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連 絡 先

どんな研究 めざす未来 どこが凄い

物流/情報 管理 (SCM)

ビッグデータ分析の新たなニーズで

ある、(1)広範囲に散在する多様な

情報源のデータを統合し、(2)素早

いリアルタイム分析でリスクを最小

限に抑えて、(3)事前に全貌を把握

しきれない多様な要求にも柔軟に対

応できる処理基盤技術を開発しまし

た。

３つの要件「大量」「速い」「深

い」処理はトレードオフの関係です。

すべて両立することは本質的に困難

ですが、これを克服し、毎秒16メガ

バイトのデータ流量に対し、自然言

語解析と複数カテゴリへの自動分類

を、遅滞なく高速実行します。また

OSSとして広く公開しています。

世界規模でのオープンイノベーショ

ンとマーケット創造を推進し、リア

ルタイムマーケティングやスマート

な社会インフラマネージメントへの

適用拡大を図ります。

Streaming analysis with distributed online machine learning 2 ～フロー型ビッグデータを分散オンライン機械学習で分析～

[1] 岡野原大輔, 海野裕也, 熊崎宏樹, 小田哲, “大規模リアルタイム解析エンジンJubatus の創り方,” 情報処理学会デジタルプラクティス, Vol. 4, No. 1, pp. 20-28, 2013. [2] 小田哲, 中山心太, 上西康太, 木下真吾, “Jubatus : Big Dataのリアルタイム処理を可能にする分散処理技術,” 信学技報, Vol. 111, No. 409, IN2011-126, pp. 35-40, 2012. [3] H. Makino, “Jubatus: Scalable Distributed Processing Framework for Realtime Analysis of Big Data,” in Proc. XLDB2012, 2012.

Public & Science

Industry Legacy

気候、監視カメラ、医療 画像、DNA配列…

売上、顧客、製品、会計…

System Data

ログ、メッセージ、Web、スパムリスト…

Biz/Gov./Social

顧客関係 管理 (CRM)

企業資源 計画 (ERP/BI)

2 Real-Time Analysis 1 BigData Stream 3 Smart Action

実装済み解析エンジン

多値分類 ：入力データを複数グループに分類

線形回帰 ：入力データから出力データを推定

統計分析 ：入力データの平均・エントロピーなど

推薦 ：類似データの推薦、未知属性推定

グラフマイニング

：グラフ構造を持つデータの中心性、

異常検知 ：与えられたデータ集合の中から 外れ値（異常値）を検知

デモ

特徴比較

・Twitterカテゴリ分類 ・スパムメール判定 ・株価予測 ・消費電力予測 ・センサ監視 ・検索連動広告 ・ECサイト商品推薦 ・インフルエンザ分析 ・交通状況分析 ・通信NW異常検知 …

深い分析

リアルタイム バッチ

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本技術は株式会社Preferred Infrastructureなどとともに、オープンソースコミュニティ上で開発を進めています。 http://jubat.us

最短パスの算出

押し寄せる膨大な 今 を瞬時に賢く分析する 「 」

堀川 桂太郎 (Keitaro Horikawa) NTT ソフトウェアイノベーションセンタ 分散処理基盤技術プロジェクト