ITアーキテクチュア設計支援とビッグデーター・AIを中核とした先端技術への取組み

2017年12月1日

株式会社アイ・ティ・イノベーション
代表取締役 林衛

アイ・ティ・イノベーション設立20周年を迎えるにあたりお客様、パートナーの皆様への感謝でいっぱいの気持ちを込めて私は、トッパン・ムーア社、ジェームス・マーチン社の両社で、十数年間、最先端のIT方法論の開発、IT戦略策定など様々なタイプのプロジェクトを経験しました。
1998年7月1日、世の中で唯一のITによる変革を本業とするコンサルティング会社である「株式会社アイ・ティ・イノベーション」を立ち上げました。おかげさまで、弊社は、2017年7月1日で設立20期目に入ります。振り返ると、長いようで短い20年でした。
これもひとえに、お客様が、弊社に対して長きにわたりビジネス上の課題を投げかけくださったおかげであり、ともに苦労し歩んできた結果だと考えております。また、設立当初から信頼できるパートナーの助けがなかったら現在の弊社は、存在できなかったと考えております。

「理性・熱意・技術力で、お客様と共にビジネスの未来を創造し、そして成果の感動を共有したい」という創業時からの思いが、当社のビジネスの原動力になっているのだと私は、確信しています。さらに30周年に向けて、アイ・ティ・イノベーションは、さらなる努力をし、お客様と共に夢を実現し、成功の感動を共有できるグローバル・イノベータになりたいと願っております。
代表取締役
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2林 衛

アジェンダアイ・ティ・イノベーションとは
ICTの動向と重要な視点
ITアーキテクチャ設計支援要点

ビッグデータ・AI事業の要点
ITIの技術の3本の矢

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3アイ・ティ・イノベーション設立20周年の歩み
1998年 7月

IT革新を専門に行うコンサルティング会社として、設立（東京都千代田区霞ヶ関）

2000年 3月

ITプロジェクトのためのプロジェクトマネジメント標準の開発「Modus/PM」

2002年 3月

本社を東京都港区港南に移転

6月

人材戦略・スキル診断にかかるコンサルティングサービスを開始

2003年12月

ITSS協会に加入、理事に就任2004年2004年 4月

ポータルサイト「ザ・プロジェクトマネジャーズ」を立ち上げ（現在は、弊社HPに統合）

12月

ITSS協会に加入、理事に就任2004年

様々な方法論を統合化Modusシリーズとして正式にリリース

2005年 9月

インド短期留学によるIT教育サービスを、若手技術者のグローバル教育として開始

2006年 7月

名古屋に中部事業部を開設

11月

米国PMIから公認教育プロバーダー（R.E.P）として認定

2008年 3月

「情のプロジェクト力学」（林衛）を出版

2009年12月

ビジネスアナリシス・超上流分野でのコンサルティング開始

2011年 7月

中国大連短期留学によるIT教育サービスを開始

2013年 7月

ビジネステクノロジー戦略事業（BTS事業）を開始

10月

Modus/MDMをリリースしEA関連事業を強化

2016年12月

ビッグデータAIイノベーション事業を開始（7つのソリューションモデルを発表）

2017年 4月

ビッグデータAIなどの新技術に特化したインドでのイノベーション事業の進化・IT新技術分野での教育サービスを強化

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4会社プロフィール
会社名

株式会社アイ・ティ・イノベーション （IT innovation, Inc.）

所在地〒108-0075 東京都港区港南4-1-8 リバージュ品川5階

設立年月日

1998年7月1日

資本金1億円代表取締役

林 衛

従業員数44名

売上高

9.０億円（2016年度予定）

事業内容

１．ビジョン・戦略策定支援
・ビジョンの策定支援
・IT事業戦略・中期計画策定支援
・人財戦略／人財育成のための仕組み、見える化支援
２．ITアーキテクチャ支援
・方法論の導入と定着化支援
・ITアーキテクチャ設計・評価支援
・ITアーキテクト人材育成支援
３．BA（ビジネスアナリシス）支援・方法論の導入と定着化支援
・IT構想・企画書作成支援
・IT構想・企画立案人財育成支援
４．PM（プロジェクト・マネジメント）支援・方法論の導入と定着化支援
・プロジェクトに対するマネジメント実行支援
・プロジェクトマネジメント人財の育成支援

