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  • ゼネリックソリューション、千葉銀と協業で、人工知能技術を使った金融ビッグデータ分析業務開始

    ゼネリックソリューション、千葉銀と協業で、人工知能技術を使った金融ビッグデータ分析業務開始

    ゼネリックソリューション株式会社は、12月2日、株式会社千葉銀行と、金融ビッグデータ分析の分野で協業することを発表した。

    昨今、金融（Finance）と技術（Technology）を合成した造語「フィンテック（FinTech）」が生まれ、金融マーケティングのイノベーションへの期待が高まっている。また世界中の金融機関が、シリコンバレーなど多くの先端企業とのつながりを模索している。このような変化が起きている本質的な理由は、情報テクノロジーによるコスト構造の変化からＡＩ（人工知能）の技術の進展にある。

    金融商品は、一般消費財とは異なり、客個人の取り巻く状況によって客が感じる価値が大きく影響を受ける傾向がある。客個人のサービス向上を目的として、賢いお金の使い方をサポートするために、客個人が感じる価値の違いに合わせた、金融商品のレコメンデーションが求められるようになってきた。

    こうした付加価値の実現には、地方銀行の地域密着型の地域金融機関としての役割とも表裏一体であり、客個人の地域内の小売業での決済行動のデータベースとのコラボレーションにより、より生活に密着した商品・サービスのレコメンデーションの実現も目指す。

    そこで、同社のビッグデータ処理技術と人工知能技術を用いたソフトウェア「ＧＳ８」が有する要素技術で、金融マーケティングに特化した業務ロジックを開発する。これによって、金融ビッグデータを分析することにより、フィンテック領域における新たな金融サービスの提供が可能となりる。

     

    ＧＳ８とは

    ＧＳ８とは、顧客個人ごとの需要予測、状況変化の察知（機械学習）が可能となるソフトウェアだ。特に、ビッグデータを低コストで処理する技術基盤と、ビッグデータから意味を見出す人工知能に強みがあるため、利用者の業界や業務に合わせた分析・活用が可能となる。

    具体的には、情報検索・推薦、知識獲得・表現、機械学習などを要素技術として、利用者に合わせたPDCAを効果的にサポートし、売上高の向上、コスト削減などの経済効果の向上を実現していく。

     

    ＧＳ８ for Retailers.

    流通・小売業界に特化して、顧客個人に特化した需要予測と、推薦システムを実現する6つのエンジンを有し、それぞれのエンジンが顧客個人の個々人の購買経験・嗜好・状態・時期を取り扱い、購買シーンに合わせた、データ分析・活用が可能となる。

    個人ごとの需要予測、状況変化の察知（機械学習）が可能となるソフトウェアだ。

     

    【関連リンク】
    ・ゼネリックソリューション
    ・千葉銀行

  • ロックオン、ビッグデータ・人工知能・IoT を活用し、リアル領域を含めたマーケティングを支援する「マーケティング ロボット カンパニー」へ

    ロックオン、ビッグデータ・人工知能・IoT を活用し、リアル領域を含めたマーケティングを支援する「マーケティング ロボット カンパニー」へ

    株式会社ロックオンは、2015年11月17日に開催した2015年9月期決算発表会で今後の経営方針を発表した。その中で、同社が今まで培ってきた技術「ビッグデータ」「人工知能（AI）」「IoT」とマーケティングに関する既存事業のビジネスモデルを活用し、リアル領域を含めた「企業と顧客のコミュニケーション円滑化（自動化・効率化）」を提供する企業「マーケティング ロボット カンパニー」として今後、事業を推進していくことを発表した。

     

    同社はこれまでインターネット上での企業と顧客のコミュニケーション円滑化を目的に、デジタルマーケティング、Eコマースの2つの成長分野で事業を展開してきた。

    同社はネットを中心とした「マーケティング オートメーション カンパニー」から、リアルとネットを融合した「企業と顧客のコミュニケーションの円滑化（自動化・効率化）」を支援する「マーケティング ロボット カンパニー」（※1）へと変革する。

    （※1）ロボットの定義：人に代わって作業を自動的・効率的に行うもの

     

    【ロボットに必要な3つの技術「ビッグデータ」「人工知能（AI）」「IoT」】

    ロボットに必要な技術は「ビッグデータ」「人工知能（AI）」「IoT」と言われている。経済産業省の「平成28年度経済産業政策重点、概算要求・税制要望」（※2）によると「AI、ビッグデータ、IoTなどの新たな情報技術は、サイバー空間と実空間が密接な連携をもたらす、データ駆動社会を実現させ、我が国の経済産業、社会に大きな変化をもたらす」とある。

    （※2）経済産業省 平成28年度経済産業政策重点、概算要求・税制要望

     

    【時代背景】

    日本国内の少子高齢化による働き手不足が深刻な問題となる中、急速に普及すると予測されるのがロボットだ。ロボットとは「人に代わって作業を自動的、効率的に行うもの」であり、経済産業省の試算（※3）では、2035年には10兆円産業になることが予測されている。

    マーケティングの世界では、TVを代表とするマスマーケティングから、膨大なデータを元にした個客マーケティングへとシフトしており、この実現のため既にロボットの活用が進んでいる。今後は、リアル領域のマーケティングにおいてもIoT技術の進歩と共に、ビッグデータと人工知能（AI）を活用したロボットが急速に普及すると予測される。

    ロックオン、ビッグデータ・人工知能・IoT を活用し、リアル領域を含めたマーケティングを支援する「マーケティング ロボット カンパニー」へ

    （※3）経済産業省「ロボット産業市場動向調査結果」による

     

