Best Engine

特集

今こそ問われる
科学の力、人の力

Vol. 3

Best Engine
Vol. 3
CONTENTS
表紙撮影／中野 正貴

3

IT 春夏秋冬

4

特集

紺屋の白袴

代表取締役社長

今こそ問われる
科学の力、人の力

12Technical Report

14

Technical Report

16
18

菊地 哲

物流の常識に挑戦するソリューション
「MAMS」誕生の舞台裏
FinTechを支えるBlockchain技術の応用について
Technical Report

IoTにつながるデータ分析の系譜
ITOCHU Techno-Solutions America, Inc.
シリコンバレー現地レポート

AIで進化するサイバーセキュリティ

19

最新情報をお届けする

20

ゴルフダイジェスト編集

News Pickup

心に勝つための実戦ゴルフ学

スコアを作るのは技術ではなく「脳」にある！
芹澤信雄プロ2223

数字で見る IT Insight「64層」3次元NAND型フラッシュメモリーの積層数
information

最 新 の 演 習 環 境 を 備 えた
CTCテクノロジーのラーニン
グセンター
（駒沢）
。

IT 春夏秋冬
紺屋の白袴
自社の新しい基幹システムがもうじきカットオーバーを迎えます。私自身がプロジェクトオーナーになり、社内のベンダーチームと戦いながら作ってきました。
いつもは最新のIT技術をお客様にお届けする側にいるわけですが、使う立場からプロジェクトに関わって、感じたことがあります。
私たちは世界中から集めた様々な製品やサービスをもっぱら売る側だけれど、ユーザーとしてはどうだろう。｢紺屋の白袴｣になっていないだろうか。新しい製品やサービスをお客様に利用していただくために、自分自身で使い道や効果を試せているだろうか？
IoT（モノのインターネッ
ト）、AI（人工知能）、FinTech― IT業界は新たなステージに向かって新技術の開発を加速させています。
そして、世の中を大きく変えてしまうようなそれらの可能性に、多くの企業が関心を寄せています。次々と登場する革新的なITを、どのように使っていけばビジネスに生かせるのか、
まずは自分で使ってみる。
そうしたマインドを全社に広げていきたいと思い、社内を歩く度に｢何かアイデアはないか｣と声を掛けています。
社内では様々なハッカソンが立ち上がり、昨年、IoTをトイレや会議室の｢見える化｣に活用するシステムが生まれました（空き状況を確認できるという意味で、決してシースルーになるわけではありません）。
今はまだ検証段階を少し越えたばかりですが、実際に使ってみると便利さや改善点
等色々なことがわかり、
新しい活用アイデアや応用形が広がります。
この4月から｢未来技術研究所｣と名付けた組織をスタートさせます。
新規ビジネス開拓のための研究所です。技術の活用アイデアを出し合い、
これはと思うものがあれば、会社をショーケースにしてしまおうかと。
そう遠くないうちに、袴ならぬ新技術をCTCブルーに染め上げて
「これ、
どう
ですか？」
と本誌でもお披露目していければうれしいのですが。

伊藤忠テクノソリューションズ株式会社
代表取締役社長

菊地 哲

3

特集

今こそ 問われる
科学の力、人の力
科学技術とITの発展を通して社会が大きく変わろうとしている時代。
本質を理解して物事に取り組む力が求められている。
科学の果たす役割とは何なのか。
長年、科学の現場で活躍してきたＣＴＣの技術者と、科学を広い視野で見つめ続けるサイエンス作家が、科学について、未来について、今もっとも大切なことを紐解きます。
取材・文／近藤 雄生

竹内 薫 特別
Kaoru Takeuchi
サイエンス作家

4

対談

石川 智之
Satoshi Ishikawa

伊藤忠テクノソリューションズ株式会社 技監

5

竹内 薫
サイエンス作家
東京大学で科学史・科学哲学、物理学を修め、その後マギル
大学で博士号を取得。科学への深い理解と情熱をもとに、科学
評論、エッセイ等を多数執筆。NHK Eテレ「サイエンスZERO」
ナビゲーターとしても活躍中。

「ブラックボックス」の
中身を知る

ついて色々とお伺いしたいと思っているといった大きな変化が起きた時に、ます。

変化への対応を可能にする新たなも
私たちはまさに今、社会が大きのを、自分たちでゼロから作り上げる

石川伊藤忠テクノソリューションズ

く変化する節目の時代に生きていまことができなくなるからです。
日本の企（略称CTC）の前身の1つであるCRCす。変化の背景には、通信やコンピュー業はそこが全般的に弱いので、御社がソリューションズは、日本でいち早くタといった科学技術の発展が深く関係科学の分野で長い蓄積を持たれていスーパーコンピュータを導入した会社

