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AIの活用、ペプシボトラーとドローンベンチャーの事例(下)

2021/06/18

Bob Violino InfoWorld

 AIや機械学習の活用に前向きな企業は多い。販売パートナーや顧客のエクスペリエンス強化を目的とした例も多く、ブランドロイヤルティの向上、売上の拡大、市場シェアの獲得など、さまざまな効果を見込んでいる。ここでは、2社のAI活用の事例を見ていく。

前回から続く)

Credit: kentoh / Getty Images
Credit: kentoh / Getty Images

 Ziplineが毎日何百時間も飛行するようになる前の初期段階では、インテリジェントな動作を開発するうえで、データに基づく手法の必要性は比較的低かったとFay氏は言う。その種のアルゴリズムを機能させるために必要なデータセットがさほど蓄積されていなかったからだ。「ルワンダで医療物資の輸送を毎日行うようになって初めて、新しい手法に見合うデータが蓄積された」

 Fay氏によると、当時同社が目指していたことは2つあった。「まずは、ローカルのワークフローからクラウドベースの手法に移行することだ。当時は、一人ひとりのエンジニアが各自のマシンに飛行データ一式をダウンロードして分析していたが、過去のデータを蓄積しているクラウド上で実行できるようにしたかった」

 もう1つは、強力なバッチ処理機能や共通のワークスペースを備えた分析環境を構築し、コラボレーションを可能にすることだ。ソフトウエアチームがPythonに通じていることから、オープンソースのWebアプリケーションであるJupyter Notebookを導入した。その場で実行できるコード、数式、グラフ、説明などを一体化したドキュメントを作成してチーム内で共有でき、Apache Sparkクラスタと連携できる。

 重要な役割を果たしている要素の1つが、米Databricksのデータサイエンスと機械学習のプラットフォームだ。クラウドベースのスケーラブルなコンピューティング環境を使って、Ziplineのさまざまなデータストリームを扱うことができ、飛行ログ、保守データ、物流センターごとの部品や在庫の状況など、Ziplineの事業のすべての面に関するデータをカバーできる。

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