セミれぽ︕〜セミナー・イベントから⾒るデータ利活⽤最前線〜

⼀般社団法⼈データサイエンティスト協会 6thシンポジウム〜実務者が集うデータサイエンスの最前線〜「AIの前にやるべき“脱・データのブラックボックス化”」
2019年10⽉17⽇(⽊曜⽇) 丸の内・JPタワー ホール＆カンファレンス“ ビ ッ グ デ ー タ ” や “ IoT ” と い っ た
⾔ 葉 は 、 新 聞 ・ 雑 誌 ・ Web サ イ ト で⾒かけない⽇がないほど⼀般的になりました。客観的な数値をもとに定量的な分析に基づいた戦略の企画、実⾏を指向する企業が増えてきている証拠と⾔えるでしょう。
しかし、データ利活⽤には難しい点や気をつけるべきポイントが多く、新サービスや技術⾰新のサイクルが激しい分野でもあります。データ利活⽤を進めていくその前に、⽇頃からの情報収集が⼤切です。
このセミれぽ︕(セミナーから⾒るデータ利活⽤最前線)では、セミナーのレポートを通じて、データ利活⽤の最新情報をお届けしていきます。

⼀般社団法⼈データサイエンティスト協会 6thシンポジウム
右︓⼀般社団法⼈データサイエンティスト
協会 6thシンポジウムのエントランス――…JPタワー ホール＆カンファレンスにて。
基調講演、データサイエンティスト協会活動報告のほか、パネルディスカッションやスポンサーセッション、データビジネス創造コンテスト最優秀賞受賞チームによる講演などが⾏われました。

⼀般社団法⼈データサイエンティスト協会は、新しい職種であるデータサイエンティストに必要となるスキル・知識を定義し、育成のカリキュラム作成、評価制度の構築など、⾼度IT⼈材の育成と業界の健全な発展への貢献、啓蒙活動を⾏っています。
データ分析に関わる⼈材が開かれた環境で所属を超えて交流や議論をし、⾃由に情報共有や意⾒発信ができる場を提供していく――。その中で今年6回⽬を迎えるシンポジウムが、丸ノ内のJPタワー ホール＆カンファレンスにて開催されました。
当⽇は、この度⽂化勲章を受章された理化学研究所 ⽢利⽒の基調講演に始まり、学⽣から企業まで幅広い層に向けた講演が多数⾏われました。

AIの前にやるべき“脱・データのブラックボックス化”
右︓⽇⽴社会情報サービス ソーシャルサー
ビス事業部 盆⼦原による講演「AIの前にやるべき“脱・データのブラックボックス化”」の様⼦ ――

当社は、「AIの前にやるべき“脱・データのブラックボックス化”」と題して講演を⾏いました。
世界中のさまざまなものがインターネットにつながり、⽇々蓄積されていくデータは膨⼤な量に増加しています。
業績向上・業務効率化に向けてデータを活⽤するためにAI導⼊に取り組んでいる企業が増えていま す が 、 データ の 準 備に ⼿間と時間がかかり、「データ活⽤における仮説検証サイクル」が上⼿く回らずに思うような効果を出せていないのが現実です。
本講演では、AIの活⽤を促進する前にサイクルの⾜かせとなっている”データのブラックボックス化”を抜け出す⽅法について紹介しました。

AIに対する期待が⾼まる⼀⽅、データのブラックボックス化が壁に(※1)(※2) ︓ ビ ジ ネ ス デ ー タ と セ ン サ ー
データについて―ー①ビジネスデータ・各種業務システムなどのデータ・業務システムの動作に合わせて発⽣する【質】ビジネス的に意味を持った情報【量】ビジネスの動きに⽐例して増⼤②センサーデータ
・機器やセンサーから得た現場データ・デバイスから⾃動的に発⽣し続ける【質】現実世界を写し取った数値の羅列【量】指数関数的に増⼤ (デバイス×時間)(※3)︓従来の仕組みでは扱いきれない―ー
リレーショナルデータベースと、EXCELやCSVの掛け合わせによる表現を中⼼として、直感的な操作性や、多彩なチャートを備えたさまざまなビジネスインテリジェンス(BI)が次々と市場に登場した。
しかし、データ量が爆発的に増えたことで、⽬的に合わせたデータの絞り込みや、分析軸となる情報の付加を⾏う「データの抽出・統合」が困難になった。
このため、センサーデータの活⽤を従来の可視化⼿法で⾏うと時間もコストも増加し、⾮効率となってしまう。

