ビッグデータ・iotによるイノベーション1g 1980 1990 2000 2010 2015 音声...
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2015年6月11日 富士通株式会社 イノベーションビジネス本部 テレマティクスサービス統括部 新井 浩治
ビッグデータ・IoTによるイノベーション ~富士通のビッグデータ・IoTによる イノベーション先進事例のご紹介~
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Embedded Technology West 2015/組込み総合技術展 関西 IPA/SEC先端技術入門ゼミ
WEB掲載版
目 次
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1.ICTの進化 2.ビッグデータ、IoTとは 3.ビッグデータでできること 4.ビッグデータ・IoTによる先進事例 5.まとめ
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ICTの40年の変化
企業でコンピュータを業務に利用開始
インターネット登場
本格的コンピュータ利用
ビッグデータ、IoT(Internet of Things)
1993年 IIJ(インターネットイニシアチブ)サービス開始
1994年 Amazon.com(Cadabra.com)
1995年 Yahoo!
1997年 楽天
1998年 Google
2002年 Skype
2004年 Facebook
2006年 Twitter
手作業を変えた
コミュニケーションを変えた
研究,設計,開発,製造,販売,保守を変える
…
1970年代 前 半
1990年代 前 半
2010年代 前 半
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飛躍的な性能向上を遂げるICT
CPU MIPS (million instructions per second)
10E5
10E4
10E2
8core
4core 2core
3GHz 2GHz
1GHz
500MHz
動作周波数
1995 2000 2005 2010 2015
16core
コア数
10E3
200MHz
10E6
年
28.8k
100M 第4世代 LTE
第3世代 W-CDMA
第2世代 PDC
第1世代 (Analog)
2M
14M
1G
1980 2000 2010 2015 1990
音声 iモード、iアプリ、静止画
TV電話、音楽配信
ブロードキャスト映像受信
新サービス 低遅延 IP電話
QoS
伝送容量 (bit/s)
年
15年で300倍 (1996→2011のMIPSで比較)
15年で7800倍 (1996→2011のbit/sで比較)
通信
性能の飛躍的な向上
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ハイパーコネクテッド・ワールドの到来
あらゆるものがネットワークでつながる時代、
人々の生活やビジネスの在り方に大きな影響を与える
インターネットに接続するモノ
日々生成されるデータ
3.6TB /時 自動走行車 20TB /時 飛行中のジェットエンジン 0.1TB 一人の遺伝子情報
2013年 100億個 2020年 500億個以上に
出典:富士通 Service & Technology Visionより抜粋
Internet of Things x ビッグデータ
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IoTとは
IoTとは、 Internet of Thingsの略称であり、「モノのインターネット」と 言われることもある。
インターネット
ICT機器
自動車
家 電 工作機械
耕運機
タグ
センサー
ウエアラブル
デバイス
これからは、あらゆるものがインターネットにつながり、 新しいサービスが提供される
ビッグデータとは
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一般的なビッグデータの特性(3V)
一般的なビッグデータの特性(3V)
(データ量)
Volume
ペタ、ゼタバイト規模のデータ
(データ発生頻度)
Velocity
リアルタイム、ストリームデータ
(データ種類)
Variety
テキスト、画像、音声、
センサー、位置、etc.
様々なデータから「新たな価値」を創造しビジネス競争力を高める
Value (価値)
富士通のビッグデータ(3V+Value)
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ビッグデータのデータとは
ビッグデタ
特にこれまで十分に活用されていない、あるいは収集できなかった情報が 新しいサービスの創出につながります。
製品
SNS
ウエアラブル
センサ
住宅・店舗
業務データ
ビッグデータ
自動車
工場/オフィス
ICT機器
ICTの進展により生成・収集・蓄積が可能になる多種・多量のデータ
・業務に関連する一部のデータ(エラーデータなど)
・収集しても活用していないデータ
・収集していないデータ
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公共空間
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2012年アメリカ合衆国大統領選挙
FiveThirtyEightより引用 http://fivethirtyeight.blogs.nytimes.com/
wikipediaより引用 http://ja.wikipedia.org/wiki/2012%E5%B9%B4%E3%82%A2%E3%83%A1%E3%83%AA%E3%82%AB%E5%90%88%E8%A1%86%E5%9B%BD%E5%A4%A7%E7%B5%B1%E9%A0%98%E9%81%B8%E6%8C%99
・州別の選挙人数と勝利州
選挙結果 New York Timesの予測
50州の各党の勝敗を数理モデルによって予測し、全て的中させた。
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2012年アメリカ合衆国大統領選挙 ビッグデータと数理的アプローチの力
TechCrunch Japan より引用 http://jp.techcrunch.com/archives/20121107pundit-forecasts-all-wrong-silver-perfectly-right-is-punditry-dead/
大統領選でニューヨークタイムズのネイト・シルバーの数理モデル予測が 全50州で的中 ―政治専門家はもはや不要?
