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米グーグル（Google）は2018年7月25日（米国時間）、クラウドのDWH（データウエアハウス）サービスである「BigQuery」に機械学習の機能を追加した「BigQuery ML」を発表した。ユーザーはSQLクエリーを使って機械学習モデルを開発したり、DWH内のデータに対する推論を実行したりできる。
米サンフランシスコで開催するカンファレンス「Google Cloud Next 2018」で発表した。25日の基調講演に登壇したGoogle Cloud部門のラジェン・シェス（Rajen Sheth）プロダクトマネジメント担当ディレクターは「DWH内で機械学習が実行可能になるため、DWHからほかの機械学習フレームワークにデータを移動する必要がなくなる」と説明した。
グーグルのラジェン・シェス氏
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BigQuery MLが対象とするのは、サーバーのログやPOSデータといった「半構造化データ」に対するロジステック回帰などの予測分析だ。グーグルは売り上げの予測や顧客の分類などにBigQuery MLが向いていると説明する。ディープラーニング（深層学習）による画像認識などは対象外だ。
機械学習に関しては、ディープラーニング専用チップ「TPU（Tensor Processing Unit）」のクラウドサービスである「Cloud TPUs」がGA（一般公開）になったほか、グーグルが開発したコンテナ運用管理ソフトウエア「Kubernetes」の環境で機械学習を実行するためのオープンソースソフトウエア「Kubeflow」の「バージョン1.2」が公開されている。
