課題顧客と協力してソリューションの候補に取り組むうちに、このソリューションのカギとなる重要な機能がいくつか新たに登場したことが明らかになりました。しかしそこには、それらの独立したさまざまな機能をどのようにして 1 つに結びつけるかという問題が残されています。ここで Bluemix に用意されている Node‐RED Starter パッケージが非常に役に立ちます。というのも、Node‐RED は、これらのさまざまな機能をグラフィカルな方法で 1 つに結びつける、極めて迅速かつ簡単な手段となるからです。Node‐RED には、データベース、API 等々が用意されているので、これらのノード同士を結びつけてロジックを追加するだけでよいのです。いわば、小さなフローチャートを作成するようなものですが、それだけでフローチャートは実際に機能します。フローチャートを作成するとそれが機能して、データがしかるべき場所に格納されます。これがソリューションのカギとなる部分なので、さまざまなソースや、さまざまな出力を手早く操作して、ごく短時間で目的を果たすことができます。顧客と一緒にデータセットについて検討したところ、データには構造化データと非構造化データがありました。そのため最初に大きな問題となったのは、これらのデータの分析を始める上でどのツールを使用するかです。特に、2 つのまったく異なるタイプのデータを処理しなければならなかったことが理由となり、両方のデータセットを同時に効率的に処理できるツールを見つけるのは、非常に難しいことでした。けれども Watson には、Watson の傘下で使用して、異なるタイプのデータを分析できる多種多様なツールが揃っていました。構造化データに関しては、従来のアナリティクスを使用することができます。つまり、傾向を調べたり、異なる要素を分類したりするなどのアナリティクスです。非構造化データに関しては、通常、解決するのがより厄介な問題の大部分が非構造化データに由来しますが、こうした問題にも対処できるツールがありました。それは、Alchemy API、具体的にはこの API に統合されているニュース API です。非構造化データについては、この API で対処しました。自分たち独自の非構造化データセットがあったというわけではなく、私たちが使いたかったデータは、すべて世間にすでに出回っている非構造化データだったのです。つまり、Web 上のデータ、ニュース、ウィキペディアのページ、ソーシャル・メディアでニュースについてツイートしているデータなどです。私たちは一連のツールを使用することで、こうしたデータを分析して、意思決定の一環として利用できるようにしました。非常にコラボレーティブな環境でプロトタイプを短時間で作成しようとしたときに、多くの人々が直面すると思われる問題は、作成しているものをどのようにして誰もが見られるようにして、作成状況に関する情報を持てるようにするか、というものです。私はちょうどアプリそれ自体をホストできるようにしようとしていたので、 Bluemix 上つまりクラウド上には、モバイル・アプリと iPad コンポーネント、そして一連のデータがありました。以前は、おそらく自分のノート PC 上で小さなローカル・サーバーを稼働させて、必要なものをすべてホストしなければなりませんでしたが、その場合、ノート PC が社内のどこかに置いてあって近くに自分の PC がない状況で、誰かに何かをデモしようとしても、ノート PC は社内のネットワークで動作していて、 iPad は会社のネットワークの外部で動作しているので、デモをするのはとても大変なことでした。しかし今は Bluemix があり、Bluemix ではすべてがクラウド上に置かれるので、どこからでもアプリにアクセスすることができ、ある打ち合わせから別の打ち合わせへと iPad だけを持って参加して、アプリがどのような動作をし、何を実行してくれるのかを、クラウド上のライブ・データ・フィードに接続したままの状態で、打ち合わせの参加者に見せることができるのです。このソリューションの中心となるのは、データセットを分析する部分であることから、「どこにデータセットを配置すればよいのか？」、「どのようにしてデータセットを処理すればよいのか？」、「どこに処理した結果を置いておけばよいのか？」といった質問が出てくることでしょう。さまざまなタイプのデータが大量にあるとなると、従来型のデータベースのなかには使えないものも出始めます。SQL Server、MySQL 等々は、このようにさまざまなタイプのデータを実際に扱っている場合には、やや適さないものとなります。正直に言うと、比較的先の見えないプロジェクト、つまり、特に先へ進むにつれてスコープが変化していくような小さなプロジェクトで、 1 日目は X というタイプのデータが必要だったのが、3 日目にはまったく異なるタイプのデータが必要になるようなプロジェクトでは、どのようなタイプのデータでも扱える、柔軟かつ堅牢なデータベースが必要になります。そのデータベースはまた、他の多くの人がコラボレーティブな作業で簡単にアクセスできるようでなければならず、アプリの入力として使用しているデータを他の誰かが調べて、「実は私の場合、アプリの入力としてそのデータを使用することは望んでなくて、このデータとあのデータを使用して、その列は失くしてもらえるとありがたい」などと言うかもしれないので、クラウドにデータベースが置かれていれば、非常に便利なのです。このケースで私が使用したのは、Cloudant データベースつまり NoSQL データベースであり、この選択肢がすべての要件を確かに満たしてくれました。