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「Google Cloud Next ’17 報告会@福岡」 の潜入レポート

 

  

福岡に行く野暮用があったので、ついでに、その日になんか面白い勉強会、セミナーはないかとconnpass というサイトで見つけたこのイベントに行ってきました。

 

Google Cloud Next ’17 報告会@福岡

https://gcpugfukuoka.connpass.com/event/53034/

 

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Google Cloud Nextとは、

GoogleCloudPlatform(GCP)の最新の技術や、GCPを利用している企業などの講演を聴くことができるイベントで、今年はサンフランシスコで3月上旬に開催され、10,000人を超す人たちがこのイベントに参加し、200を超す様々なセッションが行われました。

 

 

さて、今回の報告会のレポートに移ります。

これが会場の雰囲気です。

ガチなエンジニアの方ばかりと聞いてましたので、とても気後れしましたが、勇気を出して私もエンジニアのふりをして潜入しました。

 

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さて、今回の報告会は、4つのセッションがあります。

備忘録を兼ねて、ザーッと概要を綴ります。

ちなみに、私は非エンジニアなので、内容の正確さに100%の保証はありません、

違っている箇所、言葉の使い方がおかしいなど、ご指摘いただければ幸いです。

 

 

 

 

1.Nextで発表されたGoogleのデータ関連プロダクトの取組み

登壇者:ローソンデジタルイノベーション データ屋さん なかむらさとるさん

 

最近、ビッグデータが誰でも簡単に使えるようになり「データの民主化」とか言われてます。

「データの民主化」を更に進化させたのが、Dataprepというサービスです。(現在はまだプライベートベータ版のみ)

Dataprepを使うとプログラムを組むことなく、自分たちが作ったエクセルなどのデータをBigQueryに投げ込むことができます。

営業マンでもマーケティング担当者でも簡単にビッグデータの分析が可能になるそうです。

 

なお、BigQueryとは、Google Cloud Platformが提供するビッグデータ解析サービスのことで、数TB(テラバイト)あるいはPB(ペタバイト)に及ぶデータセットに対し、SQLに似たクエリを実行し、数秒あるいは数十秒程度で結果を返します。

デモでは、100億行のWikipediaのデータから、欲しい情報をインデックスなしでわずか6秒くらいで見つけました。

エンジニアでない普通の社員が作った糞クエリーでも大丈夫です。

 

 

 

2.Cloud Functionsの紹介

登壇者:株式会社メルカリ/株式会社ソウゾウ Gopher 上田拓也(@tenntenn) さん

 

Public BetaとなったCloud Functionsについてご紹介されました。

Cloud Functionとは、サーバーレスな・・・云々カンヌン

非エンジニアの私には難しかったので、すいませんこれ以上は割愛させていただきます。

 

 

3.日本のスタートアップがGoogle NEXTに出展したらこうだった

登壇者:Groovenauts, Inc. プログラマ 近永智之さん

 

アメリカのイベントに出展した体験談で、そこでの学びを、面白おかしく教えて頂きました。

 

学び1:ロゴは遠くから見ても目立つもの

協賛金が多いほどロゴが大きく宣伝になります。

小さいロゴでも目立つように工夫することが大切です。

   

学び2:チラシは不要

だれもチラシを配らないし、誰もチラシを受け取らないそうです。

それよりも、具体的なことをどんどん質問してくるそうです。

日本のイベントのように会社に言われたから仕方なくブラブラきたような人は皆無だそうです。

 

学び3:和風のノベルティは人気

 

学び4:健康が一番大切

 

いつか海外で出展する機会があるときは、この教えを守ります。

 

 

 

4。BigQuery and Cloud Machine Learning

登壇者:グーグル合同会社 クラウドプラットフォーム デベロッパー・アドボケイト 佐藤一憲さん

 

実際にNEXTで講演した内容を日本語で講演頂きました。とても貴重な講演です。

BigQueryの歴史から、BigQueryとは何かの説明から始まり、BigQueryと機械学習の組み合わせについて説明されました。

 

自分が持っているデータをBigQueryに入れて、ニューラルネットワークを簡単に使えることができます。

複雑なコードを書かずともUDFなる機能を使えば、数行のJavascriptのプログラムで特徴ベクトルを分析することができ、それにMLエンジンを組み合わせ、ニューラルネットワークを使った機械学習が可能になります。

 

今までは、機械学習をしようと思ったら、Tensflowなどで専用のニューラルネットワークを1から構築する必要がありましたが、BigQueryとMLエンジンで、誰でもニューラルネットワークが簡単に使えるそうです。

 

その場で以下のデモを見せてもらいました。

・緯度、経度から、そこがマンハッタンか否か

・類似の画像の判断

・ニューヨークのレンタルサイクルの需要予測

 

機械学習の過程がビジュアルで分かって、とても興味深いデモでした。

 

他にも、機械学習では、色々なことができます。

スパムユーザの判定、音楽のレコメンド

IoTで得たデータから故障しやすいデバイスを見つけたりなど

 

映画「マイノリティ・レポート」のように犯罪を起こす前に逮捕できると行ったこともあながち夢ではないですね。

 

 

以上、ビッグデータは民主化し、更に機械学習ですら、手に届くものになりつつあります。

今やエクセルを使えない新入社員がいないように、数年後には機械学習でのデータ分析ができない新入社員はいないくらい、機械学習が普通になるかもしれませんね。

 

 

 

 

以上、「Google Cloud Next ’17 報告会@福岡」のレポートでした。

 

内容に誤りがありましたら、ご指摘いただければ幸いです。

 

ではでは。

 

 

 

PS.

懇親会で、あるエンジニアの方が言ってましたが、

地方創生で若者を田舎に呼び寄せる取り組みがありますが、エンジニアを呼び寄せるには、お金でも職でもありません。

田舎では、こういった最新の技術情報に触れられる機会がないから、エンジニアは都会から離れないのです。

エンジニアは自分の技術が遅れることを恐れます。常に最新の技術情報に触れられる機会こそが、彼らが求めているものなのです。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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