    【関連リンク】
    ・ロックオン
    ・ロックオン 2015年度決算 経営方針説明の詳細

  • SAPジャパン、日立、ESRIジャパンが将来予測を可能にするビッグデータ利活用システム基盤の開発検証を実施

    SAPジャパン、日立、ESRIジャパンが将来予測を可能にするビッグデータ利活用システム基盤の開発検証を実施

    SAPジャパン株式会社、株式会社日立製作所、GIS(地理情報システム)ソフトウェアのESRIジャパン株式会社は、3社の製品を連携させ、社会インフラに関する将来予測を可能にするビッグデータ利活用システム基盤を開発し、実用化に向けた検証を実施した。

    同システム基盤は、社会インフラに関する膨大な現在と過去のデータをもとに、特定区域の混雑状況の予測など、さまざまな将来予測を迅速に行い、地図画面上で瞬時に可視化できるものだ。

    今後3社は、同システム基盤の実用化に向けた取り組みを推進し、広域都市交通や物流の効率化、水道・電気・ガスといったインフラ設備の安定稼働など、安全・安心・快適な社会インフラの実現に貢献します。

     

    【背景】

    近年、あらゆるモノがインターネットを介してつながるIoTなどITの新たな潮流が生まれ、センサーやカメラなどから収集した多様かつ膨大なデータの活用によって新たな価値が生み出されつつある。社会インフラ分野においても、交通渋滞の抑制や広域な物流業務の効率化、インフラ設備の安定稼働など、ビッグデータの利活用により安全・安心・快適な社会を実現する新たなサービスの創出が期待されている。

    こうした背景のもと、SAPジャパンと日立、ESRIジャパンは、同システム基盤の開発・検証プロジェクトを、SAPジャパンの共同研究施設である「SAP Co-Innovation Lab Tokyo」にて実施した。

     

    【開発・技術検証の内容】

    今回のプロジェクトでは、インメモリデータベースによるリアルタイムなデータ処理に優位性をもつ「SAP HANA」と、日立の超高速データベースエンジン「Hitachi Advanced Data Binder」(以下、HADB) *1、企業における地理空間情報を活用した意思決定を支援するESRIジャパンのソフトウェア「ArcGIS」*2*3の3製品を連携させ、将来予測を行うとともにその結果を地図画面上へ瞬時に表示するシステム基盤の開発・検証を行った。

    具体的には、「SAP HANA」を用いて「HADB」に蓄積された膨大なデータを高速に処理するため、両製品の連携を実現するソフトウェアである「連携アダプタ」を開発し、「SAP HANA」のSDA*4機能と組み合わせることで、3製品がスムーズに相互連携するシステム基盤を構築した。

    また、「SAP HANA」に格納した現在の状況に関するデータと「HADB」に蓄積した履歴データを活用した将来予測を行い、現在の状況と将来予測の結果を「ArcGIS」の地図画面上で瞬時に表示できることを検証した。

    検証にあたっては、東京大学空間情報科学技術研究センターが提供する、約130万人分の移動履歴とその交通手段に関するデータ（人流データ）*5を活用し、タクシーの最適配車を想定したシミュレーションを実施。

    具体的には、まず、東京首都圏のある特定日時における人流データを現在の状況と仮定し、そのデータをもとに「SAP HANA」で「現在の混雑箇所」を把握する。そして、現在の混雑箇所から数十分後に移動する可能性が高い複数地点を、「HADB」に格納した膨大な履歴データの中から統計的に導き出すことで将来予測を行った。これらの結果を「ArcGIS」の地図画面上に高速に表示することができた。

     

    *1 Hitachi Advanced Data Binderは、内閣府の最先端研究開発支援プログラム「超巨大データベース時代に向けた最高速データベースエンジンの開発と当該エンジンを核とする戦略 的社会サービスの実証・評価」(中心研究者:喜連川 東大教授／国立情報学研究所所長)の成果を利用している。

    *2 ArcGISは、Esri社が提供するGIS製品、サービス群の総称。今回の高精度な予測結果の可視化には、クラウドサービスであるArcGIS Onlineを採用した。ArcGIS Onlineでは、背景地図やデータコンテンツを自由に変更することができるほか、様々なデバイスに対応している。GISデータを可視化するツールでありながら、同時にGUIベースでWebアプリケーション作成機能を備えており、設定のみでアプリケーションを構築、公開することが可能。

    *3 Esri社では、ArcGIS においてSAP HANAのSpatial 機能の接続をサポートしているため、SAP HANAでリアルタイムに分析した空間情報を地図上に表示することが可能。日本国内でもサポート予定だ。

    *4 SDA(Smart Data Access)は、SAP HANAにおけるデータ仮想化技術の１つで、異種のデータが混在するリレーショナルおよび非リレーショナル・データベースシステムに対する動的なクエリーを実現する。同機能により、SAP HANAプラットフォームが持つパワーを、データ仮想化の世界にも適用し、異種混在データソースへのクエリーを簡素化するとともに、データの保存場所や用途に基づいて、その応答時間を最適化することが可能となる。

    *5今回の技術検証は、東京大学空間情報科学研究センターとの共同研究プロジェクト「人流データを利用したタクシー配車効率化に関する研究」として、同センターが個人を特定できないように加工して提供している人流データを使用した。

     

    【同システム基盤の活用例】

    (1)人流予測による快適な都市交通インフラの実現
    大都市圏における複雑な都市交通インフラの効率化に活用可能。例えば、現在の混雑箇所の特定と、過去の移動パターンを組み合わせて分析することで、将来の混雑箇所や移動先候補を予測することが可能になり、タクシーなどの効率的な運用を実現できる。

