Tensorflowはデータの読み込み、前処理、計算、状態、出力といった処理に対してテンソルを扱っていることからデータフローグラフを構築して処理が可能であるということから、分散学習も可能になります。
現状では、Tensorflowは画像認識に利用されるようになっており、グーグルサービス内では写真の画像検索や音声認識技術に実際に利用されています。
また翻訳にも利用されはじめています。グーグルの社内ではニューラルネットワークを利用して音楽の作曲や美術の作画などにも利用する試みがスタートしており、今後Tensorflowが利用できる領域、ジャンルといったものはさらに広がりを見せることが予想されています。
また外部のクライアントでもこのサービスを利用して新たなAIの利用に取り組む企業が増え始めており、グーグルは大きな座を築こうとしていることがわかります。
またTensforflowの能力を最大限に活かすために利用するハイスペックなハードウエアの選定などについてもクライアントニーズが高まりをみせつつあります。

概要を書いただけでもTensorflowの可能性が感じられますが、このAIのディープラーニングといった領域は既存の企業内にもっともエキスパートが存在しない領域であり、テクノロジー面だけでなく具体的な利用を想定した局面でもビジネスコンサルティングとしてのニーズが非常に高まりつつあるエリアになってきています。
当面はTensoflowのように特定のソフトウエアライブラリを担ぐことで知見を増やしていくことがケイパビリティを高める近道となりそうですが、今後は複数のソフトウエアやシステムを俯瞰して比較しクライアント視点でパッケージセレクションを行うことができる目利き感といったものも要求されることになるものと思われます。