New York Timesの選挙予測専門家、ネイト・シルバーは昨夜、大統領選の勝敗を全50州で的中させた。その一方で、いわゆる政治専門家たちの予想はほとんどが外れた。中には笑うしかないような外れ方をした者もいる。(略)
シルバーは今回も彼の作った数理的予測モデルが古臭い専門家の勘や生半可な統計に基づく推測より圧倒的に優れていたことを証明した。(略)
シルバーの数理モデルの特長は、どんな政治専門家もとうてい考慮しきれないほど膨大な量の数値を入力として用いるところにある。シルバー・モデルでは各種の世論調査の結果を、規模、質、時期などによって重み付けし、過去の同種の選挙結果と照合される(もちろんそれ以外にもさまざまな高度な統計処理が用いられている)。(以下略)
専門家の予想を数理モデルが凌駕することがある。
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第3回将棋電王戦
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• 5対5の団体戦 • 2014年3月15日ー4月12日 • DENSOロボットアーム「電王手くん」
採用
コンピュータ将棋の4勝1敗
ビッグデータ (棋譜)
アルゴリズム (機械学習、探索)
計算機パワー (クラスタ)
6万局以上 1億パラメータ以上 2億手/秒
コンピュータ将棋の棋力 =
プロ棋士 勝敗 コンピュータ
菅井竜也五段 × ○ 習 甦
佐藤紳哉六段 × ○ やねうら王
豊島将之七段 ○ × YSS
森下卓九段 × ○ ツツカナ
屋敷伸之九段 × ○ ponanza
現役プロ棋士対コンピュータ将棋
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実績
高精度に予測
予測
糖尿病に なっていない
糖尿病に なった
糖尿病に なった
糖尿病に なっていない
糖尿病になる 可能性あり
糖尿病になる 可能性なし
複数の健康情報から糖尿病高リスク者を予測
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・ GPT(ALT) ・ MCHC ・ 血清尿酸 ・ 拡張期血圧 ・ 中性脂肪 ・ LDLコレステロール ・ 総コレステロール ・ 収縮期血圧 ・ ヘマトクリット値 ・ 血色素量 [ヘモグロビン値] ・・・
健康診断データ
・ 空腹時血糖 ・ HbA1c
・ 服薬 ・ 診察/治療/入院
・ 血清クレアチニン ・ HDLコレステロール ・ BMI ・ 血小板数 ・ γ-GT(γ-GTP) ・ 腹囲 ・ GOT(AST) ・ MCH ・ 総蛋白 ・ MCV ・ 白血球数
富士通独自の総合判定方式
レセプトデータ
一般的な判定項目
2万6000人、過去3年分のデータをもとにした推論結果(社内実証実験)
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位置情報によるサービス(SPATIOWL)
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位置情報の収集からサービス提供までのイメージ
Social media
Taxi probe
収集 分析
情報サービス
・走行データ分析 ・軌跡データ分析 ・エリア分析 ・機械学習
・危険エリア通知 ・人気スポット
・ ・ ・
車両 データ
移動(位置・時間)
ドライブレコーダ
歩行者
経路ノウハウ
推定目的地
危険エリア
<サービス提供イメージ>
Telematics Service
歩行者 データ
道路情報管理画面
等々
歩行者
道路情報管理
New Service
キュレーション サービス
ルート マップ
ビュー(画像)
データリスト フレームリスト
ご参考
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ス ペ ー シ オ ウ ル
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家庭(家電カスタマー)
富士通ビッグデータプラットフォーム
ビッグデータ
POU (使用時点情報)
シミュレーション モニタリング
サービス提供 予測
ビッグデータ
外部データ
(ソーシャル、 気象、地図etc)
データ取集 データ蓄積・分析 データ利活用
キュレータ
その地域ならではの課題・潜在的ニーズを分析
冷凍食品 調理ログ
洗濯ログ
環境ログ
利用方法 分析
家電や外部機器のデータを集め、ビッグデータプラットフォームにて分析し、 マーケティング情報やサービスとして、家庭(個人)・企業・社会(自治体)等へ提供
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家電データの利活用
環境関連企業
住宅関連企業
生活用品関連企業
食品関連企業
(ご参考)パナソニック様との協業
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モニタ世帯から収集した日々のレンジ調理実態・購入実態・食卓実態を関連付けた分析が可能な環境をクラウドでご提供
冷凍食品の消費の多い・ 増えている世帯の情報を収集 例)子育て世帯、共働き世帯、
シニア世帯
冷凍食品消費世帯を 意識した世帯分布
レンジで実際調理している時点でのデータを送信してもらうことで、
正確な調理情報を 記録忘れ少なく収集可能
調理ログの活用 自然な食卓実態
日々の食卓の写真を 送信してもらうことで、 モニタ世帯の飾らない
自然な食卓実態を収集可能
特徴
サービスイメージ
レンジ POU
収集 モニタ世帯
食品関連企業様
レンジPOUによる
調理実態提供サービス
調理実態
購入実態
食卓実態 分析
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上下水道インフラ管理サービス
画像・ モーター音
メタウォーター株式会社様 ~水環境を支え続ける次世代の上下水道インフラ向けプラットフォームの構築を目指す~
点検時の入力データ、装置のセンサー情報、メディア情報に天候データを組合せた 大量の情報から、故障箇所を予測・特定
パブリッククラウド FUJITSU Cloud IaaS Trusted Public S5
最適な人材配置・効率化 維持管理計画立案・コスト削減 ベテラン作業員のノウハウ伝承
