Google Cloud Platform Japan Blog
最新情報や使い方、チュートリアル、国内外の事例やイベントについてお伝えします。
AI Hub と Kubeflow Pipelines を発表 ―― AI をよりシンプル、高速、便利なものに
2018年11月9日金曜日
※この投稿は米国時間 2018 年 11 月 8 日に Google Cloud blog に
投稿されたもの
の抄訳です。
アパレル サプライチェーンに革命
を起こしたり、
電子商取引を高速化
したりといったように、あらゆる業種の企業がビジネスを進化させるために AI の利用を進めています。しかし、多くの企業にとって、AI の本格的な導入に伴う複雑さは非常に厄介なようです。
私たち Google の目標は、AI をすべての企業にとって手の届くものにすることです。しかし、そのためには参入の敷居を下げなければなりません。そこで私たちは、3 つのことを念頭に置いてすべての AI サービスを構築しています。それは、「より多くの企業が導入できるようにシンプルにすること」「できるだけ多様な組織にとって便利なものにすること」「企業がより迅速に導入でき、繰り返し利用して成功を収められるように高速化すること」です。
Google は今年初め、機械学習（ML）に関する知識やノウハウが限られた企業でもカスタム ML モデルを構築できるよう支援するために、
Cloud AutoML を発表
しました。また、機械学習に関するスキルセットの幅広い習得の促進に特化した
トレーニングや認定資格プログラム
に加え、お客様が Google の機械学習エンジニアとオンサイトで協力しながらトレーニングや開発を行うための
Advanced Solutions Lab
（ASL）等、様々な形でリソースを提供しています。こうした取り組みはいずれも企業における AI の導入拡大に貢献しており、これまでに様々な業界から、 15,000 以上のお客様（有償利用）に AI サービスをご利用いただいております。
私たちは、AI をより高速、シンプルで、便利なものにするためのもう 1 つの方法として、データ サイエンティストが効果的に仕事をこなせるように支援も行っています。デベロッパーは全世界で 2,000 万人程度いますが、データ サイエンティストは 200 万人しかいません。彼らは自身の取り組みを大規模に展開できるツールを必要としており、企業はそうした仕事の成果を利用したり、デベロッパーやエンジニアにとってアクセスしやすくしたりするための方法を必要としています。本日、Google では、そのような声に応える新しい製品を私たちの AI 製品のポートフォリオに追加しました。
AI Hub で AI がよりシンプルに
AI を企業にとって手の届くものにするためには、既存のツールや成果を容易に発見、共有、再利用できるようにする必要があります。本日提供を開始する
AI Hub
は、企業による包括的なリソースの整備をサポートします。
AI Hub は、各種のプラグ・アンド・プレイ型 機械学習コンテンツ（パイプライン、Jupyter Notebook、TensorFlow モジュールなど）を 1 か所で入手、配布できる場です。AI Hub には 2 つの大きなメリットがあります。1 つは、すべての企業が Google Cloud AI や Google Research、Google 社内のチームが開発した高品質な機械学習リソースに自由にアクセスできること。そしてもう 1 つのメリットは、企業が機械学習リソースをアップロードして、社内だけで共有できるプライベートで安全なハブとして機能します。AI Hub により、企業はほんの数ステップで、GCP（もしくは Kubeflow Pipelines システムを使用したハイブリッド インフラストラクチャ）でパイプラインを再利用し、本番環境にデプロイすることができます。
AI Hub のアルファ版は、Google が開発したリソースや、プライベートな共有機能を提供します。一方、ベータ版はさまざまな資産タイプをカバーし、パートナーのソリューションを含む幅広いパブリック コンテンツを提供します。
Kubeflow Pipelines と最新の Video API で AI がより便利に
AI 活用を目指す企業をより強力にサポートするために、機械学習リソースを構築し、パッケージ化する方法として、本日 Kubeflow Pipelines の提供も開始しました。
Kubeflow Pipelines は、Google が立ち上げたオープンソース プロジェクトである
Kubeflow
の新しいコンポーネントで、アプリケーションを構築するのと同様に機械学習コードをパッケージ化し、社内の他のユーザーが再利用できるようにします。再利用可能なエンドツーエンドの機械学習ワークフローを作成、デプロイ、管理できるワークベンチを提供し、これによって、プロトタイピングから本番稼働まで対応できる、ロックインの心配がないハイブリッド ソリューションとなっています。また、迅速で信頼性の高い実験が可能なため、ユーザー自身がさまざまな機械学習技術を試し、どれがアプリケーションに最適かを判断することができます。
公平性は私たちの「
AI 利用における基本理念
」の 1 つであり、機械学習をビジネスに導入するお客様と話し合うテーマでもあります。Kubeflow Pipelines は Google の
TensorFlow Extended
（TFX）をお客様が利用できるように支援します。TFX は、ML の本番利用に伴う問題、たとえば
モデル分析
、
データ検証
、トレーニングとサービスのずれ、データ ドリフトなどに対応するためのオープンソース ライブラリです。企業は TFX を用いて結果の精度、関連性、公平性を高めることができます。Kubeflow Pipelines は
GitHub