していますが、そうした時代においてはることは今後ますます大きな強みになです。その時代を含めると、当社は既にとりわけ、科学の重要性が際立ってくる

ると思います。

半世紀以上にわたって科学・工学分野と私は考えています。科学とは、そもそ

石川の解析やシミュレーションを行っていも私たちが日々享受している様々な技は、分野で言えば純粋に「科学」よりもます。長年、科学と向き合ってきて、現術の根っこにあるものです。企業が時工学や技術に近く、50年強にわたって

在の「VUCAワールド 」と呼ばれる激代の大きな変化の中で生き抜いていく

自社でソフトウェア開発からサービス動の時代における科学の役割とは何なためには、その根っこの部分を持って提供まで行ってきました。構造計算やのかを、改めて考えたいと思っていまいることが重要になります。それがな

流体計算、
または電磁場の計算においす。本日は、科学全体を広い視野で見いと、例えば人工知能社会になったても、外から導 入してきた「ブラックてこられた竹内さんに、この時代の科り、量子コンピュータが出てきたり、ボックス」化されたソフトを使うのでは学のあり方、そしてこれからの世界にあるいは地球温暖化で環境が激変す

なく、自ら開発し、自分たちで手を加え※1※1 VUCAワールド

竹内VUCAとは、変化が激しく不確実で、複雑かつ曖昧な状況を意味するアメリ
カの軍事用語。Volatility（変動性）、Uncertainty（不確実性）、Complexity（複雑性）、Ambiguity（ 曖昧性）の各頭文字による。
「 VUCAワールド」は、2016年1月の世界経済フォーラム（ダボス会議）で使われたことをきっかけに、
今では経営者等の間で頻繁に用いられる語となっている。

6

※2

※3

※2 人工知能ありがとうございます。私たちコンピュータを使って、人間の知能を実現させようという技術全般を指す。
AI(Artificial Intelligence)とも言う。
コンピュータが自ら学習して知能を高めていく「機械学習」を根幹として、
これから様々な分野で利用されるようになると見られる。今後10〜20年の間に、日本の仕事の約半分が人工知能
またはロボットによって代替可能になるともいわれている。

石川 智之伊藤忠テクノソリューションズ株式会社 技監
科学･工学分野で原子力をはじめとするCTCのエンジニアリング
サービスや資源・新エネルギー分野の技術を牽引し、シミュレーションによる安全評価を支えてきた。
現在は科学システム事業部に所属し、技監としてイノベーション創造や人材育成に努める。

シミュレーション技術の持つ可能性られるソフトウェアを持っています。そ視しています。言い換えると、ブラックの意味で、竹内さんのおっしゃる「根っボックスそのものを自ら作り上げるこ

この部分」を持ち続けてきたと言えるととも言えます。例えば建築の構造計

ように思います。

算でも、従来は線形領域※4で計算が行竹内

竹内

実はブラックボックスというのわれてきました。
しかし防災のシミュ置き換えることができます。私たちはは、この時代の1つのキーワードだろう

レーションで言えば、これからは 想定

シミュレーション技術を高度化させると思 います。技 術 が 高 度に発 展する

外 と言われるような超巨大地震の検ことで、できる限りあらゆるものを計

中、あらゆるものがブラックボックス化

討もしなければならず、非線形領域※4算で表現しようとしてきました。そうししてきたのが現代の社会です。それらの計算が必須になります。そういったて現代の「計算社会」が形成されましをブラックボックスのままで扱うので場合、私たちは自らソフトウェアを開発たが、今後、量子コンピュータの登場はなく、その中身まで自分で作ろうとしているため、必要に応じて自分たち等で計算技術が更に発展し、いずれはするのが科学の精神だと私は考えてでアプリケーションを作り替えること、「超計算社会」に入っていくと思いまいます。そういう精神を持った上で技すなわち新たなブラックボックスを作す。するとあらゆるシミュレーションに術を開発することが、今、企業に求めらることができます。VUCAワールドで

おいて、非線形領域までを含めた精れていると思うのです。

は、常に想定外が起こりえます。それゆ緻な計算をするのが普通になる。そう石川

えまさに今、そのような力の重要性をした時代に私たちは差し掛かってい感じています。

ます。

当社は、特に科学・工学分野において、「 独自技術を活かす」
ことを重※3 量子コンピュータ

量子力学の原理を取り入れたコンピュータのこと。原理的には、現在最速のコンピュータで何万年もかかる計算を数分で終えられるほどの速度を持ちうる。第一号となるものが2011年にカナダのベンチャー企業によって作られ、アメリカの複数の大手企業において既に採用されている。人工知能も、量子コンピュータの利用によってこれから劇的に発展する可能性がある。

