Watson Studioとは

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Watson Studio(US)は、ビジネス課題をチームメンバーと協働しながら、データを活用して解決するための環境とツールを提供します。ビジネスへのAI活用のために必要な機能がオールインワンとなっている統合開発・分析環境と言えます。

Watson Studioは、以下に代表されるような様々な機能を提供しており、役割に応じて必要な機能を選択しながら利用できるため、データ・サイエンティストの生産性を高めることができます。

• 協働するチームメンバーの権限管理機能
• データ資産を活用するための機能
  • クラウドやオンプレミス環境上のデータソースへの接続管理
  • 組織のカタログを利用したデータ資産の共有と利用
  • オブジェクト・ストレージへのファイル・アップロード
  • ストリーム・データの収集と分析
  • データのクレンジングや加工
• データ資産を分析するためのツール
  • Jupyter notebooksやRStudioによるデータ分析
  • マシン・ラーニングやディープ・ラーニングのモデル作成とテスト、クラウドへのデプロイ
  • ニューラル・ネットワークに応じたディープ・ラーニングのモデルのテスト実行
  • 画像認識のためのトレーニング・ツール
  • 分析結果を共有するためのダッシュボード

上記の機能の一部について、概要を紹介します。

データのクレンジングや加工（Refine Data）

データ分析を開始する前のデータの加工処理を実施できます。特定の条件でのフィルタリングや、カラム同士の演算処理の結果を新しいカラムとして追加する、データを集約する、不要なカラムを削除する、といった操作を実施できます。また、可視化機能を利用することで、利用するデータの品質や傾向を視覚的に確認できます。

マシン・ラーニングのモデル作成

Model Builder、Flow Editor、Notebookのいずれかを利用してマシン・ラーニングのモデルを作成し、Watson Machine Learningなどにデプロイして、そのモデルを試すことができます。

ディープ・ラーニングのモデル作成

Neural Network Designerを利用してニューラル・ネットワークのモデルを作成し、Watson Machine Learningなどにデプロイして、そのモデルを試すことができます。トレーニングの効率を向上させるために、GPUを利用やトレーニングの並列実行の機能を提供します。

画像認識のためのトレーニング・ツール

Watson Visual Recognitionによる画像認識でのカスタム・モデルの作成とテストのためのツールを提供します。画像のアップロードやラベル付け、学習/再学習をブラウザ上で実施できます。

分析結果を共有するためのダッシュボード

協働するメンバー向けに分析結果を共有するためのダッシュボードを、コーディングすることなく作成できます。

Jupyter Notebookによるデータ分析

「ノートブック」という形式で、データ分析のためのプログラム作成と実行、可視化、結果の記録をブラウザ上で対話的に実行できます。PythonとR、Scalaによるプログラミングに対応しています。数値計算やグラフ描画、機械学習などの豊富なライブラリを利用できるため、効率よくプログラミングできます。

OSSであるJupyter Notebookは、Pythonを利用したデータ分析の開発・実行環境として人気があります。このJupyter NotebookをWatson Studioで利用することで、以下のようなメリットを享受できます。

• ディープ・ラーニング用のフレームワークが導入済みであるなど、環境のセットアップの手間を省略できる
• Watson Machine LearningやSpark、Object Storageなどのクラウド・サービスとの連携が容易であり、すぐに作成したモデルを実行できる
• クラウド上のサーバーでの並列実行やGPUの利用など、ハイパフォーマンスな環境を利用できる

Watson Studioによるデータ分析の流れをご理解いただけるように、ハンズオン形式の記事をご用意しています。気象庁が公開するオープンデータを利用した、桜の開花予測という身近なテーマのデータ分析です。ぜひ「Data Science Experience (Watson Studio) で始めるデータ分析」にアクセスいただき、実際にWatson Studio上でコードを動かしながら手軽に始められるデータ分析をご体験ください。
 

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