５．ビッグデータ・AIイノベーション支援
・インドのITラボと連携し最新技術で、ビッグデータ・AIシステムの設計構築を行う
・データアナリティクス
・画像分析（コンピュータビジョン）
・自然言語処理（NLP）／機械学習（Machine Learning）
・IoTビッグデータ基盤構築 など・ホームページ： http://www.it-innovation.co.jp/
・ITプロジェクトの現場で活躍するPMの為のブログ「ザ・グローバル・イノベーターズ」：http://www.it-innovation.co.jp/blog/
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5アイ・ティ・イノベーションの特徴
 IT innovationのユニークネス✓ 再利用可能な統合化された方法論（Modusシリーズ）を持っている✓ プロジェクトの開始時から導入まで一貫した支援✓ 発注者の立場で仕事を行う（ITの原理原則を重視した顧客中心主義）✓ グローバル水準のIT（PMBOK, ITABoK, BABOK …)






プロジェクトの初動から任せられるEA、ITアーキテクチャ、ビジネスアナリシス、PMコンサルティング支援を行う（重要付加価値）統合化された教育体系がある（国内外で実務教育）統合化された方法論『Modusシリーズ』がある（ModusIP, PMO, PM,MDMなど）

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6

弊社事業内容

１．コンサルティング

ビジョン・戦略策定
支援

ビジネスアナリシス
支援

ビッグデータ・ＡＩイノベーション
支援

２．研修（国内／グローバル）

戦略・組織
ITアーキテクチャ
支援

ビジネスアナリシス

プロジェクトマネジメントIT
アーキテクトプロジェクトマネジメント支援

人間力強化

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7グローバル
インド
中国
マレーシア

弊社事業内容 mail: hayashim@it-innovation.co.jp
林 衛（はやし まもる）プロフィール
 1955年生まれ、名古屋大学工学部応用物理学科卒業
 アイ・ティ・イノベーションの創業者、代表取締役社長
 名古屋工業大学 情報工学科非常勤講師、大連東軟信息学院 客員教授
 東京工業大学 社会人教育院講師

 トッパンムーア入社後、トッパン・ムーア・システムズの設立時から参画。渡英してモデルベース開発方法論と統合開発ツールを学ぶ。インフォメーション・エンジニアリングで知られるジェームスマーチン・アンド・カンパニー・ジャパンを経て、1998年にITの革新を目指し、アイ・ティ・イノベーションを設立。
 技術にも人間にも精通した、IT業界のオピニオンリーダー。
 2005年には、インドにおいて、日本のＩＴ技術者向けのソフトウェア・エンジニアリング教育への取組を始めた。
 2009年からBABOK®の超上流工程への適用方法の研究開発と総合的トレーニングプログラム開発に取り組んでいる。
 2010年ドラッカー理論に基づく、人間力強化プログラムを開発し実践を開始した。
 2010年ビジョン創造のための方法論Modus Visionに基づき戦略コンサルティングを始動する。
 2013年ビジネス・テクノロジー・戦略部門を創設し、グローバル標準のITアーキテクチャを踏まえたITビジョンから構想企画のコンサルティングを実施している。
 2014年IT-CMF（IT組織の成熟度評価方法論）の普及活動を開始する
 2016年からAI、 IoT時代に対応できる次世代のアーキテクチャ構築方法論、次世代MDMツールを用いた新たなサービスの研究、コンサルティング活動に取り組んでいる。
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8林 衛（はやし まもる）プロフィール mail: hayashim@it-innovation.co.jp
Practicing
Methodologist
and Strategist

I am a Golfer..my passion

CEO , １８years

Founder of
IT innovation

I loveI believe inleadershipwith innovative
thinking

TeachingandMentoring
I am a global Traveler
Over100days/year

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9I AM AKARAOKE
SINGER林 衛（はやし まもる） 著書