すべての森羅万象は、計算に※4 線形領域と非線形領域

ある現象を数学的に記述した時に、入力値と出力値の関係が足し算と引き算だけで表せる（＝1次関数として表わせる）場合、その現象は線形領域にあるといい、それ以外の場合は非線形領域の現象となる。現実に起きている現象
はほとんどが非線形領域にあるが、そのままでは複雑すぎて現行のコンピュータでは計算することが難しいため、線形領域で扱えるように単純化してシミュレーションを行うことが一般に行われている。

7

シミュレーションの世界で言え火災がありました。約30時間燃え続ば、今後は「大空間の実験場」の時代

2
け、焼失面積は約40,000m（総務省になるでしょう。つまり、一つひとつの

消防庁発表）にも及びました。例えば現象を精度よく測定できるだけでな

あのような火事が起きている最中に、く、現実の世界のような、大空間で相シミュレーションで広がりを予測して、互に関わりを持ちながら起きる複数

全部が燃えてしまう前に対策が講じらの現象全体を精密にシミュレーション

れるといったこともできるようになれ

できるようになるということです。例ば、すごく役に立つと思います。

えば自動車の衝突でも、
これまでは現石川実を単純化して、単に壁に衝突するとについてもシミュレーションで扱っていうようなシミュレーションをするしいます。現行のコンピュータの速度でかなかった。
しかし実際に起きることは、広い範囲で進行している現象につはもっと複雑で、車2台もしくはそれいて10分後や1時間後にどうなるかを以上が同時に、
しかも横や後ろからぶ

正確に評価するのは難しいですが、今つかることもありますし、衝突と同時後、量子コンピュータによって計算時に火災が起きる場合もあるわけです。

間が劇的に短くなれば、そういったこ

そのような複雑な現実をシミュレー

とも可能になってくるかもしれません。

石川

確かにそうですね。当社は火災

ションで評価することが可能になると
思います。
竹内

工学や技術は、試行錯誤しながら進むしかないところがあります。ど8

技術が進むほどに問われる
人の知恵れだけ万全を期して設計して安全点竹内

検を繰り返しても、事故は必ず起きて算に置き換えられると言いました。そしまいます。大切なのは、そこで事故

れは例えば、水は流れる時に、自ら瞬の原因をしっかりと究明し、問題を取り時に膨大な計算を行って最短経路を除くことです。そうすることで改良さ見つけて流れているといった意味でもれ、安全性が高まっていく。それが工あります。その時自然は、常にゼロか

学 の 世 界です。そ の 時にシミュレー

ら、つまり原子レベルの量子力学の計ションが果たす役割はとても大きく、算から行っていることになります。
しかその技術が向上していくことは私たちし今後、いくらコンピュータの計算速にとって、とても重 要だと感じます。

度が速くなっても、私たちは決して、自2016年12月、新潟県糸魚川市で大然と同じ方法で自然のような速度で計

先ほど、あらゆる森羅万象は計特集

今こそ問われる科学の力、人の力

算することはできません。そこで私た

時間でかなりいい精度で現実が再現達するほど、人間にとっては逆に、本質

ちには人間ならではの方法が必要にできます。それができる人がこれからを見抜く力をつけることが難しくなっなります。それが「近似」です。つまり、

ますます必 要になってくると思 いまてきてしまうのかもしれません。

これまで私たちが積み上げてきた物す。
しかしこの 点に関して、実はコン

理現象への理解をもとに、必要のない

ピュータが発達するほど、ある難しさ

部分を省くことで計算を簡略化する、が出てくるのではないかという懸念も

そして100％正しくはなくとも十分にあります。私たちは今、実はある意味有用な答えを短時間で得る、という方本質を理解しなくても済んでしまう時

竹内法です。それを巧みに行えば、自然よ

代に入っている気もするのです。
といいうものがありました。複雑な計算をり先に計算することも可能になる。こうのは、コンピュータが速くなると、本するために使う定規のようなものでれがシミュレーションの醍醐味だと思質を知らずに無駄な計算もしてしまっす。その使い方に習熟した人が、科学います。

たとしても、ある程度計算できてしま

技術計算のできる人でした。私の先生

石川うからです。

の世代だと、「コンピュータを手で回し

人間の知恵ですよね。有効な近似を行

石川

昔はコンピュータの能力が十ていた」と聞きます。そこから計算社

うためには、その現象に本当に寄与し分でなかった分、人間が考える必要が会が始まってどんどん高度になってている要素が何かを理解し、そこに注ありました。例えば、昔のゲーム開発

いって、今では計算尺と言っても何か目することが必要です。つまり本質を者は、数メガバイトという、今では写真わからない時代になってしまった。大理解していないとできません。単に量１枚分ぐらいのデータ容量で、工夫し学時代、天体力学の大家の先生の授

