はじめに
この記事では、Verticaで外部データを活用しているお客様事例をご紹介します。外部データ活用事例
本事例では、分析対象に気候などの変動要因を外部データとして取り込み、Verticaの機械学習機能で将来の予測分析を行うことで、より精度の高い意思決定を実現されています。事例①：オークランド交通局
都市公共交通機関を運営するこの団体では、外部データ（気温、降水量）も活用して、Verticaの機械学習機能でバス配送の最適化を実現されています。お客様課題
・これまでは車両マスターデータと過去の実績値を利用して、担当者の判断による属人化した車両配置を実施Vertica導入効果
・Verticaの高速処理で多くのモデル(※)を評価でき、最適なモデルを採用することで80％のバス停で1名以下の誤差で乗客予測を実現・適切なサイズのバスの配置、路線のタイムテーブルの見直し（繁忙期、閑散期の予測）により、コスト削減を実現
・乗車率を80％まで低減し、属人的な車両配置ではできなかった快適なバス環境の提供により、顧客満足度を向上
※時間帯、曜日、季節、地図区画、降水量、気温、乗車人数などをもとにした乗客の利用予測モデル
※15分毎の天候データをタイムシリーズ関数(欠損値補完)で秒間隔に補間し、バスの乗車データと組み合わせた分析を実現
事例②：The Climate Corporation
世界中のすべての農家がデジタルツールで生産性を持続的に向上できるように支援するこの企業では、外部データ（天候）なども活用して、Verticaの機械学習機能で農家の気候変動などへの対処を支援されています。お客様課題
・世界人口の急増に対して、より多くの食物を栽培するための効率的で持続可能な方法を見つけることは緊急の課題であり、農家がエーカーごとの利益を最大化するためには、日々行う意思決定のサポートが不可欠Vertica導入効果
・食物の成長サイクルに関与する要因（植物の個体数、土壌、前の作物、気象などのデータ）を取り込み、Verticaの機械学習や地理空間分析などの機能を使用して、収穫量を最大化するリソースの最適化を実現事例③：ecobee
住宅や商業利用のためのサーモスタットでホームオートメーションを提供するこの企業では、外部データ（人口統計、天候、オープンデータ）なども活用して、Verticaの機械学習機能で学習するサーモスタットとして電力使用の最適化を実現されています。お客様課題
・顧客の光熱費削減に対する欲求への対応Vertica導入効果
・サーモスタットの最適化により、使用時間に対する電気料金が最適化され、顧客満足度を向上参考情報
Vertica 機械学習ユースケースhttp://vertica-tech.ashisuto.co.jp/vertica-machine-learning-usecase/
