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タグ: ビッグデータ

  • LITALICOとUBIC、人工知能を活用した協業を開始、自殺の予兆を早期発見する仕組みを構築

    LITALICOとUBIC、人工知能を活用した協業を開始、自殺の予兆を早期発見する仕組みを構築

    「障害のない社会をつくる」というビジョンの下、障がい者向け就労支援事業や子どもの可能性を拡げる教育事業を全国展開する株式会社LITALICOと、人工知能を駆使したビッグデータ解析事業を手がける株式会社UBICは、人工知能を活用した協業を開始した。

    協業の最初の取り組みとして、LITALICOの障がい者就労移行支援事業「ウイングル」においてこれまで約7,000人の精神障がいのある方の支援に取り組んできた知見を活かし、支援記録のテキストデータをUBICの人工知能「KIBIT」（キビット）が読み込み、分析することで、精神障がいのある方の自殺の予兆や可能性の高まりを早期に発見する仕組みを構築、ウイングルでの導入を開始した。

     

    2018年度からの精神障がい者の雇用義務化を控え、精神障がいのある方の雇用が活発になっており、今後も増加が見込まれている。一方、職場でのストレスなどから精神障がいを新たに発症する方が近年増加している。精神障がいのある方の自殺率は精神障がいのない方に比べて高いとされ、日本において自殺を図った方の75%は何らかの精神障がいがあるとする調査※もあるなど、精神障がい者の自殺予防対策は、社会問題の一つとなっている。

    LITALICOとUBICは、今後も自殺予防対策の強化に取り組むほか、一人ひとりの特性や個性に応じた「個別最適」な社会づくりによる、一人ひとりの幸せを実現するサービスを協力して開発、提供していくという。

     

    * 飛鳥井望「自殺の危険因子としての精神障害 －生命的危険性の高い企図手段をもちいた自殺失敗者の診断学的検討－」（精神神経誌　1994）より

     

    【関連リンク】
    ・りたりこ（LITALICO）
    ・ユービック（UBIC）

  • CTCとElasticsearch、オープンソースの検索エンジンを活用したビッグデータ解析システムを提供開始

    CTCとElasticsearch、オープンソースの検索エンジンを活用したビッグデータ解析システムを提供開始

    伊藤忠テクノソリューションズ株式会社（以下、CTC）は、オープンソースの全文検索エンジン「Elasticsearch（エラスティックサーチ）」を中核としたビッグデータの解析基盤を提供するオランダ アムステルダムのElasticsearchの日本法人、Elasticsearch株式会社と販売代理店契約を締結し、導入支援・コンサルティング・保守サポートを含めたビッグデータ解析システムの提供を本日から開始した。

     

    近年、ビッグデータの普及に伴い、一部の大企業や研究機関に加えてより多くの企業や組織でデータ解析システムが導入されるようになった。しかし、扱うデータは多様化しており、データの増加量や処理性能に関してシステム設計時に的確な予測を行うことは難しい状況だ。将来的なデータ容量や処理性能の増加分を考慮したITインフラ投資では結果的に高コストとなることもあるため、オープンソース製品を活用してコストを抑え、拡張性に優れたビッグデータ解析システムへの期待が高まっている。

    Elasticsearchは、ドキュメント、マシンデータ、位置情報から動画まで、リアルタイムに大量のデータ検索と解析が可能なオープンソースのソフトウェアだ。IT機器のログ分析によるサイバーセキュリティ対策、動画や画像の検索、Webサイトのアクセスログ解析など、様々な用途のビッグデータ解析基盤として世界で5,000万件以上がダウンロードされており、スタートアップ企業から大手通信会社まで多くの企業で稼働実績がある。

     

    Elasticsearchは、冗長構成を前提とした拡張可能なアーキテクチャで設計されており、データ容量の増加に応じてインフラ拡張を行うことが可能なため、データの増加量などを加味した要件定義が難しいとされるビッグデータ解析システムのインフラ投資を最適化できる。オープンソース製品であるため、大規模であってもコストを抑えたシステム構築が可能。