子コンピュータになって計算がものすてものすごく面白いソフトを作ってい業を受けた時に、我々があまりにもそ

ごく速くなればそれでいいという話でました。60年代のアメリカの宇宙開発のような計算技術を知らないので、先はありません。使い手である人間がやにおけるアポロ計画では、現在の電卓生が驚いておられました。私たちが学るべきことをちゃんと理解していないのようなコンピュータで月まで行って生だった80年代には既にそういうもと、結局、意味のある計算はできないしまったのです。それは、技術やリソーのが必要ではなくなっていたのですということです。

スが限られていて何も無駄にする余が、自分たちがコンピュータでやって竹内

全くその通りだと思います。コ

裕がなかったために、人間が努力していることを昔の先生は全部頭の中でンピュータリテラシーで一番重要なの本質を深く理解して成しえた結果のよ

やっていたと考えると本当にすごいこは「何が本質か」「 何を計算すべきか」

うに思います。当時、技術者は、否が応とだと感じました。
しかしそんな時代を理解することだと思います。それをでも研ぎ澄まされた感覚を持つようは、今では更に遠 い 昔になっていまわからず全部計算しているといつまでになったのです。
しかし今は、あまりにす。そういう意味で、今の若い人たちも計算が終わらない。一方、何を省けも速度も容量も潤沢で、工夫しなくては大変さがあるかもしれません。幼少

ばいいかを理解して、本質的な部分だも何でもできるようになってしまった。

期に既に技術が発達しすぎていて、ほけに焦点を当てることができれば、短

それが実は問題で、コンピュータが発

とんどのものがそこにある。ある意味

その時大切になるのは、
まさに本質を理解できる力をいかにして育てるか
私が子供の頃は、計算尺 ※ 5と※5 計算尺乗法を加法に変換する対数の原理を用いて、様々な関数計算を可能にしたアナログ計算機。17世紀に英国で発明された。

写真提供／ヘンミ計算尺株式会社

9ブラックボックスだらけの中で育ってす。
また、
これまで人間がしてきたよういるので、本質を理解するためには、な判断もAIが代わりに行うようになれ

昔以上に努力する必要があるようにば、私たちは巨大なブラックボックスも感じます。

の中に生きることになるわけで、それ

石川

そ うか もし れ ま せ ん 。コ ンには私は反対です。人間のケアレスミ

ピュータを使うにしても、その中で使スによる事故等を防止するシステムとわれている計算法（＝アルゴリズム）

してAIが導入されるのはいいのですを知らなければ、なぜこういう結果がが、意思決定はAIに委ねたくないとい得られたのかといった本質は見抜けま

うのが私の考えです。ただ、そこすらもせん。今の風潮として、アルゴリズムをAIに任せたほうが安全なはずだと言う

きちんと理解せずにブラックボックス人もいると思います。その点は、私たとして使ってしまうことが多く、私もそ

ちがどういう社会を望んでいるのか、れを懸念しています。それぞれのアルという問題につながります。AIに任せゴリズムには、これはこういう範囲でた結果、大勢の人にとって良くない事有効である、という適用範囲があるわ態になってしまった時はどうするのか、けですが、シミュレーションをする場

それは誰の責任なのか等、多くの問題

合、その適用範囲内であれば、ブラッが生まれると思います。私は、最後のクボックスのままでもきちんとした解

責任は人間が負うべきだと思うんでを出せます。ただ、想定外のことが頻す。必ず人間の責任者がいて、最後は繁に起こりうる世の中ではそれではだ

その人間が責任を負う。私はこれからめです。想定外に対応するには、アルもそういう社会であり続けることを望

ゴリズムそのものを自分で理解してそみます。

の範囲を広げるといったことができな

石川

いといけない。
これからの時代、そうし間。だからそれを判断できる人間をいた力 がますます必 要となってくるのかに育てるかがとても重要なんですに、技術の進歩でどんどん本質が見えよね。

にくくなっている。そのあたりが難しい

竹内

ところです。

すればいいのか。それを判断するの竹内

人工知能（AI）が世の中でよりは、やはり人間の仕事だろうと思いま

広く使われるようになると、もはや一す。そういうセンスを、今の若い人た

般の人たちにはほとんど理解できな

ちは学ばなければいけません。ただ問いことが今以上に増えていくと思いま

題は、それを教えられる人がいるかど※6※6 アルゴリズム

私も同じ意見です。最後は人何を計算するのか、
どこに注目

特定の問題を解くための手続きのこと。単純な計算を積み重ねて複雑な問題を解く場合に、アルゴリズムと呼ばれることが多い。最古のアルゴリズムは
2つの自然数の最大公約数を求めるユークリッドの互除法と言われている。

10

特集

今こそ問われる科学の力、人の力うかです。例えばコンピュータを使い分の頭で考え、いろんなことを想像でいう気持ちが根底にないと、高度な計こなすためにはコツがあるのですが、きる人材をいかに育てていけるかを算 技 術 のようなもの が あったとしてそういうコツを知る先生は少なく、コ企業も学校も、真摯に考えていかなけ

