ビッグデータ

情報と人間を結ぶコミュニケーション科学

コミュニケーション科学

ICT基礎研究

ビッグデータ時代のコミュニケーション科学

世界中でデジタルデータが想像を超える勢いで生産・蓄積されています．
まさにビッグデータ時代の到来です．これら膨大かつ多様なデータから，いう え だ

なおのり

上田 修功

かに新価値を生み出すかが研究面でもビジネス面でも重要です．本特集では，ビッグデータ時代において，NTTコミュニケーション科学基礎研究所の取り組みと研究成果について紹介します．

NTTコミュニケーション科学基礎研究所所長

ベースでは収集・編集・蓄積が困難

でなくビッグデータを土台とするICTのな，膨大かつ多様（非定型）なデータ次世代インフラの構築も重要です．多近年，ソーシャルメディアや携帯情を指しますが，それだけではなく，これ種多様なデータをサイバー空間上の計報端末の普及が加速され，世界中でら多様なデータから新価値を生み出し，算資源を利用して高度な解析を行い，膨大なデジタルデータが生産・蓄積さ産業・社会に大きな影響を及ぼし得るその結果を実世界のシステムに働きかれています．実際2011年には1.8ゼタという意味も込められています．逆にけ，高効率的な社会システムの構築をバイト（１ゼタバイト＝１兆ギガバイ

いえば，単にデータを保有しているだ

目 指 すサイバーフィジカルシステムト）に達し，今後20年でさらに50倍

けではビッグデータとはいえず，新価値（CPS: Cyber Phisical System）がになるとも予想されています．まさにに変えるためのシナリオやそれを実現す

ビッグデータ時代における次世代ICT

ビッグデータ時代の到来です．ビッグ

る技術が伴って，初めてビッグデータインフラです.本特集では，NTTコミュデータというバズワードの生みの親といと成り得るのです．例えば米国インニケーション科学基礎研究所（CS研）

われているマッキンゼーの調 査 部 門

ディアナ大学では，Twitter270万人で取り組んでいる研究の中で，ビッグ（ MGI: Mckinsey Global Institute）

分980万回のつぶやき（ツイート）をデータ時代に重要となる要素技術，イが 「 Big data: The next frontier

分析し，株価を87％の精度で予測すンフラ技術について紹介します．

for innovation, competition, andる解析手法が考案されています．株価productivity」（2011年５月）におがつぶやきから予測できたのはそうした

いて，大規模データが，保健医療，経膨大なデータが容易に入手可能になっビッグデータの解析技術として，機済，製造業などさまざまな領域で莫大たからだといえるでしょう．この例か械学習技術が注目されています．膨大な金額の価値創出につながる可能性をら，従来にはなかった解析手法が功をで多様なデータに対しては，単純な統示唆しています．例えば，米国のヘル奏するのがビッグデータ時代の特徴と計分析では不十分で，過去のデータかスケア分野ではビッグデータ活用が年いえるでしょう．つまり「風が吹けばらデータの背後にあるモデル（データ間3 0 0 0 億ドル相当の効率化を生み桶屋が儲かる」という具合に，一見関生成メカニズム）を学習し，そのモデ出すと推計しています．クラウド環境係のない情報から，いかにして価値あルを用いて将来の出来事の予測に結びやH a d o o p のようなオープンな大規模る情報を創出するかがビジネス面ではつける学習能力がCPSを支える技術と並列分散計算環境の普及も追い風と重要です．

して重要です．しかし，従来の機械学ビッグデータ時代の到来

CPS要素技術・インフラ技術なって，ビッグデータは明らかに今世一方，研究面では，膨大かつ多様習技術の大半は，回帰分析や分類問紀におけるICTイノベーションの原動なデータから潜在情報を抽出・融合

題といったあらかじめ定義されたタス力となるでしょう．

し，将来予測につなげる要素技術が重クが対象でした．ビッグデータ時代で要となります．さらに，要素技術だけは，多様なデータからそこに内在する

ビッグデータとは， 既 存 のデータ

12

NTT技術ジャーナル 2012.9

特集

データの潜在構造（相関関係，因果制御を実現するM2M（Machine-to-

また，CPSでは単に情報通信技術関係）そのものを抽出する技術が渇望

Machine）システムが注目されていまが高度化されるだけでなく，だれでもされています．すなわち，仮説検証です．そこで重要となるインフラ技術がその高度な技術の利便性を享受でき，はなく，仮説発見のための技術が必要