AIへの期待が⾼まる⼀⽅で、AIの活⽤が成果に結びついている企業はまだ⼀握りであると⾔われています。その成否の違いはどこから来るのでしょうか。
ビジネスの現場で結果を出すほどのAIを作り出すには、質の⾼い、しかも⼤量のデータが不可⽋となります。そういったデータは、AIで活⽤する前にまず「このデータが意味するものは何なのか」「本当に価値が引き出せるデータなのか」ということを解っていなければなりません。質の低いデータから強いAIは⽣まれて来ないのです。
これまでのデータ利活⽤のプロジェクトは、基幹システ
ム・業務システムのトランザクションデータに、マスタなど分析の軸となるデータを付加するためにデータの抽出・統合を⾏い、データの可視化を⾏うケースが⼀般的でした。
しかし各種業務システムから得られるビジネスデータ(※1)とは異なり、ビジネスの現場から発⽣し続けるセンサーデータ (※2) は爆発的に増加しており、このようなセンサーデータは従来の仕組みでは扱いきれない(※3)ものへと変化しています。これを私たちはデータの「ブラックボックス化」と呼んでいます。

ブラックボックス化したデータの可視化ツール「Zoomdata」
Zoomdataの紹介ページはこちらから。
https://www.hitachi-sis.co.jp/service/bi
gdata/zoomdata/index.html

Zoomdataの紹介ページURL
こちらから

スマートビルディング…ビルエネルギーマネジメントシステムを導⼊し、エネルギー消費量を最適化した省エネ型ビルディングのこと。

データ利活⽤に関するご相談は、以下のサイトで承ります。
https://inquiry.hitachi-sis.co.jp/webapp/form/21057_xdfb_93/index.do?a=46

データ利活⽤に関するご相談
こちらから

イベント・セミナーに関する情報は、当社ホームページからご覧いただけます。
http://www.hitachi-sis.co.jp/events/index.html••••

Zoomdataは、過去データを含む全件を網羅的に扱い、時系列に特化した対話型のデータ可視化を可能にするプラットフォームです。重要指標、サマリーデータ、そして過去データを含むローデータ全件まで、同⼀ダッシュボード上で可視化できるようにすることで、IoT分野におけるデータ利活⽤業務を属⼈化・ブラックボックス化から解放します。
重要指標を⼀⽬で⾒る分析軸でサマリーして⾒る

・⽬ 標 とす る 温度 と、
セ ン サー か ら得 られた 実 際の 温 度を 並べて表⽰

・・地 域 ごと の タイ プ別シ ス テム 件 数、 空調設 備 の型 名 別件 数のサマリーを表⽰

過去分を含むローデータ全件
を⾒る

時系列を軸に次々動かしながら⾒る・時 系 列を 軸 とし て、ローデータの⼀件
⼀ 件 まで 掘 り下 げて表⽰することが可能

・全 て のダ ッ シュ ボー
ド に 、標 準 で時 系列
操 作 に特 化 した イン
ターフェースを実装

スマートビルディングにおけるIoTセンサーのデータ可視化例「脱・ブラックボックス化」で得られるメリット
ブラックボックス化したデータは扱いが⾮常に難しい反⾯、ブラックボックス化を解消することができれば⼤きな可能性を持っています。
重要なしきい値やKPIを発⾒する、ビジネス判断のスピードを⾶躍的に向上する。⼈間技では難しいビジネス判断をAIで代替し⾃動化していく――。グローバルでは、このような新しい⼤量のセンサーデータを業務に取り⼊れ、これまで引き出せなかった新しい価値を⽣み出す源泉として活⽤する取り組みが既に始まっています。

 課題解決サイクルの短縮
 AI活⽤・⾃動化へ重要なしきい値や新たなKPIの発⾒ビジネスの判断スピードを⾶躍的に向上

お問い合わせ・ご相談は、株式会社⽇⽴社会情報サービスまで

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