も、いい仕事はできないのではないか

ンピュータの本質やアルゴリズムを理

ればなりません。そこがしっかりできれなと思います。

解して教えている先生はほとんどいな

ば、新しいアイデアも生まれてくる。ブ石川

いかもしれません。既に出来上がってラックボックスをただ使うのではなく、命や安全に関わる仕事をすることがいるプログラムを使って数字を入れれ自分でゼロから新しいものを生み出多いため、その時、科学技術者としてば計算してくれる、ということではいけせるようになる。日本には、そうした人の倫理観や使命感というのがとてもないんです。教育のそのあたりのとこ

材が今、何よりも求められているかも

大切になることを感じます。自分たちろをなんとかしていかないと、日本のしれません。それが、イノベーションをが出す結果が社会にどういう影響を将来は危ういと思います。

起こす力にもなると思います。

与えるのか、どれだけ重要なのか。そ竹内

もう一つ感じるのは、 真剣にこを意識することは決して忘れてはい

取り組むこと の大切さです。例えば、

けないと、常に肝に銘じて取り組んで防災のプログラムを書いてシミュレーいます。

ションを実施する時に、本気で人の命竹内

日本はまさに、企業が引っ張っを救おうと思えているかどうか。単なであり、人間のための人工知能でなけている社会です。
「 人工知能社会が来る仕事として抽象的なイメージのままればいけません。逆になったらだめでる」
といったところで、教育現場はついでやっていては駄目なんです。自分のす。人間が幸せになるには自分たちはてこない。けれども企業は率先して進このシミュレーションによって人命がどうすればいいのか。技術が発展すれめていますよね。グローバル展開をす

救われるんだという使命感や、自分のばするほど、私たち自身のあり方が問る企業、IT関連企業、みんな次の手を仕事で社会を幸せにしていきたいとわれているのかもしれません。

「自分の仕事で社会を幸せにしていきたい」
竹内

そうですね。私たちは特に、人人間のためのシミュレーション

打っています。日本が今、生き残れている理由は、企業のそういう姿勢のおかげだと思います。その一方で、教育が空洞化しているため、送り込まれる
人材のレベルがどんどん低下しているのが現状です。そこが何よりも日本の問題だと僕は感じています。
石川

視野を広く持ち、自らしっかりと考えられる人材が育ちにくい。グローバルで戦うにしろ、国内で戦うにしろ、科学の分野にしろ、それ以外にしろ、自11Technical Report
物流の常識に挑戦するソリューション
「MAMS」誕生の舞台裏
オンラインショッピング市場の拡大で増加する物流業務に対応するため、長年培った大規模ネットワークの設計ノウハウをもとに、配送計画の効率化に貢献するソリューション
「MAMS」
を開始しました。
ここでは物流の仕組みを大きく変え、暮らしを便利にするMAMSが誕生した背景とサービスの概要についてご紹介します。

伊藤忠テクノソリューションズ株式会社
情報通信事業企画室
クラウドサービス営業部
主任

長谷川 真一

消費者視点で生まれたソリューション

な消費者の要望に応え、高い要求にス方がベースになっています。送り手か物流業界では注文後、消費者のもとムーズに応えられるように、システム

ら受け取り手に対して、郵便番号と住設計に取り組みました。

所で物が届くという物流の仕組みを通へいかにスピーディに商品を届けるか

MAMSは、既存の基幹システムや社であっても店舗とネット部門の担当

ECサイト、倉庫管理システム、商品の組織が分かれていることが多く、消費受発注システム等、複数のシステムを■物流と通信の送受信の仕組み

者の利便性の追求にあたっては連携しクラウドで連携し、受注と同時に担当者

送り手

受け手

にくいこともある状況です。

が専用端末に配送予約を入力。
リアル

送り人住所・
住所A

受け取り人住所・
住所B

発信者
番号

着信者
番号

送信元
アドレス

送信先
アドレス

サービスの提供を支えるシステムにタイムで処理して配送スタッフやトラッ

ついても、
これまではお客様企業がシク等を自動で確保します。そして消費ステムの仕様を決め、それに沿う形で者が希望する時間帯が配送スタッフにSI企業がシステム開発を進めてきましスマートフォンを通じて通知されます。