    ログ収集・転送ツール「Logstash」や軽量のデータシッパー「Beats」、データ可視化ツール「Kibana」などの独自のプラグインも提供され直感的な操作が可能なダッシュボードが利用できる。これらは「Elasticスタック」としてすべてオープンソースで提供されるほか、「x-pack」と呼ばれる拡張プラグインを利用することにより、セキュリティ、アラート、監視、グラフなどの企業での利用に不可欠な機能も実現する。

     

    CTCでは、自社の総合検証センター内にビッグデータ専門の検証環境を保有しており、分散コンピューティングを含めた拡張可能なシステム構築にも多くの経験とノウハウがあり、Elasticスタックによるシステム構築を導入から保守サポートまで一括してサービス提供する。

    今後、CTCとElasticsearchは共同で、低コストで高性能なビッグデータ解析システムの提案と提供を行い、顧客企業のビッグデータ活用に貢献していく。

     

    【関連リンク】
    ・伊藤忠テクノソリューションズ（CTC）
    ・エラスティックサーチ（Elasticsearch）

  • NTTとNTTデータ、止まらないビッグデータ分析で渋滞予測・信号制御の信頼性を向上

    NTTとNTTデータ、止まらないビッグデータ分析で渋滞予測・信号制御の信頼性を向上

    日本電信電話株式会社（以下 NTT）は、新サーバアーキテクチャ「MAGONIA（マゴニア）」の分散処理技術を適用することにより、株式会社エヌ・ティ・ティ・データ（以下 NTTデータ）が研究開発する渋滞予測・信号制御システムの故障耐性を向上させるとともに、処理を止めずにサーバ台数を増減することを可能にした。

    今回、共同実験を通じて渋滞予測・信号制御のような空間分析系処理へのMAGONIAの適用方法を確立し、MAGONIAが幅広いアプリケーションに有効であることを実証した。これにより今後、信頼性やスケーラビリティが求められるより多くのサービスへMAGONIAの価値が提供できると期待される。

    今後NTTは、交通系以外のさまざまな分野へのMAGONIA適用を推進し、信頼性やスケーラビリティを必要とするサービス事業者を支援していく。

     

    NTTは将来の通信ネットワークの技術開発コンセプトNetroSphere構想*1の一環として、新たなサーバアーキテクチャMAGONIAの研究開発に取り組んでいる。

    MAGONIAの中核を担う分散処理基盤（ミドルウェア）は大量のデータを高速に処理することや、いかなる時にもサービスを止めないこと、需要に応じて処理能力や機能を柔軟に拡張することを可能にする。

    これらは、さまざまなサービスに共通のニーズであり、通信系以外の分野でもMAGONIAが貢献できると考え、幅広い分野への展開を検討しているという。同基盤上でサービスを開発することで、サービス事業者はサービスロジックの開発のみに集中し、迅速かつ低コストに信頼性の高いサービスを提供することが可能になる。

    これまで、賛同を得たパートナー企業と共同で、ETSI*2 NFV ISG*3認定のコンセプト実証*4や、映像配信サービスをユースケースとしたフィールド実験等、通信分野への適用を進めてきた。今回、新たに通信分野以外のシステムへも対象を広げ、適用技術の確立に取組んだ。

     

    共同実験の概要と成果

    NTTデータが研究開発している渋滞予測・信号制御技術*5は、図1に示すように、リアルタイムに収集した大量のセンサデータを利用して、対象エリアにおける交通傾向を分析し（以下 交通シミュレーション）、この結果に基づいて信号機をコントロールする。交通シミュレーションは計算量が多いうえ、交通量の変化にともない計算量が時々刻々と変わるため、システムには高いスケーラビリティが求められる。また、決められた制限時間内に確実に分析結果を信号機へフィードバックしなければならないため、システムにはリアルタイム性高い信頼性（耐障害性）が求められる。

    そこで、システムの実用化にむけて、システムの信頼性やスケーラビリティの向上を目的に、2015年9月から2社で共同実験を行い、MAGONIAの分散処理基盤の適用手法の確立、及び適用後のシステムの信頼性の評価等を行った。