でご利用いただけます。
また、私たちは 、企業にとってより便利なものにするために、AI を構築するためのパーツ (AI Building Block) の機能拡張も継続して進めています。たとえば、Cloud Video Intelligence API の 3 つの機能をベータ リリースし、動画を広範に扱う企業が抱る一般的な問題に対応できるようにしています。
Text Detection は、
50 以上の言語
に対応している他、動画内でテキストがいつどこで現れるかを特定し、動画内のテキスト検索の迅速化を可能にしています。Object Tracking 機能は動画内のオブジェクトの 500 以上のクラスを識別できます。Speech Transcription は音声の文字起こしを可能にする機能で、キャプションやサブタイトルの簡単な作成や、テキスト コンテンツの検索性を高めることができます。AI Building Block についてもっと知りたい方は、
こちら
をご覧ください。
Cloud TPU をアップデート、 AI がより高速に
Google は Cloud Tensor Processing Unit（TPU）を使用して AI のコンピューティング上の障害を継続的に軽減しています。Google の設計によるこの ML ワークロード向けカスタム ASIC チップは、ML タスクを劇的に高速化し、クラウドを介して簡単にアクセス可能です。
今年 7 月には第 2 世代 TPU の一般提供を
開始
し、無料枠ユーザーを含むすべての GCP ユーザーにご利用いただけるようになりました。10 月には第 3 世代の水冷式 Cloud TPU のベータ版を発表するとともに、PyTorch を Google Cloud 全体で
利用
できるようにしています。PyTorch は近いうちに TPU 上で利用可能になる予定です。さらに本日、TPU V2 Pods の
料金
も発表しました。これらのアップデートはすべて、コンピュート集約型の ML を高速化し、世界中の企業にとって利用しやすくすることを目指したものです。TPU の詳細は
こちら
をご覧ください。
今後に向けて
ここ数か月にわたり、ユニークなビジネス課題を AI で解決することに成功したという報告が、多くのお客様から寄せられています。
メディア企業の Meredith Corporation は、Cloud AutoML と Cloud Natural Language を使ってカスタムの汎用分類器を開発し、コンテンツ分類を自動化しています。コンテンツ分類の再現性とスケーラビリティを高めるために機械学習を活用し、時間を節約するとともに読者のオンライン体験の向上に活用しています。
Meredith Corporation の Chief Marketing & Data Officer である Alysia Borsa 氏は、「当社はさまざまなプラットフォームやライフ ステージにわたって、PEOPLE、Better Homes & Gardens、Martha Stewart Living、Allrecipes、Food & Wine といったブランド毎に魅力的なコンテンツ制作に取り組んでいます」と前置きしたうえで、次のように述べています。「Natural Language と Cloud AutoML サービスを使ってカスタムの汎用分類器をコンテンツに適用することで、新しいトレンドの発見と対応を的確に行い、強力かつきめ細かなターゲティングを実現し、有意義で魅力的な体験を読者に提供しています。」
エモリー大学は、臨床データ、機械学習、GCP のスケーラブルなインフラストラクチャを組み合わせ、
敗血症の発症を予測するエンジンを開発
し、リアルタイムでデータを分析することで危険な状態の患者に適切な処置を行うとともに医療費の抑制を目指しています。
「敗血症は早期発見が重要です。私たちは、TensorFlow ベースの敗血症予測アルゴリズムをアプリケーションに変換し、Google App Engine で実行することで、医師が患者に対して適切な処置を行うことができるベストなタイミングでの情報提供を可能にしました。最も重要なことは、ICU 内の患者の治療結果を改善することです。機械学習は患者ケアを最適化するうえで不可欠です」（エモリー大学医学部生物医学情報学科 助教授 Ashish Sharma 博士）
Geotab
は、BigQuery ML と BigQuery GIS を使用して
シカゴ内の事故が起こりやすい危険なエリアを予測
し、データに基づいた意思決定を後押しするとともに、スマート シティへの取組みを支援しています。
「当社はデータに基づいた業務用車両に関するインサイトを全大陸で提供しています」と、Geotab のデータ＆アナリティクス担当バイス プレジデントを務める Mike Branch 氏は語り、その取組みを次のように説明しています。「当社では機械学習と BigQuery を活用することで、都市内の特に危険な運転エリアを、天候と交通フローに基づいて予測するソリューションを開発しました。Google Cloud が提供する機械学習技術の力を借りて、お客様とコミュニティのための優れたソリューションを生み出すお手伝いができることを、当社は大変喜ばしく思っています。」
加えて、私たちは、Kubeflow のコミュニティが成長を続けていることも、とてもうれしく思っています。Cisco や NVIDIA のような企業は、このオープンソース プロジェクトの主要なコントリビューターであり、私たちはこれらの企業と密接に協力し、Kubeflow Pipelines の導入を進めています。NVIDIA はすでに、オープンソースの新しいデータ サイエンス ライブラリ スイートである RAPIDS を Kubeflow に統合しつつあります。RAPIDS ライブラリは GPU を活用してデータの前処理や機械学習を劇的にスピードアップするなど、Kubeflow に対する補完性に優れています。
