データサイエンスと機械学習のためのトップ 16 プラットフォーム

調査会社ガートナーは、データ サイエンスおよび機械学習プラットフォームを「さまざまなデータ サイエンス ソリューションを作成し、それらのソリューションをビジネス プロセス、周囲のインフラストラクチャ、および製品に組み込むために必要な基本的な構成要素を組み合わせた統合ソフトウェア アプリケーション」と定義しています。

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このようなプラットフォームは、データ サイエンティストがデータおよび分析パイプライン全体でタスクを実行することをサポートします。これらのタスクには、データ アクセスと取り込み、データの準備、インタラクティブな探索と視覚化、機能エンジニアリング、高度なモデリング、テスト、トレーニング、展開、パフォーマンス エンジニアリングに関連するタスクが含まれます。これを念頭に、ガートナーはデータサイエンスと機械学習の分野における 16 の主要ベンダーとプラットフォームを概説したマジック クアドラント レポートを発表しました。

リーダー

ガートナーのアナリストは次のように書いています。「マジック クアドラントのリーダーは、データ サイエンスと機械学習の市場で強い影響力と重要な知識共有能力を持っています。彼らは、発見、モデル開発、実装プロセス全体にわたって奥深さと幅広さを示しています。優れたサービスとサポートを提供する一方で、リーダーは急速に変化する市場状況に対して柔軟で即応性も持っています。リーダーのプラットフォームを使いこなすデータ サイエンティストのプロフェッショナルの数は多く、増加しています。リーダーは、市場の成長と方向性に影響を与えるのに最適な立場にあります。彼らはすべての業界、地域、データ ドメイン、ユース ケースにまたがっているため、市場に対する確固たる理解と戦略を持っています。彼らは現在の市場状況に基づいて効果的な実行に集中できるだけでなく、急速に変化するこの業界の新しい開発と高度なテクノロジーを活用するための確固とした強力なロードマップも持っています。彼らは思想的リーダーシップと革新的な差別化を提供し、実装の過程で市場を混乱させることも少なくありません。」

（１）アルテリクス

Alteryx の本社はカリフォルニア州アーバインにあります。ガートナーのアナリストによると、「Alteryx は統合機械学習プラットフォームである Alteryx Analytics を提供しており、これによりシチズン データ サイエンティストは単一のワークフローでモデルを構築できます。2017 年半ば、Alteryx はモデルの導入と管理に重点を置くデータ サイエンス ベンダーである Yhat を買収しました。Alteryx は 2017 年初頭にニューヨーク証券取引所で新規株式公開 (IPO) を開始し、プラットフォームの拡張と強化への投資能力を強化しました。Alteryx はチャレンジャー クアドラントからリーダー クアドラントに移行しました。これは、強力な実行 (収益成長と顧客獲得の観点)、優れた顧客満足度、組織にデータと分析の文化を浸透させる支援に注力していることによるものです。」

（２）H20.ai

H2O.ai の本社はカリフォルニア州マウンテンビューにあります。ガートナーのアナリストは、「H2O.ai はオープンソースの機械学習プラットフォームを提供しています。今回のマジック クアドラントでは、コア コンポーネントである H2O Flow、H2O Steam、Spark 統合用の H2O Sparkling Water、ディープラーニング機能を提供する H2O Deep Water を評価しました。H2O.ai は、前回のマジック クアドラントのビジョナリーからリーダーへと進化しました。同社は、大幅な商業的拡大を通じて進歩を続け、思想的リーダーおよびイノベーターとしての地位を固めています。」と述べています。

（３）ニーム

KNIME の本社はスイスのチューリッヒにあります。ガートナーは次のように述べています。「KNIME は完全にオープンソースの KNIME Analytics Platform を提供しており、これは世界中で 10 万人以上が使用しています。KNIME は、エンタープライズ展開におけるコラボレーション、セキュリティ、パフォーマンスを促進するために、商用サポートと商用拡張機能を提供しています。過去 1 年間で、KNIME は AWS と Microsoft Azure 向けのプラットフォームのクラウド バージョンを導入し、データ品質への重点を高め、ディープラーニング機能を拡張し、商用機能の一部をオープンソースに変換しました。KNIME は製品開発と顧客獲得の取り組みを加速しています。KNIME のプラットフォームは、ほとんどの業界で、世界のほとんどの地域で使用されています。このベンダーは、市場に対する深い理解、強力な製品戦略、すべてのユース ケースにわたる強みを示しています。これらの特性が相まって、リーダーとしての地位を固めています。」

