Analytics Platformの機能に関する詳細

AIとML

Oracle Analyticsは、プラットフォーム全体にAI/MLが組み込まれており、クリックで操作するユーザーからコードを使用するプログラマーまで、あらゆるスキル・レベルのユーザーに対応します。Oracle Database Machine LearningとOCI AI Servicesの組込みAI/ML機能を拡張して、幅広いユース・ケースに対応します。

人工知能と機械学習による分析

Oracle Analyticsプラットフォームは、インサイトの推奨を含む、データから意思決定に至るまでの分析プロセスのあらゆる側面に機械学習が組み込まれています。クリックで操作するユーザーからコードを使用するプログラマーまで、あらゆる職務をサポートします。AIサービスなどの追加のOCIサービスで組込み機能を拡張することによって、さらに多くのAI/MLのユース・ケースに対応できます。

ワンクリック予測のデモを見る(1:18)

ビジネスユーザーのための機械学習

ワンクリックで高度な分析を行い、クイック予測、トレンド線、クラスタ、参照線を表示します。ユーザーは、組み込みのアルゴリズムの予測間隔とモデルタイプをカスタマイズして、データやビジネスのユースケースに、より適合させることができます。

図1: ワンクリックによる予測の追加

説明機能は、数回のクリックだけでコーディングの必要なくデータ・セットの調査を行い、有意義なビジネス・ドライバ、コンテキスト依存インサイト、データの異常を特定します。Explainからビジュアルや知見を選び、新しいダッシュボードやストーリーをスタートさせることができます。

図2: 分析主導のビジュアル・インサイトの自動生成


自動インサイト機能は、データ・セットの調査を行い、MLを使用して、利用可能なすべてのメトリックと属性からビジュアル・インサイトを自動的に作成します。これにより、他の方法では考慮されないつながりやパターンをデータから発見できる可能性があります。Oracle Analyticsでは、1回のクリックで、詳細な説明を含むさまざまなビジュアライゼーションが表示され、プロジェクト・キャンバスに簡単に追加できます。インサイトの導出に使用されるすべての計算は透過的で編集可能です。

図3: 1回のクリックで表示されるメトリックと属性の説明


説明機能と自動インサイト機能を使用して、機械学習(ML)を利用した分析主導のインサイトでプロジェクトを開始し、空白のキャンバス・シンドロームと結果の偏りを回避できます。

NLPのデモを見る(1:16)

自然言語

AIによる自然言語処理(NLP)と自然言語生成(NLG)を生成AIが作成した応答と併用することで、対話とアナリティクスの理解を改善できます。データが存在する場所やデータ・セットの構成を理解していなくても、自然言語(話し言葉や検索キーワード)を使用するだけで、Oracle Analyticsのデータ・セットとセマンティック・レイヤーに情報を問い合わせることができます。クエリの作成時に、コンテキスト内にビジュアライゼーションを自動的にレンダリングします。

図4: 自然言語のクエリ(NLP)

NLGは、ビジュアライゼーションのスマート・テキストによるナラティブを作成します。作成されるナラティブはデフォルトでデータ・ソースにライブ接続され、ビジュアライゼーションやフィルタなど、キャンバス上の他のデータ・オブジェクトとの対話が行われます。ナラティブの詳細には7つの選択可能なレベルがあり、説明を「トレンド」または「ブレークダウン」に設定できます。テキストによるナラティブは複数の言語で作成できます。モバイル・アプリを使用すると、分析ワークブックをポッドキャストなどの音声によるナラティブに変換できます。

図5: 自然言語生成(NLG)


データ・サイエンティスト向け機械学習

データの準備中に、データ・フロー・エディタを使用して、トレーニング数値予測、多項分類子、二項分類子、異なる組込みアルゴリズムを使用したクラスタリングから選択できます。これらの機械学習アルゴリズムは、カスタマイズ、トレーニング、チューニングが可能で、その後、より広い分析ユーザー・コミュニティーに公開できます。モデルが公開されたら、新しい企業データ・セットまたは個人データ・セットに適用できます。

図6: 線形回帰MLモードのカスタマイズ

Oracle Analytics Cloud内でトレーニングされたモデルは、品質と正確性をチェックできます。たとえば、このNaïveBayes二項分類子は減員データを使用してトレーニングされており、テスト・データの既知のTRUE値に対してアルゴリズムの品質が評価されます。

図7: MLモデルの正確性の確認

高度で洗練されたOracle Databaseでの機械学習は、Oracle Autonomous Databaseの一部です。Oracle Databaseでの機械学習は、SQL、R、Python、REST、AutoMLを使用してMLモデルを開発、テスト、公開するための一元管理されたプラットフォームを提供します。これにより、ビジネス・ユーザーはデータを準備する際にセルフサービスを柔軟に利用できます。公開されたモデルをOracle Analytics Cloudに登録することで、より広範なビジネス・ユーザーが独自のデータ・セットにアクセスして実行できるようになります。

OCI AIサービスによる拡張

Oracle Analytics Cloudは、OCI VisionやDocument UnderstandingなどのOCI AIサービスと統合されます。この統合によって、OACの既存の組込み機械学習機能が拡張され、さらに広範なビジネス・ユース・ケースに対応できるようになります。事前トレーニング済みモデルを使用するか、カスタム・モデルを設計、改良、デプロイして、ビジネス・プロフェッショナルが直接アクセスできるようにOAC内に登録します。Document Understandingサービスを使用すると、JPEGファイルやPDFファイルなどのドキュメントにAIモデルを適用し、キー値とそのコンテキストを抽出できます。これにより、たとえ中央データベースに保存されていない場合でもドキュメントから情報を引き出して、さらなるインサイトを生成できます。このような動的なセルフサービス・アプローチによって、ビジネス・ユーザーが日常的な反復モデルの実行と結果の提供のためにデータ・サイエンス・チームに依存する必要性が低下します。ビジネス・ユーザーが自力でモデルをスケジュールして実行できるようになるため、データ・サイエンスの専門家はより戦略的なタスクに集中できます。