 「～モデルベース開発を成功させる～DOA/RADビジネスモデリング技法」（ソフト・リサーチ・センター）
 「～本物のSEを目指す人のためのエッセイ～SEリボリューション」（同上） 「ERモデルによるデータベース設計技法」（同上） 「オブジェクト指向方法論序説」（トッパン）共著
 「管理職のための構造化システム開発」（日経BP）監訳
 「プロジェクト管理大全」（日経ＢＰ）共著
 「経営の原点に戻る！変化する時代の発想法“はかる”のススメ」（英治出版）共著
 「NIKKEI NET/IT経営改革講座」に「日本企業とプロジェクトマネジメント」を連載
 「情のプロジェクト力学」（実業之日本社）
 日経コンピュータ等の専門誌にプロジェクトマネジメントなどに関する著作 多数
 企業変革マニュアル「“勝てる”IT構想・企画」（日経BPコンサルティング）共著
 プロジェクト・マネジャーが知るべき97のこと（オライリー・ジャパン）共著

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10

ICTの動向と重要な視点

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11

ICTの未来 その1

本物の “デザイン”とは“情緒的なもの Art”

“正当な構造 Science”
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12

ＳＤＥＡモデルと目指すべきドメイン● SDEA ModelとITの動向※一橋大学イノベーション研究センター長

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13

延岡健太郎氏アーキテクチャーの枠組みの再構成は、必至
ＡＩの適用レベル自立性

ビッグデータの高速な集約、集計、分析処理

マシンラーニングなどで自立性、判断能力の進化

最適化

時系列ストリームデータ、センサーデー
金融変動データ、などの処理
制御

監視

一般企業のシステム対象領域
ＥＲＰ、ＣＲＭ・・などのＰＫＧ
手組みカスタムメイド
クラウドシステム ・・・

ＷＥＢスケールアプリケーションの大量トランザクション処理

業務データ（既存システム）

ＳＮＳなどのソーシアルデータ

ビッグデータ

構造化データ

半構造化データ

非構造化ビッグデータ

データ量

データ
基盤

ＲＤＢＭＳ

ＮｏＳＱＬ（Ｎｏｔ only SQL)

処理
基盤

既存の処理構造

Hadoopによる並列データ処理、Sparkによる回復性を備えた分散処理・・・・

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14

ex .Cassandra, MongoDB,・・・・

これからのITによる付加価値向上のポイント 本質、原理原則を再度見直す
 とことん考え抜く力をつける
 データの間口が広くなり、自立的ITの登場で影響範囲の変化を理解する
 ITを使う側の変化を予測、設計する



原理原則からデザインの見直し（あるべき構造、顧客要求）
アーキテクチャが変わる
アプローチが変わる（全体アーキテクチャ、試作）
ITの生みだす価値が予想をはるかに超えるところまで到達（スコープをさらにワイドに）

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15

ITアーキテクチャ設計支援要点

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変化を受け入れるメカニズム

企業全体で整合性を確保しながら変化を実現できるメカニズムを提供する
ＥＡの本質

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企業戦略にEAを組み込むメカニズム
企業倫理、文化、ポリシー、行動指針