た。今では付加価値の高いサービスを

このように複数のシステムをつなぎ、迅速に提供するために、お客様企業と組み合わせることで消費者が希望するSI企業が共に消費者へのサービスレ

時間での配送を実現しました。

ベルを向上させるための仕組みづくり
を考えるよう変化しています。

物流

電話

インター
ネット

情報通信のノウハウを物流に還元

そんな中、当社が生み出したサー

私たちはこれまで24時間365日止

電話やインターネットの場合、異なビ ス が「 M A M S（ M o b i l e A s s e t

めることのできないミッションクリティ

る通信事業者間であっても、相手先のManagement Service） 」です。商カルな大手通信キャリアの大規模ネッ

情報がわかれば通信をすることが可

品の配送時間を短縮し、消費者の希望

トワークの設計から構築・運用等にま能です。これを実現するために、交換

時間に届けるためには、配送のためので携わることで、膨大なトランザクショ

機やインターネットエクスチェンジを人員確保やトラック等の手配が欠かせンを効率的に処理するノウハウを蓄積介して、空きのある回線を探し、最短ません。
「 いつでもどこでも好きな時しました。

のルートとなるよう制御が行われてい※に買ったものを受け取りたい」。そん12

信は応用しているのです。

が重要になっています。
しかし、同じ会

そもそも通信の発想は物流の考えます。

■MAMSプラットフォームイメージ
販売／配送予約

配送予約／配送計画

配送指示／実行管理
エリアA
配送指示確認基幹システム

エリアB

POD（Proof Of Delivery）

取得

Eコマースシステム

配送候補日

配送指示

配送予約

商品情報

配車計画

運行管理

ルート計画

進捗管理

エリアC
ナビゲーション
エリアD
ステータス報告

コールセンターシステム
お客様システム

Route Planner

Mobile Link

ところが通信のベースとなった物流

移動を効率化するだけでなく、幅広い

活用は、お客様ビジネスの安定稼働では、異なる物流企業間だけでなく、B2B領域で活用できるソリューション

に貢献するだけでなく、あらゆるモ

自社ネットワーク内の空き状況もわかです。

ノがセンサーでインターネットにつりにくい状況にあります。多くの物流

在庫引当や納品日時調整、納品車両

ながるIoT時代、サービス需要の自会社では、お客様にいつ荷物が届くのの手配等、例えば以下のようにB2B領動摘出から供給部品のお届けまで

かは、担当者が電話連絡で各所に確認域で大きな効果を発揮します。

を一元管理します。

❶B2Bオムニチャネル
プラットフォームとしての活用

現状のMAMSの提供範囲は、同一し、予定日や配送時間を確定します。物流システムが整備されていない中では、日々の輸送リソースを全て把握すの物流企業内にとどまります。複数の工場─販売店間、メーカー─販売店

企業で物流を共有できれば、様々な移MAMSは物流業界が長年抱えてき

間等、B2Bビジネスの多岐にわたる

動体の空き状況を更に有効活用できたこれらの課題を解決するために誕生

販売チャネルと物流チャネルがシーるようになります。今後は、当社が長年したサービスです。

ムレスにつながることでビジネスに培った「つなぎ、組み合わせる力」を発

データベースのパフォーマンス維持

大きな効果をもたらします。物流を揮し、製造業を中心としたお客様企業

や通信データを輻輳させない仕組み

オンラインプラットフォーム化したの効率化とコスト削減、消費者の暮らについても習熟している当社が、自社

MAMSは、B2Bビジネスのオムニ

しの向上を目指してMAMSの機能拡で抱えるトラックやドライバー等のリチャネル化を強力にバックアップし充を進めていきます。

ソースの容量や空き状況をリアルタイます。

ることは難しいからです。

ムに把握できるようにしただけではな
く、その空き状況からリアルタイムに積載スペースの予約と到着時間の予約をできるようにしました。

❷補給部品販売やアフターサービスへの活用
部品供給やそのためのエンジニアの手配は、
リアルタイムな在庫と人幅広い応用の可能性
MAMSは車両や人を含めた様々な的リソースの 確 保 が 重 要となります。
アフターサービスへのMAMSの※MAMS（Mobile Asset Management Service）：モバイ
ル端末を利用して、商品の受注と同時に、お届け日時の指定から宅配リソース計画、配送実行、業務報告、貨物追跡サー
ビスまで、物流に必要なあらゆるサービスをワンストップで実現するソリューションです。

13

Technical Report
FinTechを支えるBlockchain技術の応用について
Blockchainの技術は、新しい金融サービスを実現するFinTechの代表で、仮想通貨、小手数料の海外送金等、多くのサービスでの利用が期待されています。
ここではBlockchainを利用した「CTCポイントシステム」の実証実験の結果を交えながら、
Blockchainの思想と今後の可能性を紹介します。

伊藤忠テクノソリューションズ株式会社
金融第1本部
エキスパートエンジニア

下地 俊一

Blockchain技術の特徴

マスターとなります。その結果、1人のBlockchainは、もともと仮想通貨

参加者のデータが破損しても全体とし前述のようにBlockchainはいくであるBitcoinを実現するためのシスては影響しない、という高信頼性を実つ も の 優 れ た 特 徴 を 有して い ま すテムです。Bitcoinは、万人が平等に現しています。