(4) ラピッドマイナー

RapidMiner の本社はマサチューセッツ州ボストンにあります。ガートナーのアナリストは、「RapidMiner のプラットフォームには、RapidMiner Studio、RapidMiner Server、RapidMiner Radoop が含まれています。RapidMiner Studio はモデル開発ツールで、無料版と商用版があります。価格は、論理プロセッサの数とモデルが使用するデータ量によって異なります。無料版では、論理プロセッサ 1 台と 10,000 行のデータが提供されます。RapidMiner Server は、モデルの共有、共同作業、保守用に設計されています。RapidMiner Radoop は、RapidMiner の実行を Hadoop 環境に直接拡張します。RapidMiner は引き続きリーダーであり、あらゆるデータ サイエンティストとデータ サイエンス チームに包括的で使いやすいプラットフォームを提供しています。RapidMiner は、新しい生産性とパフォーマンス機能を導入することで、コア データ サイエンスとモデル開発および実行のスピードを重視し続けています。」と述べています。

（５）SAS

SAS の本社はノースカロライナ州ケアリーにあります。 「SAS は、アナリティクスとデータ サイエンス向けのソフトウェア製品を多数提供しています。このマジック クアドラントでは、SAS Enterprise Miner (EM) と、Visual Statistics と Visual Data Mining、機械学習を含む SAS Visual Analytics 製品スイートを評価しました」と Gartner のアナリストは述べています。「SAS は依然としてリーダーですが、ビジュアルの完全性と実行能力で若干劣勢に立たされています。Visual Analytics スイートは、以前の SAS アーキテクチャよりもオープンで、幅広いユーザーがアナリティクスにアクセスしやすくする、クラウド対応の Viya アーキテクチャで期待されています。しかし、わかりにくいマルチ製品戦略は SAS のビジュアルの完全性に影響を与え、ライセンス費用が高いという認識が実行能力を弱めています。市場の焦点がオープン ソース ソフトウェアと柔軟性に移るにつれ、SAS はまとまりのあるオープン プラットフォームの提供が遅れ、その代償を払うことになりました。」

チャレンジャー

ガートナーのアナリストによると、「チャレンジャーは確固たる存在感、信頼性、実行可能性、強力な製品機能を備えています。しかし、リーダーのような思想的リーダーシップや革新性を発揮できない可能性があります。チャレンジャーには主に 2 つのタイプがあります。長年確立されたデータ サイエンスおよび機械学習ベンダーは、安定性、予測可能性、長期にわたる顧客関係によって成功しています。市場の発展に遅れずについていき、より影響力と革新性を高めるには、ビジョンを刷新する必要があります。これまでと同じことを続ければ、ビジネスの成長と市場での存在感が損なわれる可能性があります。関連市場で確固たる地位を築いているベンダーは、既存顧客の既存プラットフォームを拡張するソリューションを携えてデータ サイエンスおよび機械学習市場に参入していますが、これは多くの潜在的な新規顧客にとっても合理的な選択肢です。これらのベンダーは、この市場に影響を与え、明確な方向性とビジョンを提供できることを実証しているため、リーダーへと進化する可能性があります。」

（１）マスワークス

MathWorks は、マサチューセッツ州ネイティックに本社を置く非公開企業です。ガートナーのアナリストは、「Mathwork の 2 つの主要製品は MATLAB と Simulink ですが、このマジック クアドラントの包含基準を満たすのは MATLAB のみです。MathWorks は依然としてチャレンジャーです。その実行能力は、一般的な高度な分析分野での継続的な認知度、大規模なインストール ベース、強力な顧客関係から恩恵を受けていますが、重要な機能に関するリファレンス カスタマーの平均スコアによって妨げられています。その完全なビジョンは、エンジニアリングとハイエンドの金融ユース ケースに重点が置かれているため制限されています。」と述べています。

（２）ティブコソフトウェア

TIBCO Software はカリフォルニア州パロアルトに拠点を置いています。ガートナーのアナリストは、「TIBCO は分析とビジネス インテリジェンスにおける地位に基づき、2017 年 6 月に Quest Software から成熟した Statistica プラットフォームを買収してデータ サイエンスと機械学習市場に参入しました。さらに、2017 年 11 月には、TIBCO は前回のマジック クアドラントで先駆者とされた Alpine Data の買収を発表しました。実行能力の点では、このマジック クアドラントは Statistica プラットフォームにおける TIBCO の能力のみを評価します。TIBCO の他の買収は、その完全性に貢献するだけです。TIBCO はこのマジック クアドラントにチャレンジャーとして参入します。Statistica プラットフォームは大規模で成熟した顧客ベースを持ち、ビジネス探索、高度なプロトタイピング、および生産性向上という 3 つの最も一般的な使用例で高いスコアを獲得しています。」と述べています。