    今回の実験では、交通シミュレーションの分析処理部を、既存のアプリケーションロジックはそのままにMAGONIAの分散処理基盤上に搭載することに成功し、これによりスケーラビリティや信頼性、リアルタイム性を向上できることが確認でき、MAGONIAが幅広いアプリケーションに有効であることを実証できた。このように、アプリケーションロジックへの影響なく、スケーラビリティや信頼性、リアルタイム性に関するシステム設計開発及び保守運用をMAGONIAの分散処理基盤が担うことで、アプリケーションの開発規模や保守運用稼働の削減によるコスト削減が期待される。

    NTTとNTTデータ、止まらないビッグデータ分析で渋滞予測・信号制御の信頼性を向上
    図1．渋滞予測・信号制御へのMAGONIA分散処理基盤の適用

    今後の展望

    NTTは、NTTデータの渋滞予測・信号制御システムの実用化をはじめ、大量のデータを高速に処理することやいかなる時にもサービスを止めないこと、需要に応じて処理能力や機能を柔軟に拡張することが求められるさまざまなサービスの事業者に、パートナーとしてMAGONIAの価値を提供し、サービス事業者の課題解決やサービスの信頼性向上に貢献していく。

     

    *1 NetroSphere構想：将来の通信ネットワークの技術開発に関するコンセプトとして提唱
    *2 ETSI（European Telecommunications Standards Institute）：ヨーロッパ圏の電気通信における標準仕様を策定するために設立された標準化団体
    *3 NFV ISG（Network Functions Virtualisation Industry Specification Group）：2012年12月世界のキャリアが中心となり、ETSI内に設立したキャリア主導のネットワーク仮想化技術に関する検討を推進するグループ
    *4 ETSI NFV ISGコンセプト実証：サービスアプリケーションが求める信頼性・拡張性に応えるプラットフォーム技術がETSIのコンセプト実証として認定
    *5 NTTデータ渋滞予測・信号制御技術：NTTデータが研究開発中の技術で、中国吉林市において渋滞緩和効果を確認するなど実証実験を実施

     

    【関連リンク】
    ・NTT
    ・NTTデータ（NTT DATA）

  • IDC、国内ビッグデータ／アナリティクス成熟度、企業の50%が「限定的導入」

    IDC、国内ビッグデータ／アナリティクス成熟度、企業の50%が「限定的導入」

    【概要】
    ■国内ユーザー企業の50.0%が「限定的導入」の成熟度
    ■最上位の成熟度である「継続的革新」の企業はわずか2.6%
    ■国際的なビジネスの競争環境の中でビッグデータ／アナリティクスの重要性は増大しており、積極的な先端技術／人員への投資が求められる

     

    IT専門調査会社 IDC Japan 株式会社は、国内ITユーザー企業に対して、ビッグデータ／アナリティクスの取り組み状況について調査し、成熟度を分析した結果を発表した。

    これによると、国内ユーザー企業の50.0％が「限定的導入」（5段階中下から2番目のステージ2）の成熟度であることがわかった。多くの国内ユーザー企業においては、ビッグデータ／アナリティクスの取組みは一部の部署や一部のプロセスでのみ実施されており、組織全体のビジネス基盤として活用している企業は限られている現状が明らかになった。

     

    ビッグデータ／アナリティクスの活用による企業の競争力向上への認識が高まる一方で、そのパフォーマンスに対する過剰な言説もあふれており、企業のマネジメント層にはビッグデータ／アナリティクスの成熟度を高めるプロセスを客観的に判断するための指標が求められている。

    IDCではこのような課題に応えるため、国内のビッグデータ／アナリティクス市場の成熟度について、意思統一、データ、技術、人員、プロセスの5つの側面から調査した。同調査（2016年2月実施）では、従業員500人以上のビッグデータ／アナリティクスを推進する大規模企業に所属しており、企業のビッグデータ／アナリティクスの方針決定に影響力を持つ182人に対してWebアンケートを実施し、これらを総合して国内企業のビッグデータ／アナリティクスへの取り組みに関する成熟度を分析している。成熟度の評価は、IDC MaturityScapeに基づいて行った。