    (2)最適な集荷・配送ルートの予測による広域物流業務の効率化
    物流事業者による広域物流業務の効率化に活用可能。例えば、配送物の集積や配送の状況に関するデータを分析することで、荷物の配送状況をリアルタイムに把握できるほか、過去の配送パターンを踏まえ、季節や時間ごとの特徴に応じた最適な集荷・配送ルートを利用することが可能になる。

    (3)インフラ設備の故障予兆把握と保守点検ルートの最適化
    稼働停止が許されない電力や水道といったインフラ設備の安定稼働と、保守作業の効率化に活用可能。具体的には、複数の地域に点在する設備機器に設置したセンサーなどから取得したデータを分析し、故障の予兆がある部品をリアルタイムに把握するとともに、過去の故障履歴から故障パターンや適切な部品の交換タイミングを予測することで、保守点検作業の手順や作業員の移動ルートを最適化することができる。

     

    【SAP Forum Tokyoでの紹介について】

    2015年11月12日にザ・プリンスパークタワー東京にて開催されるSAPジャパン主催の「SAP Forum Tokyo 2015」において、今回の検証をベースにしたタクシー配車デモを、日立のブースにて紹介。

     

    【関連リンク】
    ・SAPジャパン株式会社
    ・株式会社日立製作所
    ・ESRIジャパン株式会社

  • 豆蔵ホールディングス、ビッグデータ技術を活用しIoTに対応したリアルタイムデータ収集・蓄積プラットフォーム「LogStream(ログストリーム)」の提供開始を発表

    豆蔵ホールディングス、ビッグデータ技術を活用しIoTに対応したリアルタイムデータ収集・蓄積プラットフォーム「LogStream(ログストリーム)」の提供開始を発表

    株式会社豆蔵ホールディングスは、事業会社の株式会社オープンストリームが、ビッグデータ技術とAWSの開発実績を基に開発した技術「LogStream(ログストリーム)」プラットフォームの提供を2015年11月5日より開始したことを発表した。

    併せて、独自のビッグデータ解析技術をベースとしたモデリング・解析・通知サービス「RecoBee(レコビー)」(仮称)の開発を開始している。

     

    【サービスの提供開始にあたり】

    従来の行動ターゲティング処理では定められた日付・時間やイベント、自宅・外出先等の大きなくくりでの位置情報などを基に行われており、購買行動と直結したアクションに結びついていなかった。より購買行動に直結しやすい情報提供を可能にするためには、ユーザの行動状況をきめ細かく把握することが必須だ。

    スマートフォン・スマートデバイス・ウェアラブル端末の普及が進み、IoT環境が現実味を帯びてきた現在、それらモバイルデバイスによって検知可能な詳細な行動情報を収集しビッグデータ化することが新たなビジネスチャンスを生み出すと考え、今回のプラットフォームの提供にいたった。

     

    【リアルタイム情報収集サービス「LogStream」】

    このプラットフォームは、ユーザの行動情報をリアルタイムに収集・蓄積し、その情報を基にして今までにないきめ細やかな情報発信を可能とするクラウド型サービスだ。

    「LogStream」はモバイル端末だけでなく、昨今注目を集めているIoTデバイスも含めて搭載しているGPSや、基地局から得られる詳細な位置情報・センサーによる移動速度・移動距離・姿勢情報などを収集しデータ化、ビッグデータとして取り扱えるようにするプラットフォームだ。

    収集し一次加工されたデータを解析することで、ユーザの行動を動きレベル(立つ・座る・歩く・走るなど)で認識することができる。さらに、独自のビッグデータ処理ノウハウを活用して、レコメンドシステム・BIツールなどのデータ解析ツール・各種通知サービスなど、データ活用先となりうる外部システムに向けて公開されたインターフェースを通じ、今までにないタイムリーな形で容易な連携を可能にしている。

    また、これらサービスを開発実績のあるAWS上に構築しクラウドサービスとして提供することで、迅速な利用開始とリーズナブルなコストを可能としている。

    豆蔵ホールディングス、ビッグデータ技術を活用しIoTに対応したリアルタイムデータ収集・蓄積プラットフォーム「LogStream(ログストリーム)」の提供開始を発表

    【ビッグデータ モデリング・解析・通知サービス「RecoBee」】

    現在開発中のサービス「RecoBee」は、「LogStream」によって収集・蓄積されたデータを基にした行動解析を可能とするプラットフォームだ。収集・蓄積した情報をオープンストリームが持つリアルタイムデータ解析や機械学習技術やAI関連技術を組合せ、従来では考えられなかったより詳細できめ細やかなタイミングや内容の情報発信が可能な環境をサービスとして提供することを実現している。

    「LogStream」と組合わせることで、容易にデータを可視化しリアルタイムレコメンデーションなどの機能を実現できる。

    「RecoBee」でも各種クライアント向けのSDKを提供することで、簡単に利用可能な環境を提供する予定だ。

    豆蔵ホールディングス、ビッグデータ技術を活用しIoTに対応したリアルタイムデータ収集・蓄積プラットフォーム「LogStream(ログストリーム)」の提供開始を発表

    今後、オープンストリームはLogStream／RecoBeeを一つの柱として、ビッグデータ、モバイル、クラウド等の技術を統合していくことで新たな価値を提供していく。

     

