こんにちは、クラウドエース編集部です。 GCP（ Google Cloud Platform ）の Google Cloud BigQuery ML を活用することで、データサイエンティスト / AIエンジニア の費用・工数で阻まれていた”機械学習データ分析”を安価に、そしてスピーディーに始めることができるようになりました。 従来データサイエンティストで対応してきた”時間・手間の非常にかかるモデルチューニング・精度向上” の工数を不要にすることができるので、ビジネスや利活用シーンに集中することが可能です！ 目次 Toggle 一般的な開発推進のステップBigQuery MLBigQuery ML についてもっと知りたい方はこちら 一般的な開発推進のステップ Step１.検討・計画 AI技術で実現したいことを要件定義・PoC(実証実験)設計・費用対効果を設定 ↓ Step２.有効化 APIをGCPで有効化 ↓ Step３.構築 既存システムや新規システムへAPIを組み込みし、結合 ↓ Step４.運用 業務利用しながら、精度モニタリング・PoC効果検証 ↓ Step５.時期計画 横展開・再投資 BigQuery ML BigQuery ML 目的） 大量の構造化データから予測モデルを簡単に作れます。 概要） BigQuery ML上のSQLでモデル推論できるので、スピーディーの機械学習データ分析を実現出来ます。 活用） BI分析の高度化：Tableau／LookerなどBIでの予測データも付与し、分析の高度化が出来ます。 CRMデータ分析：大量の顧客データからリピターを分析し、LTVが高いお客様や解約する可能性が高いお客様がどんな方かを分析・予測出来ます。 反響契約率分析：問合せが入った顧客情報から、優先度の高いリードを予測できます。 解約確率分析：顧客の利用状況から、解約の可能性を分析・予測できます。 契約変更分析：保険商品・金融商品の新規契約・変更の可能性を分析・予測できます。 来店傾向予測：時系列データから、来店傾向を分析・予測出来ます。 センサーデータ分析：大量になりがちなセンサーの時系列データでも高速に分析処理、さらには予測値も算出できます。 業種） 小売・EC・教育・ゲーム・金融・保険・不動産・コールセンター・通信キャリア ご不明な点、ご要望などございましたら、お気軽にお問い合わせください。お打ち合わせ等で、APIの組み合わせ方や方式などについて、ご提案も可能です。 BigQuery ML についてもっと知りたい方はこちら 今回は、BigQuery ML についてご紹介しましたが、GCP・AWS・Azure 3大クラウドサービス比較表では各社クラウドのあらゆるサービスや料金等の比較を網羅的に行なっております。BigQuery ML をはじめとする Google Cloud のプロダクトについてご理解いただける内容となっておりますのでこちらもぜひお読みください。