先見の明のある

ガートナーによると、「ビジョナリーとは、市場を形成している、または影響を与える可能性のあるトレンドを代表する小規模ベンダーまたは新規参入者です。ただし、これらのベンダーが成長に合わせて効果的に実行し続け、規模を拡大できるかどうかについては懸念があるかもしれません。通常、市場ではあまり知られていないため、チャレンジャーやリーダーに比べてリーダーシップは低くなる傾向があります。ビジョナリーは、強力なビジョンとそれを支えるロードマップを持っています。市場のニーズへの対応において革新的です。ビジョナリーが提供する機能は革新的で堅実であることが多いですが、提供するサービスの完全性と幅広さにはギャップがあることがよくあります。」

先見の明のある人は、次のような理由から検討する価値があります。

• 革新的な取り組みを開始する機会を提供します。
• 既存のソリューションを補完または置き換え、競争上の優位性をもたらす魅力的な差別化機能を提供します。
• 製品のロードマップとアプローチの影響を受けやすくなります。

（１）データブリックス

Databricks の本社はカリフォルニア州サンフランシスコにあります。ガートナーのアナリストによると、「Databricks は、Apache Spark ベースの Databricks Unified Analytics Platform をクラウドで提供しています。Spark に加えて、Amazon Web Services (AWS) のセキュリティ、信頼性、操作性、パフォーマンス、リアルタイム サポートのための独自の機能も提供しています。Databricks は 2017 年 11 月に Microsoft Azure Databricks プラットフォームを発表しましたが、評価時点では一般に利用できなかったため、このマジック クアドラントでは考慮されていません。Databricks はこのマジック クアドラントに新しく参入しました。ビジョナリーとして、同社はオープン ソース コミュニティと独自の Spark の専門知識を活用して、アクセスしやすく使い慣れたプラットフォームを提供しています。データ サイエンスと機械学習に加えて、Databricks はデータ エンジニアリングにも注力しています。2017 年の 1 億 4,000 万ドルのシリーズ D ラウンドにより、Databricks は導入オプションを拡張し、ビジョンを実現するための重要なリソースを獲得しました。」

（２）ダタイク

Dataiku はニューヨーク市に本社を置き、フランスのパリにも本社を置いています。ガートナーのアナリストは、「データサイエンススタジオ（DSS）は学際的なコラボレーションと使いやすさに重点を置いており、Dataikuはビジョナリーであり、ユーザーが機械学習プロジェクトを迅速に開始できるようにすることで、多くのデータサイエンスのニーズに対応する人気の選択肢となっています。そのビジョンの完全性は、コラボレーションとオープンソースのサポートによるもので、これらは製品ロードマップの焦点でもあります。全体的なビジョンスコアは、ユースケースの幅が比較的狭く、自動化とデータフローが不十分なため、以前のマジッククアドラントよりも低くなっています。機械学習モデルの運用とスケーリングにいくつかの困難があったため、Dataikuの実行能力も低下しました。」と述べています。

（３）ドミノ

Domino Data Lab の本社はカリフォルニア州サンフランシスコにあります。ガートナーのアナリストによると、「Domino は Domino Data Science Platform を提供しています。これは、データ サイエンスのエキスパート チーム向けのエンドツーエンドのソリューションです。このプラットフォームは、オープン ソースと独自ツールのエコシステム、コラボレーション、再現性、モデル開発と展開の集中化を統合するツールに重点を置いています。2013 年に設立された Domino は、市場でよく知られたプレーヤーであり、データ サイエンティストの間で認知度を高め続けています。Domino は先見の明のある企業としての地位を維持しています。実行機能は向上していますが、機械学習ライフサイクルの初期段階 (データ アクセス、データ準備、データ探索、視覚化) での機能が弱いため、依然として足かせとなっています。しかし、過去 1 年間で、Domino は新しいユーザーを獲得し、競争の激しい市場でリーダーシップを獲得する能力を実証してきました。」

（4）IBM

IBM の本社はニューヨーク州アーモンクにあります。 「IBM は多くの分析ソリューションを提供しています。このマジック クアドラントでは、SPSS Modeler と SPSS Statistics を含む SPSS を評価しました。2 つ目のデータ サイエンスおよび機械学習製品である Data Science Experience (DSX) は、実行能力軸の評価基準を満たしていませんでしたが、IBM の完全性には貢献しました。IBM は現在、ビジョナリーであり、ビジョンの完全性と実行能力の点で他のベンダーに比べて劣勢にあります。しかし、IBM の DSX 製品には、より包括的で革新的なビジョンを刺激する可能性があります。IBM は、2018 年に SPSS Modeler を DSX に完全に統合する SPSS 製品の新しいインターフェイスを提供する計画を発表しました。」