EAを実現するスキルの5つの柱

企業の戦略
EAの４つのスペシャリティ
デザイン

ビジネスアーキテクチャ

IT環境
データアーキテクチャ

ITSM

品質特性
ヒューマンダイナミックス

アプリケーションアーキテクチャ

ビジネス・ テクノロジー戦略

EA

アジャイル
開発

ピモュバ
ーイテル
ィコンン
グママ
ネスジタ
メーンデトータ

ERP

など

PMO

M&A

ガバナンス

テクニカルアーキテクチャ

クラウド

様々なソリューション・アーキテクト群
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18

ITアーキテクトの役割と求められるスキル
事業戦略／
IT戦略
ビジネスアナリスト

ITアーキテクト

IT構想企画

システム化
計画

要件定義

設計

開発／
テスト

移行・導入

運用
（実行、評価）ビジネス上の課題を解決するために、業務の本質を理解し、新しいビジネス構造を定義する。

ビジネス構造の要件を満たすシステムを実現するために、システムの構造（アーキテクチャ）と最適な方法論を策定し、実装と導入に責任を持つ。

プロジェクトマネジャ

ITアーキテクトは、ビジネスアナリス
ト（ＢＡ）の分析に基づき、ビジネス構造、IT構造としてモデル化するなど、ＢＡと協力して仕事を行う。

要求される品質のシステムを調達するために、実現可能なプロジェクト計画を策定し、開発作業の遂行を指揮する。

カテゴリ

求められるスキル（概要）デザイン

例えば、最適で最新なアーキテクチャを設計・構築するための知識と技術（デザインパターン、システム思考等）

ヒューマン・ダイナミクス

例えば、経営者や現場担当者と会話したり、システム開発に携わるエンジニアをまとめていくコミュ
ニケーション力やファシリテーション力、等

品質特性

例えば、非機能要求を軸に、情報システムにおける品質保証やセキュリティ等に関わる知識、等

IT環境

例えば、工法の内容とその限界に関する知識、技術トレンド、等

ビジネス・テクノロジー戦略

例えば、経営層と会話するためのビジネス基礎知識（経営関連知識、分析手法等）、経営戦略に関する知識、等

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19

企業システムの規模拡大に伴うマスタの問題とは？

マスタデータが乱立しどのマスタが正しいか判らなく⇒結果、企業活動のケイパビリティを低下させることに！

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20マスタの一元管理ができないとこんなことに！

スパゲッティ化！

Ａマスタ

D‘’マスタ

Ｂマスタ

システム１
C‘マスタ
E‘マスタ

システム２

システム8
Dマスタ

F‘’マスタE‘マスタ

F‘’マスタ★SILO

Ｂマスタ

システム7
C“マスタD‘マスタA‘マスタ

Aマスタ

システム9

F‘マスタ
D‘マスタFマスタ E‘マスタ

★SILO
システム３

Ａ“マスタＡマスタ

Ｂ“マスタＣマスタ
D‘マスタサイロ化！

Ａ‘マスタCマスタF‘マスタＢ‘マスタC“マスタシステム４

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21

Eマスタシステム６
F‘’マスタ★SILO
Ｄマスタシステム５参考） ピアtoピアと、HUBインターフェースの違いは？
HUBを経由しない場合は、経由する場合の（n-1）/2倍の経路管理が発生。
⇒アプリ数が増えれば増えるほど、HUB効果は大きくなる。

アプリＡ

アプリＡ

アプリＦ

アプリＦ

アプリＢ

アプリＢ

HUB
アプリＣ

アプリＥ

アプリＣ

アプリＥ

アプリＤ

アプリＤ

I ／ F 数 ： nC2

I／F数：nCopyright  IT innovation, Inc. All rights reserved.

22

ＭＤＭの狙い（真の効果とは？）・マスタの一元管理により、企業システムの品質保証ができる・マスタの再利用性が高まり、企業システムの生産性が向上する・マスタとアプリが疎結合になり、企業システムの柔軟性が高まる

