【ITニュース解説】Batch Scoring with R: Scalable Predictions on Azure

機械学習で作成した予測モデルを実用化する際、大量のデータに対して一度にまとめて予測値を計算する処理が必要になることがある。この処理は「バッチスコアリング」あるいは「バルク推論」と呼ばれる。例えば、全顧客の来月の利用額を予測したり、全商品の将来の需要を予測したりする場合がこれにあたる。統計解析言語であるRはモデル開発で広く使われるが、データが数百万件、数千万件と大規模になると、一台のコンピュータでバッチスコアリングを実行するには非常に長い時間がかかるか、メモリ不足で処理自体が失敗するという課題に直面する。

この課題を解決するための強力なアプローチが、処理を複数のコンピュータに分散させて同時に実行する「並列処理」や「分散処理」である。巨大なデータセットを小さな塊に分割し、それぞれの塊を別々のコンピュータで手分けして処理させ、最後に個々の結果を一つに統合することで、全体の処理時間を劇的に短縮できる。この記事で紹介されているのは、MicrosoftのクラウドプラットフォームであるAzureのサービス群を使い、R言語による大規模なバッチスコアリングを効率的に実現する具体的なアーキテクチャである。

このアーキテクチャの中核をなすのが「Azure Batch」というサービスだ。これは、多数の仮想マシン（VM）を一つの計算機クラスターとして管理し、大規模な計算タスクを並列実行させる機能を提供する。処理の全体像は次のようになる。まず、学習済みのRモデルと、予測対象の大量の入力データを「Azure Blob Storage」という大容量のクラウドストレージにアップロードしておく。次に、処理全体の開始を指示する小さなRスクリプトを用意し、これを「Azure Container Instance (ACI)」などのコンテナ実行環境で定期的に実行するように設定する。このスクリプトがトリガーとなり、Azure Batchに対して予測ジョブの実行を命令する。

命令を受けたAzure Batchは、あらかじめ設定された数の仮想マシン群（プール）を起動させる。プール内の各仮想マシンは、それぞれがBlob Storageから担当分のデータとRモデルを読み込む。そして、Rのプログラムを実行して予測計算を行う。全ての仮想マシンが同時に、それぞれ異なるデータの塊を処理するため、膨大な量のデータも高速に処理することが可能となる。各仮想マシンは計算が完了すると、その結果を再びBlob Storageに書き出す。全ての仮想マシンの処理が完了した後、分割して出力された結果ファイルを一つにまとめるか、後続の分析システムが直接利用する。この一連のフローは「Azure Logic App」のようなワークフロー自動化サービスと連携させることで、人の手を介さずに定期的に自動実行させることができる。

このアーキテクチャにはいくつかの重要な利点がある。第一に、高いスケーラビリティ（拡張性）を持つ点だ。将来的にデータ量がさらに増大した場合でも、Azure Batchで利用する仮想マシンの台数を増やすだけで簡単に対処でき、処理時間を一定の範囲内に保つことが可能になる。第二に、ストレージとのシームレスな連携である。Blob Storageを利用することで、事実上無制限の容量のデータを手軽に入出力に利用できる。そして第三に、自動化が可能であることだ。夜間など、システム負荷の低い時間帯に処理を自動実行するようスケジュールできるため、運用効率が大幅に向上する。

記事の後半では、このアーキテクチャの一部として機能する具体的なRスクリプト（score.R）と、それを実行するための設定ファイル（batch-score.yaml）の例が示されている。このRスクリプトは、どのモデルを使って予測を行ったのかという情報に基づいて、出力結果を整理して保存する役割を担う。具体的には、モデルのURI（場所を示す識別子）からモデル名とバージョン番号を動的に抽出し、「モデル名/バージョン番号/実行日時」といった階層構造を持つパスを生成して、そこに結果を保存する。これにより、後からどの予測結果がどのモデルによっていつ生成されたものなのかを容易に追跡できるようになり、結果の管理性が大幅に向上する。

結論として、R言語を用いた大規模なバッチスコアリングでは、一台のマシンでの処理に固執するのではなく、Azure Batchのようなクラウドサービスを活用した分散処理アーキテクチャを構築することが極めて有効な解決策となる。データを分割し、複数のマシンで並列処理し、結果を統合するというワークフローは、現代的なデータ分析システムにおける基本的な考え方の一つである。システムエンジニアを目指す上で、このようなクラウドの能力を最大限に引き出し、データの規模に応じて柔軟にスケールするシステムを設計するスキルは、今後ますます重要になるだろう。