    【関連リンク】
    ・株式会社豆蔵ホールディングス
    ・株式会社オープンストリーム

  • NEC、ビッグデータ分析・予測に基づき判断や計画を最適化する人工知能（AI）「予測型意思決定最適化技術」を開発

    NEC、ビッグデータ分析・予測に基づき判断や計画を最適化する人工知能（AI）「予測型意思決定最適化技術」を開発

    NECは、ビッグデータ分析を高度化する人工知能技術の1つとして、予測に基づいた判断や計画をソフトウェアが最適に行う「予測型意思決定最適化技術」を開発した。

    今回開発した「予測型意思決定最適化技術」は、NECが開発したビッグデータに混在する多数の規則性を発見する「異種混合学習技術」（注1）などを用いた予測結果に基づいて、従来は人間が行っていた戦略や計画の立案といったより高度な判断をソフトウェアで実現する。

    今回の技術を実際のデータに適用したところ、水需要予測に基づく配水計画では、浄水・配水電力を20％削減する高精度な配水計画を生成できた。また、商品需要予測に基づく価格最適化では店舗の売上を11%向上する商品価格戦略を1秒未満で瞬時かつ自動的に生成できたという。

    本技術を2015年度中に実用化する予定。NECは社会ソリューション事業に注力しており、その中核領域の1つであるビッグデータ事業の強化を進めている。

    ・背景

    IoT（Internet of Things）などの普及によって、実社会で収集されるビッグデータを活用した分析・予測のニーズが急速に高まっている。これをうけてNECは2012年に「異種混合学習技術」を開発し、資源の効率化のためのエネルギー・水・食料の需給予測、物流管理を効率化するための在庫需要予測、小売店舗管理の高度化のための商品需要予測など、高精度かつ大規模な予測を自動化した。

    将来の予測を有効に活用するためには、予測結果に基づいた最適な戦略や計画を立案・実施することが重要だが、人手による判断には規模や正確性に限界があった。また、従来の技術では、多数の予測により誤差が累積し判断が不正確となることで予期せぬ大きな損失が発生する問題があった。さらに、多数の予測式の関係性を考慮した膨大な組み合わせから最適な判断を導き出す計算が膨大になるため、実現が困難だった。

    今回、NECが開発した「予測型意思決定最適化技術」は、従来、人間がおこなっていた、「予測に基づいた大規模で高度な判断」をソフトウェアによって超高速かつ高精度に実現する。

    ・新技術の特長

    １．予測誤差に対してリスクが低く効果の高い計画を生成
    予測の「典型的な外れ方」（予測誤差）のパターンを独自のアルゴリズムで分析。その結果を数理最適化技術（注2）と融合することで、「外れ方」を勘案した上で最適化をおこなう。これにより、予測が外れても損失が発生するリスクが低く、安定して高い効果がでる計画を算出できる。

    例えば、水の運用管理では、水需要の予測値に対して、運用者の経験に基づいた浄水、貯水、配水計画が行われていますが、過剰造水による水廃棄が多い、非効率なポンプ運転によって電力コストが高い、需要の過小評価による計画変更が頻繁に発生するといった課題があった。本技術を適用することで、最大で電力コストを20％削減し、かつ需要の過小評価による計画変更回数を1/10に削減することが可能との試算が得られた。

    ２．大量の予測式の関係を考慮した最適な計画を超高速に生成
    本技術は、独自の組合せ最適化アルゴリズムによって、予測式の関係を考慮した大規模な組み合わせを効率的に探索し、超高速に最適な戦略・計画を導出することができる。例えば、小売店舗の商品価格戦略（ある商品と競合商品の価格と売上の関係など）では、50種類の商品に対して、それぞれの値引き額の候補を10種類設定した場合、可能な価格戦略は10の50乗という膨大な組合せ数となり、混合整数計画法（注3）などの通常の最適化技術では、最適な価格設定を算出するために膨大な時間がかかるとともに、計画の精度も低いという課題がある。

    本技術を適用することで、商品価格戦略の例では、従来法（混合整数計画法）では、数時間から数日かかるところを、1秒未満で店舗の売上を約11％（試算値）増加できる価格戦略を算出できた。さらに、従来法と比較して最適化の精度（店舗の売上増加の試算値）が約20％高い（約9％→約11％）という結果が得られた。
    NECは、本技術および異種混合学習を活用し、ビッグデータによる実世界への新たな価値創出に貢献します。

    (注1) 2012年6月22日発表
    『NEC、ビッグデータに混在する多数の規則性を自動で発見する技術を開発』
    2014年6月18日発表
    『NEC、ビッグデータに混在する多数の規則性を自動で発見する「異種混合学習技術」を強化』
    (注2) 特定の集合上で定義された実数値関数または整数値関数についてその値が最小（もしくは最大）となる解を計算する（最適化問題を解く）ための技術。連続最適化（線形計画法、凸二次計画法など）と離散最適化（整数計画法、動的計画法など）に大別される。
    (注3) 数理最適化技術の一つ。整数値を取る変数と、実数値を取る変数が混在する場合に適用される計算方法。

  • パナソニック、コネクテッドカーとビッグデータを活用したITSソリューションの最新技術を出展～ITS世界会議ボルドー2015～

    パナソニック、コネクテッドカーとビッグデータを活用したITSソリューションの最新技術を出展～ITS世界会議ボルドー2015～

    パナソニック株式会社は2015年10月5日（月）から9日（金）にかけて、フランスのボルドーで開催された「ITS世界会議ボルドー2015」において、コネクテッドカーならびにビッグデータを活用したITS（高度道路交通システム）の最新ソリューションを出展した。

    400を超える自動車メーカーやサプライヤーが参加した会場で、パナソニックは両カテゴリにおける製品と技術を紹介した。

     