が、欠点もまた指摘されています。例

参加可能な環境で通貨の信用性をい

その他、参加者が金融機関等を介えばマイニングに時間を要することか に 担 保 するか を 実 験 するた め にさ ず 、直 接 通 貨 を 授 受 する 仕 組 みもその１つです。ただ、最大の問題は2009年に提供されたもので、今や数（Peer-to-Peer）、暗号技術の利用、BlockchainがTRXデータに限定し百 万 人 の 利 用 者 を 数 え ま す 。こ の一旦追加されたBlockは取り消せなているため、仮想通貨以外での使用

Bitcoinのシステムはこれまで１回もいルール（ファイナライゼ―ション）、が困難だということです。

ハッキングや機能停止が発生してい多くの参加者を呼び込むための褒賞

この欠点を是正し、より拡張性を高ません。そこで、そのベースとなって金制度（マイニング）等、多数の特徴

くしたシステムが、Ethereumシステいる技術であるBlockchainが注目を有していますが、いずれもBitcoin

ム※1に代表されるBlockchain 2.0とされることになりました。

の設計思想を反映したものです。

呼ばれる技術です。Blockchain 2.0

BlockchainとはそもそもBitcoinの授受（トランザクション、以下TRX）情報を格納した、いわばデータベースです。個々のTRX情報を塊（Block）とみなし、それらを数珠つなぎ（Chain）の形式で蓄えていることからそう呼ばれています。
一番の特徴は、「 分散管理台帳」です。これは、参加者がそれぞれのサーバに同一の台帳を保有するという仕組みで、マスターとレプリカという構想はとらず、万人平等の思想により全てが14

Blockchain 1.0と2.0の登場に伴い、Bitcoinに利用されてBlockchainの基本思想
平等主義
単純な記録
高信頼性
ファイナリティ
機密性
モチベーション
（インセンティブ）いる従来の技術はBlockchain 1.0と呼ばれるようになりました。
Blockchain 2.0の最大の特徴は、Blockchain 1.0がTRXという「データの記録」を目的としたものに対し、「プ
ログラムの登録及び実行」が可能になったことにあります。そのため、仮想通貨だけでなく、証券取引、不動産取引等、多様な利用が期待されています。なお、Blockchain 2.0上で動くプ
ログラムは「Smart Contract」と呼ば■Blockchain概念図
Blockchainサーバ

Blockchainサーバ
Blockchainサーバ

Block

Block

前Block情報
TRX

れていますが、社会的な契約の概念とは関係ありません。
ＣＴＣポイントシステムについて
当社でもBlockchainの実用性を計

暗号キー

前Block情報

TRX❶可用性が高い

TRX

暗号キー

TRX

Blockchainのもたらす可用性、分散

Blockchainサーバの群の中で半分処理性能は非常に高く、安定したシス

程のサーバが停止しても処理は遅滞

テムを適 度なコストで構 築できるメ

なく継続できることが確認できた。

リットは大きいと言えます。

❷分散処理性能が高い

Blockchain 2.0を利用すれば、るために、「CTCポイントシステム」
といBlockchainサーバの同期機能が高様々な分野のサービス提供も可能でうショッピングポイントシステムを開発

速であり、並列度をあげることによりす。スモールスタートには共同のサーしました。開発する際、単なる実験では全体的な処理速度が向上する。

バを利用するPublic型が、大きなサー実用的な結果が得られないと考え、ス❸処理速度については今後に期待

ビ スには 自 社 の サ ー バ を 利 用 する

マートフォンのNFC ※2 機能を利用し、EthereumはBitcoinよりは高速（１P r i v a t e 型 が 適して は い ま す が 、機器の接触にてポイント授受を可能にTRXあたり前者数秒、後者10分）でBlockchain 2.0には双方の環境・して実用的な仕組みを目指しました。

はあるが、実用にはまだ遅い。

ツールが整っており、処理速度の問題も解決されつつあります。

BlockchainシステムはEthereumを用いて開発しました。機能について検証した結果は以下の通りです。

このような高可用性や分散処理性能

最近では、TRXの更なる高速化やが活かされる分野としては、国際送金

様々な仮想通貨の連携等で新しい技や企業間売買等の遠隔地間での決済術も提唱されており、Blockchain技術

処理に適していると思われます。

の今後の発展が期待できます。

Blockchainの今後
以上、Blockchainの技術を俯瞰しました。現実のシステムでは依然Web
サーバやリレーショナルデータベースが必要であり、
セキュリティも確保しな
CTCポイントシステム画面（スマートフォンを接触させてポイント送信）