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23

マスタ・データＨＵＢとは？
各アプリへ血液を送り出す心臓のような役割

共通マスタ（商品、顧客、組織、Etc.）

ﾊﾟｯｹｰｼﾞ製品やﾌﾟﾗｯﾄﾌｫｰﾑ非依存な自社独自モデル

REPLICAREPLICA

アプリＡ

MetadataRepository

差分更新

配信

共通マスタ
（商品、顧客、組織、Etc.）

配信方法は以下の２通り
１）DBMSのREPLICATIONによる密結合方式
２）差分更新による疎結合方式

アプリＢ

マスタＨＵＢ

更新ＴＲ

REPLICA

共通マスタ（正本）

共通マスタ
マスタHub（商品、顧客、組織、Etc.）

変換

集信変換

ﾏｽﾀ発生源は別ｱﾌﾟﾘ
や画面入力

入力

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アプリＹ

アプリX
画面入力

MMS

24

共通マスタ
（商品、顧客、組織、Etc.）

アプリＣ

差分更新

更新ＴＲ

ｱﾌﾟﾘ非依存なﾜｰｸﾌﾛｰ承認を有する登録ｼｽﾃﾑ

必要に応じてｺｰﾄﾞ変換マスタ・データＨＵＢ構築の手順①あるべきマスタモデルに基づき共通マスタをHUB上に作成②レガシーシステムのマスタからTOBEマスタへのコンバータを作成③マスタHUB上のマスタ（正本）への集配信のしくみを作成④独立したエントリーを作成しレガシーへの配信する（主従逆転）⇒上記①～④を共用度の高いマスタから順に実行する
レガシーシステム③

マスタＨＵＢ

③

新システム

②
Ｒ取引先

Ｒ組織
マスタ

Ｒ取引条件
マスタ

マスタ

converter

Ｒ品目
マスタ

更新Ｔ
ＲＮ
更新Ｔ
ＲＮ
更新Ｔ
ＲＮ
更新Ｔ
ＲＮ品目
マスタ

取引先
マスタ

品目
マスタ

取引先
マスタ

組織マスタ

取引条件
マスタ組織マスタ取引条件
マスタ④次ステップ④次ステップｴﾝﾄﾘｰ

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25トランザクション・データＨＵＢによる移行②データＨＵＢ作成①スパゲッティ状態

生産

受注

生産

出荷

出荷
【トランザクション
ＨＵＢ】

倉庫管理

物流（ﾚｶﾞｼｰ）
受注

物流管理
受注

受注

受注

Ｉ／Ｆ敷設

受発注

物流管理
受発注

＆物流（ﾚｶﾞｼｰ）

出荷
出荷

受注
生産管理

生産

生産

出荷

出荷

出荷

生産

生産

受注

生産管理
生産

④全システム刷新 ＆倉庫管理

受注

受注

旧Ｉ／Ｆ全廃新）物流管理

受注③新システム稼働STEP1

生産
出荷

生産管理
生産
計上

受注

【トランザクション
ＨＵＢ】

物流（ﾚｶﾞｼｰ）
受注【トランザクション
ＨＵＢ】

生産
計上

％旧Ｉ／Ｆ撤去

出荷
計上

新物流管理
受注
生産

受注

出荷

出荷

受注

生産

出荷
生産

生産管理新）倉庫管理

生産

出荷

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26受注新）倉庫管理
出荷モデリング・ツールのサンプル（ＵＭＬとレガシーのＭＩＸ）
システム概念図アプリ鳥瞰図ER図

レガシー表記ユースケース図UML

アクティビティ図

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クラス図
27

シーケンス図最先端ＴＡとしてのクラウドへの段階的移行
クラウドとオンプレミスのハイブリッド環境を構築し、順次クラウドへ
各種クラウドサービス

Internet
企業のセキュリティポリシーに基づき、予め移行の順序を決めておく事が良い。

共通認証ｻｰﾋﾞｽ
徐々にクラウドへ移行
HUB

自社DataCenter

On-Premise

自社網
自社網からインターネット網へ移行

拠点

拠点

拠点

・クラウド移設の優先順は他システムとのＩ／Ｆの少ない順！
①インターネット共通認証サービスの加入②オンプレにある各種ＯＡツール（電話含む）をクラウド化③業務アプリを出し易い順からクラウド化（各Ｉ／ＦはＨＵＢ経由が好ましい）
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28

業務アプリケーション構築ロードマップ（例）Copyright  IT innovation, Inc. All rights reserved.