    ■パナソニックの車載デバイス＆インフラソリューション

    https://youtu.be/SAl9fJ0g_s0

    パナソニックは、車載デバイスやシステムから、住宅や道路などにおけるインフラまで、広範なソリューションをトータルに提供できる数少ないメーカーの一つだ。同社はその強みを活かし、「快適・安全・環境」をコンセプトにITS事業に取り組んでいる。

     

    ■自動車産業のトレンド

    この展示会を主催しているERTICO – ITSヨーロッパは、これからの業界指針として「より安全・スマートでクリーンなモビリティ」を掲げており、これは、運転者により多くの情報を提供する、クルマによる環境負荷を削減する、交通事故を撲滅するといった目標につながっていくものだ。

    フロスト＆サリバン社のリサーチアナリスト、キャシー・ブラウン氏はレポート「欧州における先進運転支援システム（ADAS）市場の分析」の中で、現在業界で大きな関心を集めているテーマとして、車両安全と運転者の快適性向上の二つを挙げている。

    「法制化の進展、そしてコスト効率の良いクルマの増加に伴って、欧州のADAS市場は安全と快適性の両立を目指す、という新たなフェーズに入りつつある」と同レポートにある通り、業界ではこのテーマが事業などの評価軸の中心となっている。

    また、各企業も様々な手段を講じて、将来的な技術も見据えたこれらの最新ニーズをキャッチしようとしている。

     

    ■先進運転支援システム（ADAS）におけるパナソニックの技術開発

    パナソニックはカメラやセンサー、画像処理における技術優位性を、ADASの技術開発にも活かしている。同社のミリ波レーダーシステムは他車や歩行者の位置を0.1秒以下で検出でき、路車間通信を通して運転者に情報を伝える。

    また、交差点における事故を防ぐ79GHzインフラレーダー(※)は高精度で広い範囲をカバー可能。複数の歩行者や他の車両を識別できる高い分離性能を持ち、広い探知視野角に、夜間や雪・霧などの悪条件下でも複数の対象を見分ける高精度な検知性能を誇っている。

    さらに、これからの運転支援システムのキーテクノロジーになるのがV2X無線通信だ。車車間通信(V2V)、路車間通信(V2I)、歩車間通信(V2P)を実現するこの技術は、危険な状況が差し迫った際、運転者に警告を出すことで交通事故の抑止を図る。

    車両の周囲の状況を認識して運転者をサポートする高性能歩行者検知システムは、ディープラーニングによって歩行者の行動特性を認識。車載カメラの検知アルゴリズムが事故のリスクを予測する。

    ※同研究開発は、戦略的イノベーション創造プログラム（SIP）における総務省委託研究開発「ICTを活用した次世代ITS」のうち「インフラレーダーシステム技術の開発」による成果の一環だ。SIPの”自動走行システム”についてはこちらのサイトを参照のこと。

     

    ■欧州におけるADAS事業推進－フィコサ・インターナショナル S.A.（以下、フィコサ社）との提携

    パナソニックはフィコサ社との資本業務提携によって電子ミラー事業に進出。ADASの事業ポートフォリオをさらに拡げていく。スペインに本社を置くフィコサ社はグローバルサプライヤー。電子ミラーでの協業を通じて両社は、次世代コックピットシステムの核となるテーマ、快適性・安全性におけるたゆみない進化をさらに加速させる。

    「ITS世界会議ボルドー2015」のコネクテッドカーのコーナーで、パナソニックはカメラとミラーディスプレイから成るインテリジェント・リアモニターシステムを展示した。ミラーモードでは通常のバックミラー同様の映像を表示し、カメラモニターモードではリアカメラとサイドカメラの映像を表示し、死角を無くすことができる。

     

    ■コネクテッドカーへのハッキングを監視

    自動車へのネットワーク通信機能の搭載・普及に伴い、自動車がハッカーによる攻撃を受けるリスクも増加してきている。

    車載ネットワークを守るセキュリティ技術の開発でリードするパナソニックは、車載ネットワークを流れる悪意ある制御コマンドを無効化できるセキュリティECU（電子制御ユニット）の開発を発表した。

    セキュリティECUは、ドライバーの予期しない加速やハンドル操作のような異常動作につながる不正コマンドを検知し、無効化することで、ドライバーをハッカーの攻撃から守る。

     

    ■ITS分野におけるビッグデータ活用

    ITSビッグデータソリューションのコーナーでは、パナソニックはその幅広い活用可能性を訴求した。

    BtoB向けの物流プローブ情報ソリューションでは、GPSと共に車載されたスポット通信（DSRC）機能の活用によって、物流事業者のマネージャーはよりわかりやすい車両モニタリングができ、道路管理者はより簡単に道路状況を把握することができるようになる。

    またBtoC向けには、観光地で、安全・安心かつ、便利で楽しい、快適な移動ソリューションを提供する”ワンダー・トリップシステム”を用意。個人認証技術で、あらゆる場所ですべてのドライバーをサポートする。さらに、スマートフォンやウェアラブルデバイス経由で運行情報を統合し、コミュニケーションとコンテンツのカスタマイズも可能にする。

    車載分野でトータルソリューションを提供できる数少ない企業の一社として、パナソニックはその豊富なソリューションで、より安全・快適で環境にやさしい「A Better Life, A Better World」を目指していく。

     

