#azurejp

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#azurejp

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データ利活用能力の評価ツールこのツールを使用し、現在の自社の能力を評価したり、競合他社と比較し格付けを実施したりすることができますhttps://www.microsoft.com/ja-jp/sql-server/data-maturity-model-assessment

年間 100億円相当の「格差」

(営業利益換算)

8%$$$$$$

18%

10%

$$$$

46.7%

45.6%

23.8%

6.6%

5.2%

31.2%

0.4%

7.6%

5.7%

14.1%

1.2%

5.2%

2.0%

1.2%

1.3%

1.0%

1.3%

2.2%

3.5%

3.6%

5.7%

0% 5% 10% 15% 20% 25% 30% 35% 40% 45% 50%

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いわゆる「業務データ」活用レベルで止まっている企業がまだまだ多い

（出典）総務省「ビッグデータの流通量の推計及びビッグデータの活用実態に関する調査研究」（平成27年）

業務データ販売記録など

「人工知能のビジネス提供価値を考える」― 人工知能のビジネス活用概況2017年度版 (2017年06月26日)

株式会社 MM 総研 https://www.m2ri.jp/news/detail.html?id=238

1.8%

17.9%

80.3%

4.9%

22.4%

72.7%

13.3%

32.9%

53.8%

1

2

3

Series1 Series2 Series3

競合他社は取り組んでいる可能性が高い

Intelligent

Productive

Hybrid

HIPAA /

HITECH Act

GxP

21 CFR Part 11

ISO 27001 SOC 1 Type 2ISO 27018CSA STAR

Self-Assessment

Singapore

MTCS

UK

G-Cloud

Australia

IRAP/CCSL

FISC Japan

New Zealand

GCIO

China

GB 18030

EU

Model Clauses

ENISA

IAF

Argentina

PDPA

Japan CS

Mark Gold

CDSAShared

Assessments

Japan My

Number Act

FACT UK

Spain

ENS

PCI DSS

Level 1MARS-E

China

TRUCS

SOC 2 Type 2 SOC 3

MPAA

ISO 22301

India

MeitY

Spain

DPA

HITRUST IG Toolkit UK

China

DJCP

ITARSection 508

VPATSP 800-171 FIPS 140-2

High

JAB P-ATO

DoD DISA

SRG Level 2

DoD DISA

SRG Level 4

DoD DISA

SRG Level 5

Moderate

JAB P-ATO

ISO 27017

GLO

BA

LU

S G

OV

IND

US

TR

YR

EG

ION

AL

H Y P E R S C A L E ,

E N T E R P R I S E - G R A D E

I N F R A S T R U C T U R E

D E V E L O P E R T O O L S &

S E R V I C E S

O P E N P L A T F O R M F O R

D A T A S C I E N C E

Hardware

Storage management

Software

AI Applications (1st & 3rd party) Cognitive Services Bot Framework

Spark AI Batch Training DS VM SQL Server ACS

BLOB Cosmos DB SQL DB/DW ADLS

CPUs FPGA GPUs IoT

Azure Machine Learning

Model deployment & management

Machine Learning toolkits

Experimentation management,

data prep, & collaboration

CNTK

Tensorflow

Chainer

Scikit-Learn

Other Libs.

PROSE

Docker

Cloud – Spark, SQL, other engines

ML Server – Spark, SQL, VMs

Edge

M I C R O S O F T A I P L A T F O R M

Pre-built AI

Cognitive Services Labs

Video Indexer

Cognitive Services Labs

Custom Custom Custom Custom Custom

H Y P E R S C A L E ,

E N T E R P R I S E - G R A D E

I N F R A S T R U C T U R E

D E V E L O P E R T O O L S &

S E R V I C E S

O P E N P L A T F O R M F O R

D A T A S C I E N C E

Hardware

Storage management

Software

AI Applications (1st & 3rd party) Cognitive Services Bot Framework

Spark AI Batch Training DS VM SQL Server ACS

BLOB Cosmos DB SQL DB/DW ADLS

CPUs FPGA GPUs IoT

Azure Machine Learning

Model deployment & management

Machine Learning toolkits

Experimentation management,

data prep, & collaboration

CNTK

Tensorflow

Chainer

Scikit-Learn

Other Libs.