29ビッグデータ・AI事業の要点

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30

AIの構造とビッグデータの関わり●AIは各種情報を認識・処理する機能とそれらを高速に処理する能力（環境）から成り立っている。
AI:Artificial Intelligence

画像認識
音声認識

情報処理機能＋自然言語処理ディープラーニング
機械学習

高速処理能力ビッグデータその他

しっかりとしたアーキテクチャ（EA)
ビッグデータを取り込み、処理を繰り返すことで学習し、より高度な判断ができるようになる

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31

AI処理機能の概要
処理機能

概要

参考

画像認識

パターン認識技術の一種で、画像や動画から文字や顔などの特徴を認識し検出する手法。
画像や動画から特徴を抽出し、マッチングや変換をして目的となるオブジェクトや特徴を特定して認識するしくみ。

Googleフォト
デジタルカメラ顔認識
スマートフォン指紋認証音声認識

人間の声を認識させることで、話し言葉を文字列に変換したり、音声の特徴から声を出している人を識別したりする技術。音声認
識は、音響モデルと言語モデルを組み合わせて実現される。

アップル社「Siri」
カーナビゲーション
視聴覚障害者支援

自然言語処理人間が日常的に使っている日本語や英語などの自然言語をコンピューターで扱う処理技術。

IBM社「Watson」

機械学習

コンピュータに試行錯誤を繰り返させ、アルゴリズムを自動で調整させて、正しい結果が出せるようにする技術。
データから反復的に学習しそこに潜むパターンを見つけ出す。
学習に当たっては、人間が「どのような特徴について学習すべきか」を指定する必要はありが、明示的にプログラムしなくても学習し、自律的に結果を導き出す。

スパム検知
クレジットカード不正検
知形状検出

ディープラーニング

人間の脳の階層構造をコンピュータで再現しようと言うアイデアに基づいた多層構造のニューラルネットワーク（ディープニューラルネットワーク）を用いたもので、機械学習の一種である。
学習に当たって、人間が「どのような特徴について学習すべきか」を指定する必要がない。
画像や音声などの認識や、自動運転などの複雑な判断を可能にする。

Google社「Google Brain」
自動運転
問合せ対応
商品レコメンデーション

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７つの実装モデル
 ７つの実装モデル✓ ビッグデータとデータアナリティクスを活用したプロフェッショナル人材分析✓ ビッグデータとデータアナリティクスを活用した住宅ローンの貸し倒れ予測分析✓ 画像処理技術とMachine Learning手法による自動運転をサポートする仕組みの実現✓ 複雑な自然言語処理（Natural Language Processing）とAI技術を適用した鉄道予約システム構築✓ セキュアなクラウドシステムとして実装し、ウェラブル利用による健康でイキイキした生活の実現✓ Machine Learning技術を適用したドキュメントの人工知能化✓ 携帯基地局向けのIoTビッグデータ基盤提供

 各システムは、オープンシステムをベースとする最適なシステムアーキテク
チャ、開発環境、セキュリティ、スケーラビリティの考慮がされています 各システムで使用するデータベースの統合化は、標準化された最適なアプロー
チで実現しています

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33

他社との違い IT innovationのビッグデータAI事業の他社との違い✓ 7つの実装モデルを軸にお客様とのプロジェクトをスタート（具体的）✓ 複数のアーキテクチャと開発環境をパッケージとして提供（コスト、スピード）✓ 従来技術とビッグデータAIの最新技術の両立（経験と次世代技術）✓ 先を見越した統合アーキテクチャ設計、セキュリティ、開発標準・開発環境
あらゆるデータベースの統合基盤（オープンソースで提供）

 ビジネス要求からプロトタイプ構築、評価を支援
 開発環境設計・保守環境設計～本番導入の準備
 スケーラブルなＩＴサービスを支援 長期的な関係を構築
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第一弾は、データアナリティクス分野のテンプレート提供✓ データアナリティクスのテンプレート（設計済みの応用自在のソフトウェア）を有償で提供✓ 非構造化データを含む多様なデータの統合ソフトウェア（オープンソース）✓ 大量データの変換処理（Hadoop/Sparkなどの）✓ セキュリティ✓ 開発環境、実行環境、など設計済み✓ データアナリストの実践コース（2か月間）提供によりアナリスト育成✓ ビジネス課題からデータアナリティクスでの解決策のワークショップを実施✓ 解決策にかかわるテンプレートのカスタマイズと実装✓ 解決策の評価と次のアプローチの明確化