    【関連リンク】
    ・パナソニック株式会社
    ・ITS世界会議ボルドー2015
    ・ITS Japan

  • CYBERDYNEとExaScaler、次世代型ビッグデータ処理センターの設立に関する業務提携及び資本提携を発表

    CYBERDYNEとExaScaler、次世代型ビッグデータ処理センターの設立に関する業務提携及び資本提携を発表

    CYBERDYNE株式会社と株式会社ExaScalerは、業務提携を前提とする資本提携を行ったことを発表した。

    この提携により、サイバーダイン社とエクサスケーラー社は、サイバーダインが川崎市キングスカイフロントに建設を進める「サイバニクス国際イノベーション創出拠点」に、世界最高水準のスーパーコンピュータとこれを用いた世界トップクラスのデータセンターを設置して、これを共同運用する。

    サイバーダイン社の最先端デバイス・革新的サイバニックシステムによるIoTデータを高速処理する世界トップのビッグデータ処理センターを設立することで、サイバーダイン社だけではなく、他の様々なIoTデータを扱う企業にも利用してもらい、IoTにより集積された膨大なビックデータの活用を推進する。

     

    【業務提携を前提とした資本提携の背景】

    サイバーダイン社は、2004年に筑波大学発ベンチャーとして設立して以来、サイバニクス技術を駆使した世界初のサイボーグ型ロボット「ロボットスーツ HAL®」を開発するとともに、その後も医療・介護福祉・生活分野（職場環境を含む）等で活用されるロボットやバイタルセンサーなど革新的サイバニックシステムの研究開発・製造・販売および製品を利用したサービスの提供を行っている。

    エクサスケーラー社は、液浸冷却技術による次世代スーパーコンピュータと次世代データセンターを開発する目的で2014年に設立され、僅か1年2か月で独自技術によって小型で低消費電力の液浸冷却スーパーコンピュータ3システムを開発し、2015年7月にはスーパーコンピュータの消費電力性能世界ランキング「Green500」で世界第1位から3位を独占するという快挙を達成している。

    サイバーダイン社のロボットスーツHAL®などの先端デバイスには、IoTデバイスとしてネットワーク通信機能を有している。また現在、神奈川県川崎市キングスカイフロントの国家戦略特区に建設を進めている「サイバニクス国際イノベーション創出拠点」にデータセンターを設置して、先端デバイスから蓄積されるビックデータを自社で活用するのみならず、国内外の企業や研究施設に対してもビッグデータ処理センターとして、様々なサービスを提供することを計画している。

    世界ではIoT化が加速しており、ビッグデータ処理の重要性がさらに増している。高集積を可能とする小型化と世界トップの消費電力性能を有する液浸冷却方式による革新的な次世代データセンターを、世界トップクラスのビッグデータ処理センターとしてエクサスケーラー社と共同運用することで、IoT社会におけるロボット技術・サイバニクス技術・モバイル技術による事業推進拠点の形成を推進する。

    エクサスケーラー社が開発した液浸冷却スーパーコンピュータは、非常に小型で低消費電力ながら、高い演算処理能力を有している。現時点で理化学研究所情報基盤センターに設置されているシステムでも6平米の面積に2PetaFLOPS級の理論性能となり、これは大型のビル1棟を占有して設置されている現在世界第4位の京速計算機「京（K-computer）」の約5分の1の理論性能に相当して、消費電力性能では8倍以上となっている。「サイバニクス国際イノベーション創出拠点」に、エクサスケーラー社が開発した液浸冷却スーパーコンピュータを設置することにより、ビッグデータ処理だけではなく、サイバーダイン社におけるサイバニクス技術の研究開発と次世代ロボットの開発が大幅に加速すると期待される。

    現在、国の研究機関における基礎研究分野での利用と評価が中心であるエクサスケーラー社にとっては、液浸冷却スーパーコンピュータの民間における多様な最先端技術・製品開発分野での利用を大きく促進する効果を期待できる。

     

    【業務提携を前提とした資本提携の内容】

    （１）2015年7月10日にサイバーダイン社からエクサスケーラー社に対して出資を行い、エクサスケーラー社の安定的な次世代スーパーコンピュータと次世代データセンターの研究開発に寄与する。

    （２）サイバーダイン社とエクサスケーラー社が2社間の業務提携の検討に関する覚書を締結し、サイバーダイン社が設置を進める「サイバニクス国際イノベーション創出拠点」において、エクサスケーラー社の液浸冷却スーパーコンピュータと液浸冷却次世代データセンターを提供して、その共同運用を行う。

    （３）サイバーダイン社が開発、または運用するデータセンターに対して、必要に応じてエクサスケーラー社からの液浸冷却技術での協力と製品の提供を行う。

     

    【関連サイト】
    CYBERDYNE株式会社（ http://www.cyberdyne.jp/ ）
    株式会社ExaScaler（ http://www.exascaler.co.jp ）

  • ビッグデータを活用している企業は6％、スマートインサイトがData Discoveryを実現するMμgenを出荷開始

    ビッグデータを活用している企業は6％、スマートインサイトがData Discoveryを実現するMμgenを出荷開始

    スマートインサイト株式会社は企業内の多様なデータソースを自由に、また短期間に統合可視化する新製品「Mμgen（ミュージェン）」を本日発表した。

    先頃発表されたガートナープレスリリースでは 「ビッグ・データに対する認知度は約9割に上り、約3割の企業が関心を示しているものの、実際にビッグ・データを活用している日本企業は6%という結果となり、一部の企業を除き、取り組みがほとんど進んでいないことが明らかとなりました。」i という調査結果がでている。

    ビッグ・データをビジネスに最大限活用するためには、ビッグ・データと既存ビジネスデータとの統合が必要になる。多くの場合、企業内のビジネスデータは既存システム内に留まっている。ビッグ・データのビジネス活用が認知度とは裏腹に進まない要因の一つには企業内の多様なデータ統合に大きな労力を要するということがあげられる。Mμgen ではこの課題を解決することを目標に開発を進めてきた。