PROSE

Docker

Cloud – Spark, SQL, other engines

ML Server – Spark, SQL, VMs

Edge

M I C R O S O F T A I P L A T F O R M

R & Python ベースのAI のストアドプロシージャ

MicrosoftML Library の組み込み

Graphモデルのサポートによるより複雑な関係を分析

クエリ処理の最適化による比類なきパフォーマンス

AI を組み込んだ最初の商用データベース

SQL Server2017

データ移動の排除

運用しやすい ML のスクリプトとモデル

エンタープライズグレードのパフォーマンスとスケール

直接対話するデータを

データの管理と分析をまとめる

SQL 変換リレーショナルデータ

分析ライブラリ

R 統合 Python 統合

H Y P E R S C A L E ,

E N T E R P R I S E - G R A D E

I N F R A S T R U C T U R E

D E V E L O P E R T O O L S &

S E R V I C E S

O P E N P L A T F O R M F O R

D A T A S C I E N C E

Hardware

Storage management

Software

AI Applications (1st & 3rd party) Cognitive Services Bot Framework

Spark AI Batch Training DS VM SQL Server ACS

BLOB Cosmos DB SQL DB/DW ADLS

CPUs FPGA GPUs IoT

Azure Machine Learning

Model deployment & management

Machine Learning toolkits

Experimentation management,

data prep, & collaboration

CNTK

Tensorflow

Chainer

Scikit-Learn

Other Libs.

PROSE

Docker

Cloud – Spark, SQL, other engines

ML Server – Spark, SQL, VMs

Edge

M I C R O S O F T A I P L A T F O R M

開発者による AI の採用促進 (API化)

ハイブリッドトレーニングとスコアリングシナリオの台頭

イベント発生場所でのスコアリング/推論の実施(エッジ、クラウド、オンプレミス)

一部の開発者は、Deep Learning にData Scientist /AI Developer のキャリア

多様なハードウェアの進化(CPU/GPU/FPGA/ASIC/デバイス)

データ準備

モデルの展開と管理

モデル系統と監査

モデルについての説明能力

課 題主 要 動 向

Spark

SQL Server

Virtual machines

GPUs

Container services

NotebooksIDEs

Azure Machine Learning Workbench

SQL Server

Machine Learning Server

O N - P R E M I S E S

E D G E C O M P U T I N G

Azure IoT Edge

Experimentation and

Model Management

A Z U R E M A C H I N E L E A R N I N G S E R V I C E S T R A I N & D E P LO Y O P T I O N S

A Z U R E

A Z U R E M A C H I N E L E A R N I N G

VISUAL DRAG -AND-DROP CODE-F IRST

DOCKER

Single node deployment (cloud/on-prem)

Azure Container Service

Azure IoT Edge

Microsoft ML Server

Spark clusters

SQL Server

A ZURE ML

MODEL MANAGEMENT

リモートモニタリング・制御

多数のIoTデバイスからの収集データをマージ

先進AIの適用を可能にする、無限に近いコンピューティングリソースとストレージ

リアルタイム応答に必要なローレーテンシーでタイトなコントロールループ

プライバシーデータや知的財産の保護

Azure IoT Edge IoT Hub

Devi

ces

Local Storage

Azure Machine

Learning

(Container)

Functions

RuntimeContainer

Management

Device

Twin

Device

Twin

Azure Stream

Analytics

(Container)

Azure Functions

(Container)

Cognitive Services

(Container)

Custom Code

(Container)

Module

Twin

Module

Twin

Module

Twin

Module

Twin

Module

Twin

Module

TwinModule

TwinModule

TwinModule

TwinModule

Twin

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大量のデータデータ

に対する知見データ分析の知識・経験

データ分析ツール・基盤× × ×

大量の分析用データを保持している

分析用データの中身を理解している

分析内容やデータに適してアルゴリズムを把握している

大量データを分析できるツールを持ち使いこなせる

最も重要

さあ、始めましょう!microsoft.com/ai

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