点検時の コメント
センサーデータ (流量・使用状況等)
天候 データ
効果
ビッグデータ分析 水道管理・故障予測
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食・農クラウド:Akisai
データを活かした農業経営の実践
日々の活動から 生まれるデータ
データを活かした 農業経営
利活用
・センサー、カメラ
気温、湿度、日射量 画像 <土壌温度、土壌水温 電気伝導度、雨量など>
・モバイル端末 作業実績 生産履歴 生育情報
食・農クラウド
農業生産管理
SaaS 蓄積・分析
・外部情報サービス 地図:Google 気象:気象サービス など
・営農指導員 ・農業試験場
収集
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インフラアウトソーシング グローバルODM※
(低カリウムレタス生産開始)
農機具・栽培施設 センサー連携
SaaSビジネス(Akisai)
沼津Akisai農場
会津若松植物工場
食・農クラウド「Akisai」活用の場として自社農場を沼津工場に開設 実践から得るデータ、検証結果をもとにサービス開発をさらに加速
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自ら実践する食・農業分野
•エラー通知 •設定値 •印刷ジョブ (カラー/モノクロ,用紙サイズ,印刷枚数等) •消耗品(トナー,ドラム等)の使用回数 •部品毎(数十~数百個)の温度、電流、電圧 •部品毎(数十~数百個)の稼働回数 ・・・・・
•ジャム発生通知 •印刷回数
•アラート通知
複合機の故障予測
CE
エラー、トラブル発生前に保守
…
特定エラーについての 発生予測、条件抽出 トラブル
の予兆
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複合機から収集する大量のセンシングデータから、故障やトラブルの予兆を分析し、クレーム発生前にCEが先回りして保守
分析
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専用端末とセンターが連携して見守りサービスを提供
緊急時やライフリズムの異常時に、現場に駆けつけ
日々の様子を見守ることで予兆を検知
見守りサービス
事業者様
ご家族
家族を守る新たなサービス
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緊急情報通知
コール
センター
監視センター
(オンライン監視)
高齢者・お子様
緊急通知
相談
センサー情報
SPATIOWL (中継センター)
端末情報
現場駆けつけ
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https://www.youtube.com/watch?v=rVMQ6uViQt0
クリック
ビッグデータとは
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様々なデータから「新たな価値」を創造しビジネス競争力を高める
一般的なビッグデータの特性(3V)
Value (価値)
一般的なビッグデータの特性(3V)に加え、4つめのVが重要
(データ量)
Volume
ペタ、ゼタバイト規模のデータ
(データ発生頻度)
Velocity
リアルタイム、ストリームデータ
(データ種類)
Variety
テキスト、画像、音声、
センサー、位置、etc.
富士通のビッグデータ(3V+Value)
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刻々と変化するデータのリアルタイム活用
ビッグデータの活用への期待
1. 新規ビジネスの創出
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2. マーケティング利用、商品/サービス開発
データ処理の高速化による業務サイクルの短縮
3. 経営指標への貢献
エネルギー需給の見える化
と需給制御 位置情報を活用した
商品・サービスのリコメンド 健康・ヘルスケアビジネス
業務データのバッチ処理
の短縮 見込み生産の精度向上
機器の稼働情報から
故障予測と予防保守
大量な非構造データの活用による新たな知見獲得
口コミ情報、POU*データ分析
による新たな商品の開発 お客様の動線を分析して
店舗レイアウトの改善 センサー情報利用による農業、医療等への展開
* Point Of Use:カスタマーの利用状況・環境や反応などのデータ
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Human Centric Intelligent Society
教育 医療・健康
交通・車
エネルギー
食・農業
環境
ビッグデータ・セキュリティ・クラウド
ビッグデータ・IoTの活用により人にやさしく豊かな社会を
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富士通ビッグデータ総合窓口
http://jp.fujitsu.com/solutions/bigdata/
ビジネス・社会のイノベーションを引き出す富士通のIoTテクノロジー・ソリューション
http://fenics.fujitsu.com/networkservice/feature/iot/
SPATIOWL(交通・車・位置情報サービス)
http://jp.fujitsu.com/solutions/convergence/service/spatiowl/
コンバージェンスサービス(ビッグデータ利活用サービス)
http://jp.fujitsu.com/solutions/convergence/
Akisai(食・農サービス)
http://jp.fujitsu.com/solutions/cloud/agri/
(ご参考)ビッグデータ/IoT関連紹介サイト(富士通)
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SPATIOWLのご紹介(ビデオ): 「あなたの未来に。富士通の技術」CM ビッグデータ篇(交通)
でご覧頂けます。 http://youtu.be/x3cRGccfY-U