「第三者」による客観的な評価

24:久世和資

UCDAトーク24:久世和資 スマートのコミュニケーションとは

●「ビッグデータ」でさまざまな予測が可能に

福田:最近、IBMでは主にどのような研究が行われているのでしょうか?
写真久世:当 社の研究開発は大きく分けて基礎研究、ソフトウェア開発、ハードウェア開発という3つがありますが、そのうち基礎研究の領域では、最近「アナリティクス」 という分析技術に力を入れています。市場で「ビッグデータ」と言われている種類もボリュームも増加しているデータの分析を行う技術です。たとえば、膨大な 構造化されていないテキスト情報の中にある埋もれた知識を効率よく獲得し、活用するための扉を開いたテキスト・マイニング技術「Text Analysis and Knowledge Mining(TAKMI)」。日本IBM東京基礎研究所で開発された当技術は、2009年、IBM Content Analyticsとして製品化されました。構造化データと非構造化データの橋渡しをし、販売データや顧客の郵便番号などの構造化データと一緒に、電子 メール、ブログの投稿メッセージ、チャット・ログなどから企業活動に関するコンテンツを解析できるという価値を提供します。
また、数理科学などIBMの持つアナリティックス技術は、大量のセンサー・データを活用して船舶の異常を早期に検知することなどに生かされています。
写真福田:最近、よくビッグデータと聞きますが、さまざまな問題解決に役立つのでしょうね。エネルギーの分野ではどうでしょうか。
久世:IBMでも世界中で様々なプロジェクトを手がけています。たとえば、デンマーク。デンマークは世界 的に見ても風力発電が盛んです。風力タービンの設置は再生可能エネルギー業界にとって大きな課題です。デンマークの電力会社Vestas Wind Systemsは、IBMのビッグデータ分析ソフトウェアと高性能なIBMシステムを導入し、風力タービンを最適な場所に設置することで、発電量の最適化 を図っています。天気予報、潮汐、地理空間データ、センサー・データ、衛星写真、森林伐採マップ、気象情報のモデルをはじめとする、数ペタバイトにおよぶ 構造化データおよび非構造化データの解析により、最適な設置場所を特定するのですが、そのデータ解析時間を大幅に短縮しました。

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