    IDC MaturityScapeとは、IT環境の導入状況を客観的に評価するためにIDCが開発した手法。特定のIT環境についてまったく導入していない場合をステージ0（未導入）とし、導入後のユーザー企業の成熟度を、ステージ1（個人依存）、ステージ2（限定的導入）、ステージ3（標準基盤化）、ステージ4（定量的管理）、ステージ5（継続的革新）までの5段階で評価するものだ。

     

    その結果、国内ユーザー企業においては、ステージ1の成熟度を持つ企業が4.5％、ステージ2が50.0％、ステージ3が32.6％、ステージ4が10.3％、ステージ5が2.6％であることがわかった。

    国内ユーザー企業の半数が、限定的導入の成熟度にとどまっている一方で、継続的革新の段階に至っている企業は極めて少数だった。

     

    IDC Japan ソフトウェア＆セキュリティ マーケットアナリストの草地 慎太郎氏は「企業の国際競争が過熱する中でデータ活用の重要性は拡大している。国内事例だけでなく海外の先端事例にも目を向け、積極的な先端技術／人員への投資が企業の競争力を高めるため重要である」と分析している。

     

    ・レポート概要はこちら　IDC MaturityScape Benchmark： 国内ビッグデータ／アナリティクス市場

     

    ＜参考資料＞
    国内ビッグデータ／アナリティクス市場 成熟度のステージごとの分布

    IDC、国内ビッグデータ／アナリティクス成熟度、企業の50%が「限定的導入」

     

    【関連リンク】
    ・IDC Japan

  • イード、レイ・フロンティアとの業務提携合意及び「e燃費」次期バージョン共同開発

    イード、レイ・フロンティアとの業務提携合意及び「e燃費」次期バージョン共同開発

    株式会社イードと、レイ・フロンティア株式会社は、モビリティの移動解析および、そのユーザーのライフスタイル理解の分野において、共同でビジネス開発を行なうことに合意したと発表した。

    第一弾として、自動車の燃費計測サービス「e燃費」（2000年サービス開始）次期バージョンのサービス開発を、レイ・フロンティアと進めていく。e燃費ユーザー（65万ユーザー）に対してレイ・フロンティアの「SilentLog（サイレントログ）」の技術を応用した、ドライブログ機能を提供。今春サービス開始予定のe燃費次期バージョンでは、ドライブログ機能を利用することで、短距離・長距離それぞれのユーザー自身のマイカー利用傾向がわかり、燃費計測と連動したドライブ診断を他のユーザーと比較したり、走行履歴としてログを残すことも可能になる。

     

    一方、ユーザーデータをクラウド上に集めることで、ドライバーの集合知を解析し、計測燃費とドライブの実態（トリップ回数や平均車速、ゴー・ストップ回数などの解析）とのクロス集計が可能になる。

    「e燃費」は国内外の自動車メーカー10社とデータ解析を通じた取引実績があるが、これにより今後はレイ・フロンティアの人工知能を活用したビッグデータ解析技術によって、新型車開発における実用燃費向上のために貢献することを目指していく。

    また、ビッグデータだけでなく次世代e燃費開発や運用で得た解析技術や仕組みを、BtoBで他社に展開することについても積極的に両社で取り組んでいくという。

    イード、レイ・フロンティアとの業務提携合意及び「e燃費」次期バージョン共同開発

    イード、レイ・フロンティアとの業務提携合意及び「e燃費」次期バージョン共同開発

    イード、レイ・フロンティアとの業務提携合意及び「e燃費」次期バージョン共同開発

    イード、レイ・フロンティアとの業務提携合意及び「e燃費」次期バージョン共同開発

     

    「e燃費」とは

    「e燃費」はクルマの燃費を携帯電話・スマートフォンから登録し、マイカーをオンラインで管理する“楽しく節約、楽しくエコロジー”するサービス。実燃費の計測、全国のスタンド情報、ユーザー同士のクチコミ情報など、様々なコンテンツが用意されている。

    その他にも「e燃費」では、ガソリン車だけでなく電気自動車（EV）をはじめとする、次世代自動車に関するサービスの提供や調査レポートも行っている。

     