ビジネス要求から評価まで一貫して支援

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35

提供できるITアーキテクチャの例（データアナリティクス）= Available

1SOURCES

EAAdvisory
Services

Enterprise BI Framework And Offerings

2

3

Structured Data

Information Repository

ETL/ELT
EBS/SAP/Seibel/
PSFT/JDA

ArchitectureServices

Analytics
andvisualization

Structured Data

Big Data TierEnterprise Applications

Model sheet

EAI

Convergence

CustomConnector

Data
Integrati
onWeb Logs

Verbatims

Modelled Big data

Big Data
Advisory
Services

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36

ODBC/JDBC/CUSTOM

4Information access Layerジョイントプロジェクトのスキーム
CI

II

Requirement
development

Design space
exploration

Roadmap•
•••

••••
•

•••
•
•

Idea/Problem
Design brief
Requirement Specs
Opportunity

C

Benchmarking
TechnologyScoping
Hardware sizing
Feasibility study

II

ProductValidation•••

Detailing
Production
planning•••

Funding
Production
LaunchC

ClientI

IT innovation

Mission
Product – characteristics
Estimates
Planning and strategizing
Architecting

Designing
Development
QACI

Design &Prototyping••

Concept confirmationTech evolve confirmation
with client

ＰＭ手法（アジャイル・SCRUMを適用）

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37

グローバルイノベータとしての努力
当社は、グローバル市場向けに革新的な生産性ツールを開発し、世界のIT業界にオフショア開発サービスを提供するため、2015年12月に子会社として、IT innovation Indiaを設立しました。
開発施設は、インドでも最大級のIT開発拠点であるマハーラーシュトラ州プネ市のマガルパッタシティ内にあります。事業内容は、システム開発～グローバル人材育成まで幅広く行っております。

＜ IT innovation India の強み ＞••••

現地における13年間のビジネス経験に基づく知見がある
現地有力企業との関係および人脈が豊富である
現地での経営経験（ラボ及び研修子会社）に基づく知見がある
現地公的機関とのネットワーク（プネにおける大学およびC-DAC他）がある◆特徴◆• 自動化の進んだセキュアな開発環境– 開発環境のソフトウエア整合性確保– 自動セットアップ– バックアップ・セキュリティ• 最新技術を実現するラボラトリ– 既存のオープンシステム技術基盤と次世代技術の共存– 技術リサーチ
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38

インド/Pune ITラボと研修センター周辺環境について
マガルパッタシティについて
敷地約1,416,000㎡（東京ドーム約30個分）40,000人以上が働くITパークセキュリティおよびグリーン＆エコに配慮した快適なオフィスおよび住環境を提供。近隣に飲食店、ATM、大型ショッピングモール、病院があります。プネ空港から車で約20分でアクセス可能です。
A＜マガルパッタシティ鳥瞰図＞

B
C
D
E

Shopping
Center[Seasons]

B

A

公園

E

C

AirPort

Shopping
Center[Amanora]Sports ClubD

Noble Hospital

Main Gate

Destination Center

90店舗の商店街で、両替、八百屋、雑貨、クリーニング、食堂等全てが揃う

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39

ITI技術の3本の矢

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40

ITI技術の３本の矢PM（プロジェクト・マネジント） - PMBOKBA（ビジネス・アナリシス） - BABOKITA（ITアーキテクチャ） - ITABoK

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41

３本の矢を軸に人材を育成し組織を変革するリーダー育成、ビジョン、戦略策定（ドラッカーメソッド、Modus Vision、Modus IP 超上流)

グローバル視野でPM、BA、ITAを育てる
PM、BA、ITA方法論を導入し、定着させる

ITプロジェクトを通して“ビジネスとITの地力”をつける （PM、BA、ITA力）
インドでグローバル人材を育成し、そのまま、ラボで実務を行いチーム創り（産学連携も視野）（R&D、ビッグデータ、AI、IoT、アプリケーション保守）
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ITビジネスのこころ

小善は、大悪に似たり、大善は、非情に似たり

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