センサネットワーク技術です．センサ

安心・安全で，かつ，それにより心がです．CS研では，こうした問題意識

ネットワーク技術は，温度や化学物質豊かになる情報通信社会が実現されるから，機械学習アプローチに基づく関の濃度など，センサの値そのものが情ことが大切です．そのためには，情報係データマイニング技術の研究を進め，報として有用なだけではなく，複数の科学だけでなく，人間科学，社会科学Twitterなどの実データでの実証研究

センサ情報からそこで起こっているイ的な側面での研究も同時に推進するこも進めています．これについては，本ベントを推論するといった，高度な情とが重要と考えます．CS研では，設特集記事『特徴的な構造を抽出する報処理を伴う技術が今後重要となって立当初からコミュニケーションの解明データマイニング技術』で詳しく解説きます．CS研でも，加速度センサ，カを目指して研究に取り組んでいます．

します．

メラ，マイクといった複数センサからICTは人間社会に適合する技術でなけまたビッグデータ時代では，情報開人の行動を認識する技術を開発しましればなりません．豊かなコミュニケー

示に伴い，セキュリティやプライバシた．また，多数の無線センサノードかション環境の実現には，情報そのものの問題が顕在化します．現在，ネットら効率良く情報を収集する手法などのの研究だけでは不十分で，情報を送受ワークで伝送される情報漏洩や改ざん研究も進めています．これらの詳細に信する人間の情報処理機構の研究もを防止すべく，暗号や認証技術が実用ついては，本特集記事『センサネット重要不可欠です．最近では，人間の化されています．これらのセキュリティワークの情報処理』で解説します．

視覚，聴覚，感覚を通して情報収集技術では，乱数が土台となっていますが，現在の乱数の大半は疑似乱数と呼ばれ，数列計算により生成されていコミュニケーションの本質に迫る
基礎研究する際，それらが脳内でどのように統合されるかの解明に取り組んでおり，視覚と聴覚の相互作用に関する新たなるため，初期値（シード）と数列式がいうまでもなく，人間どうしの会話知見を見出しました．詳細は，本特集漏洩すると出力乱数が容易に予測されはコミュニケーションの基本ですが，会記事『「聴いて見る」錯覚体験をツーてしまいます．その観点で絶対安全と話が行われる際は，言語的な情報だけルとした，脳の情報処理原理の追求』はいえません．一方，物理乱数と呼ばでなく，反感・共感などの感情（非言で解説します．

れる物理現象から乱数を生成する方法語的情報）がより重要な役割を果たしがあります．私たちは，数年前から半ます．私たちは，会話における言語的導体レーザのカオス現象という物理現な情報抽出（音声認識）技術と非言象に基づく物理乱数の生成法に取り組

語情報抽出（感情認識）技術を駆使

み，2008年に毎秒1.7ギガビットといし，対話における６W１H（いつ，どう世界最高速の物理乱数生成に成功

こで，だれが，だれに対して，どのよしました．そして2010年には光集積回うなメッセージを，どのように，さら路技術を活用して装置の小型化を実現に，なぜそのように伝えたのか）を認しています．また，本手法は予測不可識するシステム，会話シーン分析の研能性を理論保証するという点で，究極究を進めています．最近ではさらに発の安全性を実現するセキュリティ技術展させて，遠隔状況での会話を別の地の核技術といえます．詳細は，本特集点で再構成すべく，人の頭部運動を記事『半導体レーザカオスを利用したスクリーンの物理的な運動として提示高速物理乱数生成』で解説します．

する「MM-Space」と呼ぶシステムもさらに，CPSではコンピュータにつ提案しています．このシステムについながれた機械どうしが人間を介さず，ては，本特集記事『動くディスプレイ相互に情報交換しインテリジェントなで会話が伝わる』で詳しく解説します．

上田 修功
CS研では，今後も一層質の高い研究成果を創出し，NTTの他研究所との連携により成果を結実させ，ビッグデータ時代においてもより良いICT社会を目指し，産業，社会の発展に貢献します．

◆問い合わせ先
NTTコミュニケーション科学基礎研究所
企画担当
TEL 0774-93-5020
FAX 0774-93-5015
E-mail cs-liaison lab.ntt.co.jp

NTT技術ジャーナル 2012.913