    「SilentLog（サイレントログ）」とは

    「SilentLog」は iPhone を持って歩くだけで、アプリを立ち上げておかなくても、ユーザーの移動手段、経路、歩数を自動で記録し、撮影した写真と共に、その日の行動として時間軸に沿ってまとめるライフログアプリ。

    従来のアプリのように、なんらかの行動を要求するわずらわしいノーティフィケーションや入力事項は一切ない。ユーザーが好きなときにアプリを立ち上げれば、美しく整理された過去の行動を見ることができる。

     

    出展概要

    第７回国際自動車通信技術展

    日時：2016年3月16日（水）から18日（金）
    場所：東京ビッグサイト 西3・4ホール
    概要：イードとレイ・フロンティアは共同でブース出展（西４ホール4271）を行い、3月17日の15:00より対談形式のプレゼンテーションを行う。

     

    【関連リンク】
    ・イード（IID）
    ・レイ・フロンティア（Rei-Frontier）
    ・e燃費
    ・SilentLog（サイレントログ）

  • ALBERT、ビッグデータアナリティクス領域でアクセンチュアと協業し、ソリューション開発、提案活動を共同実施

    ALBERT、ビッグデータアナリティクス領域でアクセンチュアと協業し、ソリューション開発、提案活動を共同実施

    株式会社ALBERTは、アクセンチュア株式会社と、ビッグデータアナリティクス領域で協業し、共同でソリューションの開発、提供を行なうことに合意した。

    ALBERTが持つ人工知能・ディープラーニングを活用した先端の画像解析技術と、アクセンチュアが持つ豊富な分析プロジェクト経験及び各業界に精通した知見が組み合わされることで、幅広い業界の方に対して、科学的な根拠に基づく意思決定を支援する画期的なリューションを提供することが可能になる。

    ALBERTは高度な分析力を強みに、国内におけるビッグデータアナリティクス市場で成長を遂げてきた。最近ではディープラーニングや状態空間モデルなど、最先端の分析技術をいち早くビジネスに応用している。理化学研究所脳科学総合研究センターで神経科学、特に高等動物の高次視覚野に関する研究に携わったメンバーを中心に、ディープラーニングの継続的な研究開発を行なっている。

     

    【関連リンク】
    ・アルベルト（ALBERT）
    ・アクセンチュア（Accenture ）

  • マクニカネットワークス、100%オープンソースのエンタープライズHadoopを提供する米国Hortonworksと販売代理店契約を締結

    マクニカネットワークス、100%オープンソースのエンタープライズHadoopを提供する米国Hortonworksと販売代理店契約を締結

    ネットワーク機器やセキュリティ対策ソリューションを提供するマクニカネットワークス株式会社は、企業向けに完全なオープンソースのHadoopデータプラットフォーム「Hortonworks Data Platform (以下、HDP)」を提供するHortonworks, Inc.と販売代理店契約を締結したことを発表した。

    2月9日より、HDP Support Subscriptionを販売開始した。

     

    テキスト・音声・画像だけではなく、ソーシャルメディア・モバイルデバイス・ICカード・IoT機器 などから多様なデータが創出され、あらゆるデータからビジネス価値を見出すために情報収集の頻度と速度が上がっている。

    特に、この数年間で生成された膨大なデータから新たな価値を見出すための動きが活発化しているなか、迅速かつ経済的にデータ処理を高速化するための技術として、Apache Hadoop(以下、Hadoop※1)への関心が高まっている。

    Hadoopは、開発の活発化、アーキテクチャの進化による拡張性・信頼性・安全性の向上、より安定した運用とセキュリティ強化によって、大量な非構造化データの蓄積・分析に適した主要なプラットフォームと認識されるようになった。

     

    マクニカネットワークスが販売代理店として契約したHortonworks社が提供するHDPは100%オープンソースのコンポーネントとHortonworksのテクノロジーだ。最先端のHadoopコミュニティにより開発された、完全にオープンなアーキテクチャを元に企業のさまざまなニーズに対応したデータプラットフォームを提供する。

