アップルが「ダークデータ」専門企業ラティス・データを2億ドルで買収

アップルは最新の買収で、機械学習を使って「ダークデータ」を処理し、分析可能な構造化データセットを効率的に構築する専門企業であるラティス・データ社を約2億ドルで買収した。

この買収はTech Crunchによって報じられ、Appleは「小規模なテクノロジー企業を随時買収しており、その目的や計画については通常議論しない」といういつもの定型的な確認で応じた。

カリフォルニア州メンローパークに拠点を置くラティスは、統計的推論のフレームワークとして機能するスタンフォード大学の研究プロジェクト「DeepDive」を商業化していました。同社のウェブサイトには、「私たちの使命は、ダークデータの価値を解き放ち、現実世界の重要な問題に貢献することです」と記されています。

「ダークデータ」とは、ログや写真などさまざまな方法で収集された大量の生の情報を指しますが、分析は依然として困難です。

ラティスは、スタンフォードのオープンソース DeepDive テクノロジーをベースに独自のソフトウェア プラットフォームを構築しました。このテクノロジーは、非構造化データから迅速に意味を引き出すことを目的として、6 年間にわたり DARPA から 2,000 万ドルの資金提供を受けて開発されました。

DeepDiveは、様々な「ダークデータ」ソースから「価値を引き出す」ことを目的としており、同社のウェブサイトで説明されているように、「統計的推論のためのプログラミングおよび実行フレームワークとして機能し、データのクリーニング、抽出、統合の問題を共同で解決することを可能にします。既知のデータを特徴量として、未知のデータを因子グラフで接続されたランダム変数としてモデル化します。」

Lattice の主任科学者 Christopher R は、DeepDive の研究でマッカーサー天才賞を受賞し、Michael Cafarella (Hadoop の共同創設者でもある)、Raphael Hoffmann、Feng Niu とともに同社を共同設立しました。

同社は、従来の機械学習とは対照的に、「面倒な手作業による注釈付けは必要ありません。むしろ、ドメイン知識と既存の構造化データを活用し、遠隔監視によるブートストラップ学習を行います。データの問題はデータで解決します」と説明しています。

同社はまた、自社のプラットフォームが「マシン規模」であることを強調し、「機械学習の速度と規模の限界を押し広げる」ことが可能であり、その結果、「数十億のウェブページ、数千台のマシン、テラバイト単位のデータを含むシステムとアプリケーション」を「人間レベルの品質」で実現できるとしている。

Apple は人材やテクノロジーを買収する理由について通常はコメントしないが、Lattice は音声ベースのアシスタント機能を強化するソリューションとして自社を売り込んでいると報じられており、Amazon の Alexa チームや Samsung とも協議していた。

Lattice が自社の Web サイトで概要を説明しているアプリケーションには、マップや自動運転車、HealthKit や ResearchKit、カメラのロジックと処理、インターネット データ ドキュメントの検索で使用するためのデータ分析における潜在的な使用法も示されています。