時系列の異常を検知--検索エンジン「Elasticsearch」の機械学習技術の可能性

　オープンソースソフトウェア（OSS）の全文検索エンジン「Elasticsearch」を開発するElasticは2016年9月に行動分析技術を手掛けるPrelertを買収。その成果として、Elasticは、Elasticsearchなどで構成されるソフトウェア群「Elastic Stack」にPrelertの技術を応用した機能「Machine Learning」を2017年5月に追加した。現在はベータ版（製品版は2017年上半期にリリース予定）だが、時系列データの異常検知が今までより簡単になるというユニークな特徴がある。

　全文検索エンジンというと、対象となるデータはWordやExcel、PowerPointなどのファイル、テキストを思い浮かべる。しかし、OSSの全文検索エンジン「Apache Lucene」をベースにしているElasticsearchの場合、こうしたデータに加えて、システムが吐き出すログなども対象にしている。さまざまなデータのフォーマットに対応し、データの構造を定義せずに格納できるスキーマレスで組むことができる。

　こうした技術的特性からElasticsearchはさまざまな分野に応用できる。例えば、ある商品の売上実績のデータがあれば、ビジネス分析として活用できる。IoTでのセンサならば、温度や人の動態などを計測できる。

　セキュリティの分野であれば、ウェブサーバやファイアウォールなどのログを分析することもできる。つまり、セキュリティ情報イベント管理（Security Information Event Management：SIEM）としても活用できる。米国の軍人や軍属などに金融商品などを販売するUSAAはSIEMとしてElasticsearchを活用している。

日本企業でも採用