    また、データディスカバリー、カスタマーインサイト、予測分析などのビッグデータ活用をサポートし、Apache Software Foundationや主要なApacheプロジェクトがもたらす新しいビジネス価値創出に貢献する。

    また、Open Enterprise Hadoop(※2)によりデータアーキテクチャの近代化を図り、運用コストの削減を実現するプラットフォームとなる。

     

    さらに、Hortonworksの「HDP Support Subscription」を通じて、環境や規模、複雑さに関わらずHDPをベースにしたソリューションを実装している組織に対して、専門家による技術サポートサブスクリプションを提供。サポートサブスクリプションは、開発、コンセプトの実証からQA/テスト、生産、導入にいたるまでシステム開発のライフサイクル全体をカバーする。

     

    ※1: Apache Software Foundation(ASF)が開発および公開しているHadoop

    ※2: オープンな商用向けHadoopの名称

     

    【HDP Enterprise Subscriptionの特長】

    • 100%オープンソースのコンポーネントを活用
    • Hadoopを熟知したプロフェッショナルなメンバーが在籍
      Apache Hadoopプロジェクトの全コミッターの1/3がHortonworks社員
    • YARNベースのアーキテクチャによるプラットフォーム一元化が可能
    • 最大限の柔軟性を提供
      あらゆるデータ、アプリケーション、プラットフォームに対応

     

    【関連リンク】
    ・マクニカネットワークス（Macnica Networks）
    ・Hortonworks

  • IDC、ビッグデータソリューションが今後の国内ビッグデータテクノロジーやサービス市場の成長に重要と分析

    IDC、ビッグデータソリューションが今後の国内ビッグデータテクノロジーやサービス市場の成長に重要と分析

    【概要】
    ■人的資源の不十分な国内企業のビッグデータ活用は外部事業者の利用意向が強い
    ■ビッグデータソリューションの提供事業者としては富士通／グーグル／NTTデータなどが市場に強い印象を与えている
    ■ビッグデータアナリティクスへの取り組みを支え、競争力維持を支援するソリューションをスモールスタートできる環境を提供することが重要

     

    IT専門調査会社 IDC Japan 株式会社は、国内ビッグデータソリューション市場動向の調査結果を発表した。これによると、データアナリティクスによる生産性向上が世界規模で行われている中で、国内企業におけるビッグデータアナリティクスへの取り組みを支え、競争力の維持を支援するビッグデータソリューションの役割は引き続き重要であるとIDCでは分析している。

     

    国内ビッグデータテクノロジー／サービス市場は2014年の前年比成長率が39.7％になるなど急速な成長を見せている。

    ビッグデータテクノロジーは従来のBA（Business Analytics）のような単純なレポーティング／予測にとどまらずリアルタイム処理を内包したアプリケーション基盤となることで、直接的に企業の収益に貢献することが期待されている。

    しかし、ユーザー層の拡大という面では課題を抱えている。IoTやFinTech（情報技術を活用した新しい金融サービス）などの応用事例が示されたことで、当初のネット系企業から大企業を中心とした一般企業に徐々に活用の場が広がっている一方で、自社のビジネスモデルや、技術的リソース、データ資源などを考慮してビッグデータテクノロジーへの取り組みを見送る企業も増加している。

     

    このような課題が見られる中、IDCでは、業務／業種特化型のビッグデータソリューションが今後の国内ビッグデータテクノロジー／サービス市場の成長に重要な役割を果たすとみているという。

    特に国内企業においては北米などのビッグデータ活用の先進地域に比べてビッグデータ活用やアプリケーション開発に対応した組織や人的資源を十分に持たない企業が多いため、ベンダーやSIerの提供するビッグデータソリューションの役割はきわめて重要であるといえる。

     

    同調査ではベンダー／SIerの名前を挙げて、ビッグデータソリューションの提供者として強いイメージを持つ企業をユーザー企業に聞いた。最も印象に残るベンダーとしては国内企業では富士通がトップの10.6％、NTTデータが2位で8.5％の回答を得た。一方、海外企業ではグーグルが9.3％、IBMが7.1％で続いている。