    特にビッグ・データ活用に際してMμgenはAmazon Web Service (AWS)上での稼働を可能にしている。AWSのサービスであるAmazon Redshift、Amazon CloudSearch、Amazon Relational Database Service (Amazon RDS)等のレポジトリーに対するコネクターを標準でサポートしており、クラウドを使った情報統合に最適な環境を提供する。既にAWSを利用しているバンダイナムコエンターテインメントは全面的なクラウド稼働を前提としてMμgenの採用を決定している。

    Mμgenのサーバ実行環境は、企業システムとして広く利用されており、ハイパフォーマンスなインテル® Xeon™ プロセッサーを中心としたIAサーバ上でスケーラブルかつ高速な分散処理を実現。

    Mμgenでは多様なデータを統合し可視化を容易にするためにConnect・Discover・Analyzeの3つのフェーズで用意されたビジュアルな管理ツールを通じてシステムを構築していく。

     

    ■Connect：「多様なデーターソースコネクターによるデータ仮想統合」

    大企業には500を超えるシステムがあり、1000を超えるデータベースが存在すると言われている。それらは各々の目的別に独立して開発され、多くの場合多様なデータの活用を前提に構築されていない。Mμgenは企業内の多様なデータソースを仮想統合するために企業システムにて使われている多様なデータリポジトリーへの多様なコネクターを用意、下記のようなデータへのConnectを容易に実現する、としている。

    IoT等のビッグ・データとERP、CRM、SCM、PLM等の既存業務データ
    AWS上の複数のデータリソース間並びにオンプレミスにあるデータ
    構造化データと非構造化データ
    SNS等ネットワーク上のデータと既存の社内データ
    用意されているコネクター
    RDBMS(Oracle、MS SQL等)、Non SQL、Search (Solr、ElasticSearch)、Hadoop上のツール群、Microsoft Officeファイル、順次拡充
    Discover：「Smart DataChain®による柔軟なディスカバリー」

    対象となるデータソースにあるデータの関連性を見える化し、仮説立案・検証を効果的に行うことが情報活用から分析へと進める重要な鍵となる。Mμgenでは異なる複数のデータベースのフィールド間をオートマチックに連結しディスカバーすることを実現している。このような場合一般的なデータベース設計であれば異なるデータベースのフィールドを連結させて行くような処理が想定される。Mμgen では異なるデータを容易に関係付けるSmart DataChain®によりデータディスカバリーを進めて行くことを可能にした、としている。

     

    ■Analyze：「多様なグラフィックスを利用した分かりやすいダッシュボード」

    MμgenはHTML5ベースの100種類を超えるリッチなビジュアライゼーショングラフィックライブラリーを採用し、情報可視化するためのダッシュボードをセルフサービスで作りあげる事を可能にした。

    Mμgenには様々なデータに対する接続・データモデル作成をおこなうData Studio、またダッシュボード画面を作成するAnalytics Studioという管理ツールから構成され、価格体系はそれら管理ツールを使用するユーザー課金（年間利用料）となる。また、エンドユーザーが格安にViewerを利用するマーケティングプログラムも別途用意している。本製品は7月末日より出荷開始する。

    スマートインサイトは自社で開発したMμgenを今後、主力製品として海外も含め市場展開していく。このリリースを契機に米国市場への本格展開を開始するためシリコンバレーを拠点とする現地法人を設立し活動を開始致した。米国市場向けには既に本年4月30日にMμgenを発表している。

    なお現在の主力製品であるSMART InSight G2シリーズについても継続して販売・サポート・エンハンスを進めて行くとしている。

     

    参考リンク

    Mμgenホームページ http://smartinsight.io/ja

    ■ スマートインサイト株式会社について
    SMART/InSightは2004年より開発、販売を開始し、今日に至るまで企業の製品力、顧客力、情報力を向上させるソフトウェアとして多くの大手企業様に採用されてきた。2013年10月4日、同事業はウチダスペクトラム株式会社より新設分割されスマートインサイト株式会社として活動を開始した。

    i 出展：ガートナープレスリリース 「ガートナー、ビッグ・データに関する調査結果を発表 ビッグ・データを実際に活用している日本企業は6%という結果に 取組みが進まない主な阻害要因について、48%の企業が「ビッグ・データから価値を得る方法が分からない」と回答」 2015年5月25日 http://www.gartner.co.jp/press/html/pr20150525-01.html 2014年11月にガートナーが国内の企業に実施した本調査は、ユーザー企業のIT部門のマネージャを対象にしたもの。対象企業の業種は全般にわたり、有効回答企業数は703件。

  • ジグソー、人の目をロボットで代替する「自動チェックロボット：ABR(Auto Browsing Robot)」リリース

    ジグソー、人の目をロボットで代替する「自動チェックロボット：ABR(Auto Browsing Robot)」リリース

    ジグソー株式会社が、インターネットサービスにおける人の目による確認作業を代替する「コンポーネント型自動チェックロボット：ABR(Auto Browsing Robot)」をリリースした。

    このロボットはリアルタイムで正常にサービスが稼働しているか否かをエンドユーザーの視点からの一連の流れ(ECの場合、ログインからクレジット認証、購入完了までの全てのプロセス)を「人の目をロボットで代替するカタチ」で監視・チェックし続けるサービスであり、最大で一日に288回のリアルタイムロボット監視が繰り返し可能だ。

