野村総合研究所、AWSジャパンからAmazon SageMakerの技術提供をうけ、アナリティクスプロジェクト向けキットを開発 ～アナリティクスプロジェクトのスピードアップと品質向上を実現～

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株式会社野村総合研究所（以下、「NRI」）は、アマゾン ウェブ サービス ジャパン
株式会社（以下、「AWSジャパン」）の協力のもと、アナリティクスプロジェクト向けの
分析キット（以下、「本キット」）を開発しました。NRIが数々のアナリティクス関連
プロジェクトで培ったノウハウが集約されており、企業のアナリティクスプロジェクトの
効果的・効率的な運営を実現します。
本キットは、「Amazon SageMaker 」を活用しています。
NRIは、AWSジャパンの協力のもと、本キットとアナリティクスに深い知見のある
コンサルタントやエンジニアによる支援体制を提供し、データ分析やデータ活用による
企業のデジタル変革を支援します。
本キットでは、アナリティクスプロジェクトを効果的・効率的に開始、運営できるよう、
以下の３つを標準で装備しています。

●装備1: 分析対象の業務にあわせたデータモデルとサンプルデータ

「売上予測」、「顧客ターゲティング」といったデータ分析・活用の代表的な
テーマに即したデータモデルとサンプルデータ、およびそれらを題材としたサンプル
ソースコードを開発しました。
分析対象とする業務にあわせて、用意されたデータモデルの変更や利用が可能なため、
ゼロからデータモデルを作り上げる必要がありません。また、データモデルの利用方法を
解説する資料も用意しており、実際のプロジェクトでよく使われるデータモデル別の
目的変数や説明変数候補例も確認できます。これにより、分析業務の操作性アップや
分析の品質向上が可能となります。

●装備2: 分析環境の自動構築テンプレート

分析プロジェクトに必要なAWSが提供するサービスの構成を定義し、それらを自動で
構築できるテンプレートを開発しました。通常は、必要なAWSが提供するサービスを
検討し選択した上で、それらの依存関係やセキュリティの設定を行う必要がありますが、
これらの作業を自動で行うことが可能です。
このテンプレートを利用することで、数営業日程度で環境利用が可能 となり、
ゼロから同様の環境を構築するのと比較し、構築期間を大幅に短縮ができます。
その為、PoC（Proof of Concept：概念実証）期間中の分析サイクル実施回数を
増やしたり、プロジェクトにおける分析期間を長くとったりすることができ、
同じ時間をかけても、より有用な分析結果が得られます。
また、分析するテーマの内容・段階により、「データの取り込み・可視化」、
「機械学習」、「DWH（データウェアハウス）等の活用」と必要な機能を選択して
構築でき、PoCから本格活用に向けた分析基盤へのスケールアップも可能となっています。

●装備3: プロセスガイドの活用により、プロジェクト運営がスムーズに

プロセスガイドは、分析対象とするテーマの計画策定・実行・展開で行うべき
プロセスや進め方等を示したNRIのナレッジを集約・体系化したガイドラインとなります。
今回、本キット用のプロセスガイドを策定したため、AWSが提供するサービスを
活用したアナリティクスプロジェクトを、どのように進めていけばよいかが分かり、
データ分析に関して経験の浅いメンバーやマネージャにとっては、プロジェクト
実施の平易化・平準化が期待できます。

NRIは、本キット等を活用しながら、企業が実施するアナリティクスプロジェクトに
対応し、AWSに関する技術的な知見を有するプロフェッショナルエンジニアおよび
AWS AI（人工知能）/ML（機械学習）認定技術者、データ分析プロフェッショナル用の
参画を通じて、環境構築からデータ分析に至るまでの支援を行います。

＜AWSジャパンからのコメント＞
AWSジャパンは、NRI様の、AWSが提供するAI/ML技術を活用したビジネス強化への
取り組みを歓迎いたします。また、AWSジャパンはビジネスパートナーとして、
NRI様のクラウド推進を継続して支援いたします。今回発表されたAWSの知見が加わった
NRI様の開発共通プラットフォームにより、お客様のビジネスの成長に貢献できるものと
確信しています。

アマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社
執行役員　パートナー アライアンス統括本部長
渡邉宗行

アマゾン ウェブ サービス、Amazon SageMakerおよびAWSは、米国その他の諸国における、
Amazon.com, Inc.またはその関連会社の商標です。

以上