「機械学習は弊社の顧客の皆様が取り組んでいるデジタル変革に不可欠な要素として、急速にその存在感を増しつつあります。さらに、データ サイエンティストにも適応できるアーキテクチャをデプロイしようとしている企業の IT 部門やメインストリームのエンジニアチームにおいても、機械学習は注目をますます集めています。しかし企業で機械学習を最大限に活用するには、ソリューション全体のライフサイクルを大幅に簡素化する必要があります」 Cisco のコンピューティング システム製品グループのストレージ担当ストラテジー ＆ プロダクト開発バイス プレジデントである Kaustubh Das 氏はこのように述べています。「 Cisco は Kubeflow の主要コントリビューターとして、ハイブリッドまたはマルチクラウドの AI や機械学習のライフサイクル管理の簡素化を目指しています。また、ワークフローを抜本的に簡素化する Kubeflow Pipeline の登場についても嬉しく思っています。このワークフローの簡素化は、機械学習の一般利用に欠かすことができないものです。私たちは、これらの最新ソリューションを役立て、世界水準の AI / 機械学習の関連製品ポートフォリオとともに、お客様にご提供してまいります」
Google はこれからもお客様やパートナーと密接に連携し、ビジネス課題と AI がどのようにそれらの課題を解決できるかについて追求していきます。Google Cloud における AI や機械学習についての詳細は
こちら
をご覧ください。
- By Rajen Sheth, Director of Product Management, Cloud AI
12 か月間のトライアル
300 ドル相当が無料になるトライアルで、あらゆる GCP プロダクトをお試しいただけます。
Labels
.NET
.NET Core
.NET Core ランタイム
.NET Foundation
#gc_inside
#gc-inside
#GoogleCloudSummit
#GoogleNext18
#GoogleNext19
#inevitableja
Access Management
Access Transparency
Advanced Solutions Lab
AI
AI Hub
AlphaGo
Ansible
Anthos
Anvato
Apache Beam
Apache Maven
Apache Spark
API
Apigee
APIs Explore
App Engine
App Engine Flex
App Engine flexible
AppArmor
AppEngine
AppScale
AprilFool
AR
Artifactory
ASL
ASP.NET
ASP.NET Core
Attunity
AutoML Vision
AWS
Big Data
Big Data NoSQL
BigQuery
BigQuery Data Transfer Service
BigQuery GIS
Billing Alerts
Bime by Zendesk
Bitbucket
Borg
BOSH Google CPI
Bower
bq_sushi
BreezoMeter
BYOSL
Capacitor
Chromium OS
Client Libraries
Cloud API
Cloud Armor
Cloud Audit Logging
Cloud AutoML
Cloud Bigtable
Cloud Billing Catalog API
Cloud Billing reports
Cloud CDN
Cloud Client Libraries
Cloud Console
Cloud Consoleアプリ
Cloud Container Builder
Cloud Dataflow
Cloud Dataflow SDK
Cloud Datalab
Cloud Dataprep
Cloud Dataproc
Cloud Datastore
Cloud Debugger
Cloud Deployment Manager
Cloud Endpoints
Cloud Firestore
Cloud Foundry
Cloud Foundry Foundation
Cloud Functions
Cloud Healthcare API
Cloud HSM
Cloud IAM
Cloud IAP
Cloud Identity
Cloud IoT Core
Cloud Jobs API
Cloud KMS
Cloud Launcher
Cloud Load Balancing
Cloud Machine Learning
Cloud Memorystore
Cloud Memorystore for Redis
Cloud monitoring
Cloud NAT
Cloud Natural Language API
Cloud Networking
Cloud OnAir
Cloud OnBoard
cloud Pub/Sub
Cloud Resource Manager
Cloud Resource Manager API
Cloud SCC
Cloud SDK
Cloud SDK for Windows
Cloud Security Command Center
Cloud Services Platform
Cloud Source Repositories
Cloud Spanner
Cloud Speech API
Cloud Speech-to-Text
Cloud SQL
Cloud Storage
Cloud Storage FUSE
Cloud Tools for PowerShell