（５）マイクロソフト

マイクロソフトの本社はワシントン州レドモンドにあります。ガートナーのアナリストは、「マイクロソフトは、データ サイエンスと機械学習向けのソフトウェア製品を多数提供しています。クラウドでは、Azure Machine Learning (Azure Machine Learning Studio を含む)、Azure Data Factory、Azure Stream Analytics、Azure HDInsight、Azure Data Lake、Power BI を提供しています。オンプレミスのワークロード向けには、このマジック クアドラントの締め切り日後の 2017 年 9 月にリリースされた SQL Server with Machine Learning Services を提供しています。このマジック クアドラントの包含基準を満たしたのは Azure Machine Learning Studio のみでしたが、マイクロソフトのより広範な高度な分析製品は、その完全性の評価に影響を与えました。マイクロソフトは引き続きビジョナリーです。この位置付けを受けたのは、主に市場への対応と製品の実現可能性のスコアが低いためです。Azure Machine Learning Studio はクラウドのみであるため、オンプレミス オプションを必要とする多くの高度な分析ユース ケースでの使用が制限されます。」と述べています。

ニッチ企業

「ニッチ企業は、特定の業界やアプローチ、または特定のテクノロジー スタックとの連携において強みを発揮します」とガートナーのアナリストは説明しています。「ニッチ企業の中には、ビジョナリーになる可能性を示唆するレベルの先見性を発揮する企業もあります。しかし、市場の他の企業と比較すると、ビジョンを説得力のあるものにするのが難しい場合が多く、ビジョナリーとしての資格を得るためのイノベーションや思想的リーダーシップの実績を作るのに苦労することもあります。他のニッチ プレーヤーも、市場での勢いと牽引力を高める方法で実行し続ければ、チャレンジャーになる可能性があります。」

（１）アナコンダ

以前は Continuum Analytics として知られていた Anaconda は、テキサス州オースティンに本社を置いています。ガートナーのアナリストは次のように説明しています。「Anaconda は、インタラクティブ ノートブックのコンセプトに基づいたオープン ソース開発環境である Anaconda Enterprise 5.0 を販売しています。また、主に Python をベースにしたさまざまなオープン ソース開発環境やオープン ソース ライブラリへのアクセスを提供する、疎結合の配布環境も提供しています。Anaconda の強みは、機械学習機能を絶えず構築している多数の Python 開発者を結集し、中央アクセス ポイントを提供できることです。ただし、Anaconda はこれらの開発者の取り組みの品質、信頼性、持続可能性をほとんど管理していません。Anaconda は、Anaconda Cloud を通じて幅広い開発者コミュニティを育成しています。Anaconda がニッチ企業として位置付けられているのは、Python に精通した経験豊富なデータ サイエンティストに適していることを反映しています。」

（２）アンゴス

カナダのトロントに本社を置くAngossは、2018年1月にDatawatchに買収されました。ガートナーのアナリストは、「マジック・クアドラントのプロセスに比べて買収が遅れ、その影響も不確実であるため、文書では依然としてアンゴスと名付けられている。この評価は、主にデスクトップ環境の市民データサイエンティストを対象とした同社の最も基本的な製品である KnowledgeSEEKER、KnowledgeSEEKER よりも多くのモデルと機能を備えた KnowledgeSTUDIO、そしてフルレンジの機能を備えた主力製品である新発売の KnowledgeENTERPRISE を対象としている。アンゴスには銀行顧客との長期にわたる協業経験がある。これは、銀行業界だけでなく、保険、運輸、公共事業など、同様のデータと分析のニーズを持つ他の業界へのサービス提供に役立つ」と述べた。

（３）SAP

SAP の本社はドイツのヴァルドルフにあります。ガートナーのアナリストによると、「SAP は再びプラットフォームを SAP Business Objects Predictive Analytics にリブランドしました。このプラットフォームには、データセットの準備と機能エンジニアリングのための Data Manager、シチズン データ サイエンティストのための Automated Modeler、より複雑な機械学習のための Predictive Composer、運用のための Predictive Factory など、多くのコンポーネントがあります。SAP Leonardo Machine Learning と SAP Leonardo エコシステムのその他のコンポーネントは、このマジック クアドラントにおける SAP の実行能力には貢献していません。SAP は過去 1 年間でいくつかの分野で大きな進歩を遂げましたが、他の分野ではまだ遅れをとっています。他の企業と比較して顧客満足度が低く、マインドシェアが不足しているため、ニッチ プレーヤーとなっています。」

（4）テラデータ

Teradata の本社はカリフォルニア州サンディエゴにあります。ガートナーのアナリストによると、「テラデータの統合データ アーキテクチャ (UDA) は、オープン ソースと商用テクノロジーを組み合わせて分析機能を提供するエンタープライズ分析エコシステムです。UDA には、Aster Analytics、Teradata Database、Hadoop、データ管理ツールが含まれます。テラデータは強力な運用能力を備えていますが、統合されたエンドツーエンドのテクノロジー プラットフォームがまだありません。テラデータは、本来のパフォーマンスと信頼性の優位性を維持していますが、データ サイエンス開発における一貫性と使いやすさが欠けているため、ビジョンの完全性を実現し、前進する能力が損なわれています。ニッチ プレーヤーのままです。」