    富士通、日立、NEC、NTTデータなどの国内大手ITベンダーやグーグル、オラクル、IBMなどの外資ITベンダーは、各社ともビッグデータソリューションに注力しており、独自のソリューションと販売戦略を発表している。

    今回の調査では、ミドルウェアやクラウドサービスも含めて独自の製品を持ち、ビッグデータイニシアティブとして包括的なソリューション体系をアピールした富士通がユーザーに強い印象を与えた 結果となった。しかし、今後の各社のユースケース発表や取り組み訴求の仕方によって、ユーザー企業の印象は変化していくと考えられる。

     

    IDC Japan ソフトウェア＆セキュリティ マーケットアナリストの草地 慎太郎は「データアナリティクスによる生産性向上が世界規模で行われている中で、国内企業におけるビッグデータアナリティクスへの取り組みを支え、競争力の維持を支援するビッグデータソリューションの役割は引き続き重要である。ビッグデータソリューションは蓄積された業務／業種別のノウハウを活用しつつ重厚なインテグレーションを前提としたものから、クラウドを活用し、スモール／クイックな開発が可能なソリューションとして再構築し、利用企業の幅を広げていくことが求められる」と述べている。

     

    ・レポート概要はこちら　2015年 国内ビッグデータソリューション市場動向分析

     

    ＜参考資料＞
    ビッグデータソリューションの提供者として強いイメージを持つ企業
    IDC、ビッグデータソリューションが今後の国内ビッグデータテクノロジーやサービス市場の成長に重要と発表

    【関連リンク】
    ・IDC Japan
    ・富士通（FUJITSU）
    ・NTTデータ（NTT DATA）
    ・グーグル（Google）
    ・アイビーエム（IBM）
    ・日立（HITACHI）
    ・日本電気（NEC）
    ・オラクル（Oracle）

  • 日立造船とJASRI、SPring-8の制御フレームワーク「MADOCAⅡ」を活用したごみ焼却発電プラントにおけるビッグデータ管理システムを共同開発

    日立造船とJASRI、SPring-8の制御フレームワーク「MADOCAⅡ」を活用したごみ焼却発電プラントにおけるビッグデータ管理システムを共同開発

    日立造船株式会社と公益財団法人高輝度光科学研究センター（以下、JASRI）は、このほど、大型放射光施設SPring-8を運転するために開発された制御フレームワーク「MADOCAⅡ※1」をごみ焼却発電プラントのビッグデータ管理に適用するため、共同研究・開発を開始した。なお、同開発はMADOCAⅡの産業利用に向けた初めての取組となる。

     

    日立造船のごみ焼却発電プラントの運転管理では、数千点のセンサーにより温度、圧力など運転データの収集を行い、焼却炉の燃焼制御や遠隔監視などにこれらの運転データを活用しているが、近年では運転員の技術に依存しない最適な運転管理システムの構築が求められており、ビッグデータの活用が急務となっている。

    同プラントでビッグデータの特性を活かすためには、従来の数十倍にあたる数万点のセンサーからビッグデータの収集を行い、これをもとにした運転管理技術の開発が必要となる。しかし、従来のデータベースシステムでは収集可能なデータ処理性能に限界があるため、JASRIが開発したMADOCAⅡを活用することとなった。

     

    MADOCAⅡは世界最大級の放射光施設SPring-8を安定的に運転するための制御フレームワークであり、データベース基幹部は、わずか12台のエントリークラスのサーバー計算機で構成されているが、1秒間に100万点以上のデータ収集を実現している。これは従来の方式である1台の高性能サーバー計算機でデータ収集する方式と比べて100倍の性能を発揮している。

    これを利用して、SPring-8を制御する数百台ものコンピューターから排出されるビッグデータを収集している。

    また、SPring-8は年間約5,000時間の運転を行うが、MADOCAⅡを原因とした運転停止はなく、安定的に動作をすることが実証されている。また、JASRIは得られたビックデータを活用して、より高品質で安定した放射光が提供できるようにSPring-8の高度化を進めています。

     