Cloud Tools PowerShell
Cloud TPU
Cloud Translation
Cloud Translation API
Cloud Virtual Network
Cloud Vision
Cloud VPC
CloudBerry Backup
CloudBerry Lab
CloudConnect
CloudEndure
Cloudflare
Cloudian
CloudML
Cluster Federation
Codefresh
Codelabs
Cohesity
Coldline
Colossus
Compute Engine
Compute user Accounts
Container Engine
Container Registry
Container-Optimized OS
Container-VM Image
Couchbase
Coursera
CRE
CSEK
Customer Reliability Engineering
Data Studio
Databases
Dbvisit
DDoS
Debugger
Dedicated Interconnect
deep learning
Deployment Manager
Developer Console
Developers
DevOps
Dialogflow
Disney
DLP API
Docker
Dockerfile
Drain
Dreamel
Eclipse
Eclipse Orion
Education Grants
Elasticsearch
Elastifile
Energy Sciences Network
Error Reporting
ESNet
Evernote
FASTER
Fastly
Firebase
Firebase Analytics
Firebase Authentication
Flexible Environment
Forseti Security
G Suite
Gartner
gcloud
GCP
GCP Census
GCP 移行ガイド
GCP 認定資格チャレンジ
GCPUG
GCP導入事例
gcsfuse
GEO
GitHub
GitLab
GKE
Go
Go 言語
Google App Engine
Google Apps
Google Certified Professional - Data Engineer
Google Cloud
Google Cloud Certification Program
Google Cloud Client Libraries
Google Cloud Console
Google Cloud Dataflow
Google Cloud Datalab
Google Cloud Datastore
Google Cloud Endpoints
Google Cloud Explorer
Google Cloud Identity and Access Management
Google Cloud INSIDE
Google Cloud INSIDE Digital
Google Cloud INSIDE FinTech
Google Cloud Interconnect
Google Cloud Launcher
Google Cloud Logging
Google Cloud Next '18 in Tokyo
Google Cloud Next '19 in Tokyo
Google Cloud Platform
Google Cloud Resource Manager
Google Cloud Security Scanner
Google Cloud Shell
Google Cloud SQL
Google Cloud Storage
Google Cloud Storage Nearline
Google Cloud Summit '18
Google Cloud Summit ’18
Google Cloud Tools for IntelliJ
Google Code
Google Compute Engine
Google Container Engine
Google Data Analytics
Google Data Studio
Google Date Studio
Google Deployment Manager
Google Drive
Google Earth Engine
Google Genomics
Google Kubernetes Engine
Google maps
google maps api
Google Maps APIs
Google Maps Platform
Google SafeSearch
Google Service Control
Google Sheets
Google Slides
Google Translate
Google Trust Services
Google VPC
Google マップ
Google 公認プロフェッショナル
GoogleNext18
GPU
Gradle
Grafeas
GroupBy
gRPC
HA / DR
Haskell
HEPCloud
HIPAA
Horizon
HTCondor
IaaS
IAM
IBM
IBM POWER9
icon
IERS
Improbable
INEVITABLE ja night
inevitableja
InShorts
Intel
IntelliJ
Internal Load Balancing
Internet2
IoT
Issue Tracker
Java
Jenkins
JFrog
JFrog Artifactory SaaS
Jupiter
Jupyter
Kaggle
Kayenta
Khan Academy
Knative
Komprise
kubefed