    これにより言語・地域に関係なく、スピーディーかつ確実に絶え間ないインターネットサービスのロボットによる監視が可能になる。

    人の目をロボットで代替する「自動チェックロボット：ABR(Auto Browsing Robot)」

    同社は従来より様々な形でお客様のサービスの監視・チェック等のサービスを実施しているが、そのナレッジに加え、β版によるテスト、ユーザーの声を反映したカタチで今回のリリースとなり、全てのシステム運用プロセスをオートメーション化し「デジタルユニバースを支えるNO.1企業」への布石の一つになるとしている。

    このサービスは順次自社のスマートマシン(機械学習)への接続を予定しており、より粒度・精度の高いサービスへと進化して行く予定だ。また世界中の複数のリージョン間でのクロスチェックも実現可能です。我々のご提供するサービスは全てオリジナルであり、個々のサービス自体の進化を容易に実現できることも当社の大きな特徴・強みでもある。

    IoTやビッグデータ及び通信環境が拡大し続ける未来において、地球上の2020年までのデータ量は少なくとも「今の10倍以上」に膨らむと予測されているが、世界のエンジニア総数は2020年まででわずか30%の伸びと推計されており、デジタルユニバースを支える領域における自動対応やロボット化は世界的な必須事項となっている、としている。

    ・関連リンク
    ジグソー株式会社

  • PTC、ビッグデータ マシンラーニング、予測分析のリーディング企業ColdLight社を買収

    PTC、ビッグデータ マシンラーニング、予測分析のリーディング企業ColdLight社を買収

    【2015年 5月21日】

    PTC（本社：米国マサチューセッツ州、Nasdaq: PTC、社長兼CEO：ジェームス（ジム）・E・へプルマン）の日本法人であるPTCジャパン株式会社（本社：東京都新宿区、代表取締役社長：桑原 宏昭）は、本日、ビッグデータ マシンラーニング（機械学習）やプリディクティブ・アナリティクス（予測分析）分野のビジョナリーであるColdLight社（本社：米国ペンシルバニア州、CEO：ライアン・キャプラン）を、1億500万ドルで買収することで最終合意したとの5月5日付けの米PTCの発表を明らかにした。

    ColdLight社の自動予測分析プラットフォームであるNeuronを取得することにより、PTCの製品ポートフォリオはさらに充実しPTCのIoT（モノのインターネット）市場のリーダーとしての地位を高めることになる。

    ColdLightは、PTCの重要なデータ分析プラットフォームとして、現在両社がソリューションを提供している製造業、ヘルスケア、リテールメディア、流通小売市場に新たな価値を提供し、新市場での成長を推進していく。PTCのThingWorx(R) IoTプラットフォームと組み合わせることで、ColdLightのNeuronはインターネットに接続された「モノ」からのデータ分析を自動化し、データから故障パターンの特定、相関関係のモデル化、故障の予測、対応策の提示、コスト制約に対する推奨内容の優先順位づけ等の幅広い重要課題に対応する。

    ColdLightのNeuronプラットフォームは、人工知能と機械学習の技術を利用して自動的かつ継続的にデータから学習し、パターンの発見、および検証済予測モデルの構築をし、あらゆるタイプのアプリケーションやテクノロジーへの情報転送を行うことで、これらの課題に対応する。

    結果の予測が可能になることは、特に製品性能の保証や製品の故障、およびダウンタイムを防止する意味で極めて大きな価値があり、PTCはサービスを改善する上で特に有用であると考えており、これはIoTにおいてビジネス価値を高める重要な産業適用例であると確信している。企業には膨大なデータから洞察を得るという大きなニーズが存在しており、それに対応するため希少なリソースであるデータサイエンティストを求めて企業間の競争が発生している。ColdLightのNeuronプラットフォームは困難なデータ発見や予測モデリングを自動化し、製品の市場投入期間の短縮や専門のデータサイエンティストへの依存を低減する。

    PTC社長兼最高経営責任者（CEO）のジム・ヘプルマン（Jim Heppelmann）は「PTCは、顧客企業の製品の開発、接続、運用、サービスの変革を支援することを事業戦略として掲げています。センサーからのデータはそれ自体が価値あるものですが、予測分析でデータを処理し、事業を変革する様々な実施可能なナレッジに分割できると、その価値は大幅に増幅されます。本買収により、PTCは革新的かつ高度な分析プラットフォームを有することになり、爆発的な成長の可能性のあるこの新たな情報資源を活かしたいとする顧客に対し、支援を加速させることが可能になります」と述べている。

    ・関連リンク
    PTC ジャパン株式会社

    解説

    PTC（パラメトリック・テクノロジー・コーポレーション）という会社は一般の方には馴染みがない会社だと思うが、主に、PLM（プロダクト・ライフサイクル・マネージメント）という分野で強みのある、米国のリーダー企業だ。

    PLMというのは、製品に関するマーケティング面において、製品のライフサイクルを管理するという手法で、製品軸で、製品の企画から、開発、製造、調達、販売、保守という分野を一連の流れとして捉える場合と、一つの商品の導入期、成長期、成熟期、衰退期という大きな流れを捉える場合がある。

    PTCは、製品に関するコストの削減や市場投入に対する分析、品質向上支援など、PLMにおける様々な分野での企業支援を行う企業だ。

    そういった企業が、自動予測プラットフォーム企業であるColdLight社を買収することで、自社の製品を強化するという狙いがある。

    IoTは、消費者に対するものと、企業向けのものと両方があるが、本件に関しては後者についてだ。

    マーケティング予測の精度を上げることをIoTと言っているが、いくら分析しても例えば天候の都合で売り上げが左右されたりすることはざらではあるが、過去の経験やカンだけに頼る予測だけでなく、高度な分析に支えられた予測を実施していきたいということだろう。