    日立造船は、MADOCAⅡを活用した、数万点の大容量のデータを高速に収集できる技術の開発を行い、来年度中にremonシステム※2のデータシステムを置き換える予定だ。将来的には、インターネットを通じて、複数の施設のプラントや機械・設備メーカーなどの様々なビッグデータを集約し、運転員の判断を必要としないごみ焼却発電プラントの設計を目指す。

    日立造船は、国内において約65プラントの運転及び20プラント以上の施設運営を行っているが、プラントの最適運転管理による売電コストパフォーマンスの向上や省人化を図り、従来の遠隔監視・管理から遠隔操作・運転自動化に向けて取り組んでいる。今後は、環境ソリューション事業での更なる効率化を進めていくと共に、舶用ディーゼルエンジンや橋梁、シールド掘進機など他の分野にもICTやビッグデータを活用していく。

    ※１　MADOCAⅡ ( (Message And Database Oriented Control Architecture Ⅱ)とは、SPring-8 における加速器及びビームラインの制御のためにJASRIが開発したシステム。

    ※２　remonシステム（remote monitoring system：レモンシステム）とは、ごみ焼却施設の運転状況を同社の遠隔監視センターが遠隔監視し、設計検証や経年変化の確認、運転アドバイス、トラブル発生時の技術支援を行うために日立造船が開発したシステム。

     

    【関連リンク】
    ・日立造船
    ・公益財団法人高輝度光科学研究センター

  • ナレッジワークス、自然言語処理と機械学習などを使用したビッグデータ活用プラットフォームをアマゾン ウェブ サービス上に構築

    ナレッジワークス、自然言語処理と機械学習などを使用したビッグデータ活用プラットフォームをアマゾン ウェブ サービス上に構築

    ナレッジワークス株式会社は、同社の検索サービス「SCOPE」で培ってきた自然言語処理のノウハウを、機械学習や深層学習など新技術と組み合わせてサービスを提供する『データサイエンス事業』を、2015年12月16日(水)に開始した。

    ナレッジワークスは、「アマゾン ウェブ サービス(以下 AWS)」上に、Amazon Machine Learningをはじめとする、Amazon Kinesis、AWS Lambda、Amazon S3、Amazon Redshiftなど複数のAWSサービスと「オープンソースソフトウェア(以下 OSS)」を組み合わせ、自然言語処理、機械学習、深層学習、グラフ分析などが可能な『ビッグデータ活用プラットフォーム』を提供する。

    ビックデータの利活用に注目が集まる中、データ活用のためのプラットフォームを、信頼性とスケーラビリティに優れたAWS上にOSSを組み合わせて構築することで、顧客にとって、アプリケーション開発～稼働・運用開始までの時間を短縮し、早期に効果を得る選択肢を提供する。

    また、顧客は、ナレッジワークスが提供するアプリケーション開発サービス「Siba」を利用することで、ビッグデータを収集／加工／分析／表現／提供するアプリケーションを、早期に開発・稼働させることができると共に、特定メーカーに依存しないOSSライセンスの特性に基づき、稼働後の機能拡張の際にもアプリケーションのブラックボックス化などに悩まされることはない。

     

    【ビッグデータ活用アプリケーション開発サービス「Siba」の内容】

    ・ビッグデータを活用した新事業、新サービス企画
    ・ビッグデータ活用プラットフォーム構築・運用
    ・ビッグデータ収集・加工(拡張タグ付与、自動要約、ジャンルや緊急性の自動分類)サービス
    ・情報検索、分析アプリケーション開発
    ・商品・サービスのDNA抽出とマッチングへの活用
    ・機械学習などを使用した予測・判別モデル生成
    ・リアルタイム予測／判別アプリケーション開発
    ・インタラクティブWeb／パーソナライズAPI開発　など

     

    ナレッジワークスは、既にAWSのパートナープログラム「AWS Partner Network (以下 APN)」に参加するアドバンスド テクノロジー パートナーだ。

    自ら「ビッグデータ活用プラットフォーム」を使用しているが、AWSで提供されている様々なサービスの選択肢が同プラットフォームの開発に柔軟性と開発生産性をもたらしたことを実感している。

     

    【関連リンク】
    ・ナレッジワークス