1. ビッグデータ解析とクラウドの関係
～なぜ今これほどまでにビッグデータ解析に注目が集まっているのか～
エフスタ会津 / JAWS-UG会津
石川 智史

2. 自己紹介
石川 智史 (いしかわ さとし)
現職
• 株式会社シンク (会津営業部 兼 開発本部品質管理グループ)
• オープン系Webアプリケーション開発エンジニア
活動
• JAWS-UG会津
Amazon AWSを楽しく勉強するためのコミュニティ。
• エフスタ会津
ITエンジニアのためのスキルアップコミュニティ。
• Code For Aizu
会津のオープンデータ活用を促進するためのコミュニティ。

3. クラウドとは
クラウドコンピューティングのイメージ
いままでのホスティングサービスと何が違うの？

4. そもそもクラウドはアーキテクトが違う
従来型のデータセンター
クラウド型のデータセンター
クラウド型は
オンデマンドに構築できる！
スケールアップが容易！

5. クラウドの仕組みを最大限に生かすクラスタDB
RDB
（Oracle, SQLServer, MySql等 ）
RDBはひとりで頑張る！
クラスタDB
（KVSやHadoop等）
クラスタDBはみんなで頑張る！

6. クラウドによる革新とは
サービスを安価に、安全に、安定して供給できる

7. クラウドによる革新
クラウドにしかできないこと
• 超巨大なクラスタをオンデマンドに構築できる
• 計算量が膨大なアルゴリズムを短時間で実行できる
無限のCPUコアを利用できること！
これが社会に対してクラウドが与えた大きなインパクト
Q ビッグデータが流行っているのはなぜ？
A クラウド技術により解析時間が大幅に短縮されたから
今、データマインニングの分野が熱い！

8. データマインニングとは
データマインニングのプロセス
data analyst
顧客データ
購買データ
データウェア
ハウス
調査データ
データウェアハウス
[DB]
・列指向型データベース
[クラウドサービス]
・Amazon Redshift
・Windows Azure SQL Server
BIツール
仮説を立てる
検証する
知見を得る
BI(Business Intelligence)ツール
・pentaho / Jaspersoft BI / R

9. データマインニングの変化
機械学習によるデータ解析手法が取り入れられるようになった
仮説を立てる
顧客データ
購買データ
データウェア
ハウス
BIツール
検証する
知見を得る
調査データ
行動ログ
Hadoop
SNSデータ
Hadoopクラスタ
[クラウドサービス]
・Amazon Elastic MapReduce
・Windows Azure HDInsight(10/28~)
機械学習
アルゴリズム
機械学習アルゴリズム
サービスに
即反映

10. Mahoutとは
Mahoutの概要
• Hadoop上で機械学習アルゴリズムを実行できるライブラリ
※ドラ○もんとか絶対無理！
Mahoutが扱うことのできる機械学習の分野
• レコメンデーション
• クラスタリング
• クラシフィケーション（分類器）

11. レコメンデーション
レコメンデーションとは
嗜好を推測し、ユーザー自身もまだ知らない関心のあるアイテムを見つけ
出す。
事例：あなたにおすすめの商品

12. クラスタリング
クラスタリングとは
多数の物事を、共通点を持つもの同士のクラスタにグループ化する。
事例：あなたにおすすめのユーザー
kmeans解析の可視化イメージ

13. クラシフィケーション(分類)
クラシフィケーションとは
ある物事がカテゴリにどの程度属するか、属さないのかを決定する。
事例：記事やメールの分類

14. IT3強の長期ビジョンは一致している！
グラフ検索
Siri
セマンティックサーチ
モバイル検索のビッグデータを獲得したい

15. ２０４５年問題
Google検索エンジンの誕生
1998年。創立者であるラリー・ペイジとサーゲイ・ブリンがスケーラビリ
ティ可能なサーバアーキテクトを開発し、Googleの検索サービスがスター
トした。
2045
この年、機械が人間を超える