆる製品の設計・開発・マーケティング業務の最適化に至るまで、私たちの生活のほぼすべての場面で利用されています。しかし、機械学習の普及に伴い、生産性、セキュリティ、ガバナンスに影響を及ぼす、モデルドリフトや再現性といった問題への対処が迫られることで、こうしたモデルの管理が困難になっています。これらの課題を解決するためには、データパイプラインに対するメタデータとデータのガバナンスを標準化する形で、機械学習のメタデータの定義、監視、運用を正規化するためのユニバーサル・オープンスタンダードの策定が必要です。」
ClouderaのチーフアーキテクトであるDoug Cuttingは、次のように述べています。「Clouderaは、機械学習モデルの大規模な導入とガバナンスの課題を、自社のお客様規模で解決するのではなく、業界全体での取り組みが必要と考えています。Apache Atlasは、説明、相互運用、再現が可能なMLOpsワークフローとデータ管理を統合したフレームワークとして、最適です。MLメタデータのオブジェクトとガバナンスの基準策定に関し、いかなるニーズにも対応するのがApache Atlas （Project） です。本製品はオープンソースで拡張性に優れており、構築済みのガバナンス機能を備えています。」
オープンスタンダードに対する業界の支持
Anaconda社のCEOであるPeter Wang氏は、次のように述べています。「オープンソースとオープンAPIは、ビジネスの分野におけるデータサイエンスの成長を支えてきました。しかし、技術の拡散とサイロ化により、本番環境でのモデルの導入・管理は、困難になりがちです。機械学習基盤のオープンスタンダードは、独自技術の混乱を解消するもので、企業はイノベーションに専念するための俊敏性が得られます。この重要な次の一歩でClouderaがリードしてくれることを、非常に嬉しく思います。」
Regions Financial Corporationのモデルプラットフォーム担当シニアバイスプレジデントであるDaniel Stahl氏は、次のように述べています。「機械学習中心のデータ戦略を全社規模で構築し、業界をリードする当社は、機械学習モデルを大規模な本番環境に導入し、機械学習主導型のビジネスを構築する際の課題の解決に何が必要なのかを理解しています。モデルの設計理念に関する基本的なセットによって、モデルの開発・導入の拡大に必要となる、反復可能で透明、かつガバナンスに基づくアプローチが実現します。当社は、機械学習基盤に関し、業界のオープンスタンダードを策定するというClouderaの提唱に賛同します。」
Santander Bankの不正取引対策担当データサイエンス責任者であるLuan Vasconcelos Corumba氏は、次のように述べています。「Santanderは機械学習技術を活用することで、不正取引の事前対策とお客様の保護に取り組んでいます。不正取引のチャネルと種類は多岐にわたるため、こうした取り組みを拡大・維持するには、モデルの監視とガバナンスに関するダイナミックなアプローチが必要であり、数百種類の機能を毎週継続的にチェックすることもあります。当行がこうしたスタンダードを支持するのは、本番環境の機械学習ワークフロー向けにユニバーサル・オープンスタンダードを確立・実装することで、お客様をより効果的に保護できるだけでなく、Santanderのチームにとっても機械学習の採用を推し進めることで、正確な予測を高いコスト効果で継続的に行えるからです。」
オープンスタンダードへの参加
Clouderaの提唱に関するお問い合わせは、mlops-dev@cloudera.comで受け付けています。
詳細については、ClouderaチーフアーキテクトのDoug Cutting、フォレスター社シニアアナリストのDr. Kjell Carlsson氏、Clouderaシニア製品マネージャーのAlex Breshearsによる座談会「Operationalizing Enterprise Machine Learning （英語） https://www.cloudera.com/about/events/webinars/operationalizing-enterprise-machine-learning.html?utm_source=pr&utm_medium=website&utm_term=ml&utm_campaign=ML%20Forrester_AMER_Webinar_2019-12-10&cid=7012H000001OVqF」をご覧ください。
※本リリースは、米国時間2019年12月11日に発表されたプレスリリースの抄訳版です。原文はこちら https://www.cloudera.com/about/news-and-blogs/press-releases/2019-12-11-industry-call-to-define-universal-open-standards-for-machine-learning-operations-and-governance.htmlをご覧ください。
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Clouderaは、データの力によって、今日不可能なことを明日可能にできると考え、複雑なデータを明快かつ行動につながる洞察に変換できる力をお客様に提供します。Clouderaは、EdgeからAIまでの全ての場所における全てのデータに、エンタープライズ・データ・クラウドを提供します。絶え間ないイノベーションを続けるオープンソースコミュニティを原動力とするClouderaは、世界中の企業にデジタル変革を推進しています。詳細については、http://jp.cloudera.comをご覧ください。Clouderaに関する情報は、下記でご覧いただけます
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・日本公式ブログ：https://blog.cloudera.co.jp/
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