Kubeflow Pipelines
Kubernetes
KVM
Landsat
load shedding
Local SSD
Logging
Looker
Machine Learning
Magenta
Managed Instance Group
Managed Instance Group Updater
Maps API
Maps-sensei
Mapsコーナー
Maven
Maxon Cinema 4D
MightyTV
Mission Control
MongoDB
MQTT
Multiplay
MySQL
Nearline
Network Time Protocol
Networking
neural networks
Next
Node
NoSQL
NTP
NuGet パッケージ
OCP
OLDISM
Open Compute Project
OpenCAPI
OpenCAPI Consortium
OpenShift Dedicated
Orbitera
Organization
Orion
Osaka
Paas
Panda
Particle
Partner Interconnect
Percona
Pete's Dragon
Pivotal
Pivotal Cloud Foundry
PLCN
Podcast
Pokemon GO
Pokémon GO
Poseidon
Postgre
PowerPoint
PowerShell
Professional Cloud Network Engineer
Protocol Buffers
Puppet
Pythian
Python
Qwiklabs
Rails
Raspberry Pi
Red Hat
Redis
Regional Managed Instance Groups
Ruby
Rust
SAP
SAP Cloud Platform
SC16
ScaleArc
Secure LDAP
Security & Identity
Sentinel-2
Service Broker
Serving Websites
Shared VPC
SideFX Houdini
SIGOPS Hall of Fame Award
Sinatra
Site Reliability Engineering
Skaffold
SLA
Slack
SLI
SLO
Slurm
Snap
Spaceknow
SpatialOS
Spinnaker
Spring
SQL Server
SRE
SSL policies
Stack Overflow
Stackdriver
Stackdriver Agent
Stackdriver APM
Stackdriver Debugger
Stackdriver Diagnostics
Stackdriver Error Reporting
Stackdriver Logging
Stackdriver Monitoring
Stackdriver Trace
Stanford
Startups
StatefulSets
Storage & Databases
StorReduce
Streak
Sureline
Sysbench
Tableau
Talend
Tensor Flow
Tensor Processing Unit
TensorFlow
Terraform
The Carousel
TPU
Trace
Transfer Appliance
Transfer Service
Translate API
Uber
Velostrata
Veritas
Video Intelligence API
Vision API
Visual Studio
Visualization
Vitess
VM
VM Image
VPC Flow Logs
VR
VSS
Waze
Weave Cloud
Web Risk AP
Webyog
Wide and Deep
Windows Server
Windows ワークロード
Wix
Worlds Adrift
Xplenty
Yellowfin
YouTube
Zaius
Zaius P9 Server
Zipkin
ZYNC Render
アーキテクチャ図
イベント
エラーバジェット
エンティティ
オンライン教育
クラウド アーキテクト
クラウド移行
グローバル ネットワーク
ゲーム
コードラボ
コミュニティ
コンテスト
コンピューティング
サーバーレス
サービス アカウント
サポート
ジッター
ショート動画シリーズ
スタートガイド
ストレージ
セキュリティ
セミナー
ソリューション ガイド
ソリューション: メディア
データ エンジニア
データセンター
デベロッパー
パートナーシップ
ビッグデータ
ファジング
プリエンプティブル GPU
プリエンプティブル VM
フルマネージド
ヘルスケア
ホワイトペーパー
マイクロサービス
まっぷす先生
マルチクラウド
リージョン
ロード シェディング
運用管理
可用性
海底ケーブル
機械学習
金融
継続的デリバリ
月刊ニュース
資格、認定
新機能、アップデート
深層学習
深層強化学習
人気記事ランキング
内部負荷分散
認定試験
認定資格
料金
Archive
2019
8月
7月
6月
5月
4月
3月
2月
1月
2018
12月
11月
10月
9月
8月
7月
6月
5月
4月
3月
2月
1月
2017
12月
11月
10月
9月
8月
7月
6月
5月
4月
3月
2月
1月
2016
12月
11月
10月
9月
8月
7月
6月
5月
4月
3月
2月
1月
2015
12月
11月
10月
9月
8月
7月
6月
5月
4月
3月
2月
1月
2014
12月
11月
10月
9月
8月
6月
5月
4月
3月
2月
Feed
月刊ニュースレターに
登録
新着ポストをメールで受け取る
Follow @GoogleCloud_jp