ければなりません。極端にコストが下がるような過度な期待は危険ですが、※1 Ethereum（イーサリアム）：オープンソースとして開発されている、分 散アプリケーションの ための プ ラットフォーム。
Blockchainを利用した「合意形成」
により、不特定多数のノードがランダムに接続できる環境で「正しい取引」
を実現している。
※2 NFC（Near Field Communication）：近距離無線通信の規格の1つ。
NFC対応機器は近づけるだけでデータ通信が可能になる。

15

Technical Report
IoTにつながるデータ分析の系譜
今後の進展が期待されるIoT。
モノの状態をデータ化して分析する一連の流れは、1990年代のコンピュータの普及と共に始まりました。
ここではデータ分析の系譜を紐解きながら、
ＣＴＣのIoTサービスを紹介します。

伊藤忠テクノソリューションズ株式会社
ITインフラ技術推進第2部
ビジネスアナリティクス技術推進課課長

ビッグデータ基盤技術推進課
課長

久保田 さえ子（写真左）小林 範昭（写真右）

IoTとはIoT（Internet of Things)とは、モノ

顧客の購買傾向を把握したりと、主にタ分析、
1つはデバイスです。

マーケティング施策で活用されていまのインターネットと言われる通り、
テレビ

1990年、米国のコンピュータサイエ

す。2010年には、
コンピュータの性能や冷蔵庫といった家電や、カーナビ、建ンティストWilliam H. Inmonがデータが飛躍的に向上して大量のデータが扱

設機械等、あらゆるモノがインターネッ

ウェアハウス※2という概念を提唱しましえるようになり、いわゆるビッグデータ

トに接続されることを指しています。
モノた。
この頃、企業が持つ各種の情報をよを使った解析がさかんに行われるようにセンサーが取り付けられ、インター

り早く収集し活用するために、データをになってきました。関心のある状況のネットに接続することで、状態をリアルタ

多次元的に分析するOLAPといったデータをリアルタイムに収集して分析

イムに把握できるようになり、素早く適技術が用いられましたが、これまでのする。IoTはこのデータ活用の流れを更切なアクションをとることが可能になり

データベースとの組み合わせでは、性能に発展させたものになります。

ます。車に取り付けられたセンサーからに限界がありました。データウェアハウ

一方でデバイスについては、
2000年

部品の状況を把握することで故障前にスとはデータを活用・分析したいという頃にユビキタスネットワークという言葉

部品を交換したり、
ウェアラブル端末をニーズにこたえるための、スピードを追で、いつでも、なんでも、
どこでも、誰で装着し活動量や健康に関する情報を取求した専用のデータの集合体・倉庫にあもがつながる社会が提唱されていまし

得したりすることで、利用者の健康維持・たるものです。OLAPは企業の意思決定

た。
これがIoTの原型です。当時はセン

改善につなげられるようになります。IHS※4を支援するビジネスインテリジェンス

サーとしてRFIDが考えられていました

Technologyの推定によれば、2015年

として進化を遂げ、企業が持つ各種のが、近年になり、デバイスの低価格化・時点でインターネットにつながるモノ

情報を分析するために、使いやすさや低電力化、ネットワークの高速化・多様（IoTデバイス）の数は154億個であり、性能、表現力が向上してきました。その化が進み、RFIDとは異なった形でユビ

2020年までにその約2倍の304億個ま後、徐々にデータ活用の手法が高度化

キタスの実現に近づき、IoTがより活用で増大するとされています。
とりわけ、成し、1990年代の中頃には、
データウェアできるものとなってきました。

長率の観点からみると、
「自動車」
や「産

ハウスに貯まったデータを統計学等の

なぜIoTがこれほど注目されている業用途」の分野でのIoTデバイス数の増データ解析の技法を用いて、将来を予のかといえば、IoTの導入により従来型

加が見込まれています 。

測するといった新たな知見を取り出すの産業の構造を一変させるような大きデータマイニングが確立されました。流なインパクトが想定されているからで通業や金融業等では、特定の商品と一す。
モノがインターネットにつながり、あ緒に売れている別の商品を推定したり、らゆる状況が数値化・データ化され、蓄※1

IoTに至る変遷
IoTは、2つのITの潮流が重なったも16のとみなすことができます。
1つはデー

※3

■IoTシステム構成図
交通・気象・金融情報
API Portal

MobileAppCar

マーケティング

CRM/SCM

Data Lake

ERP
POSInternet

API
Gateway

構造化
データ

SNS
クレジット
取引履歴
Webログ／通話ログ

クラウドサービス

非構造化
データ

(

ETL

)

Extract,
Transform,
Load

Data
Preparation

Data
Warehouse
構造化
データ

MachineLearning

リスク管理

Analytics

製品開発
経営分析

可視化

マーチャンダイジング
ヘルスケア

写真／動画
センサー／M2M

Browser

品質管理

スマートシティ

データソース

データ収集

データ加工

データ蓄積

分析・
レポーティング

ビジネス活用積されてデータ分析の対象になります。

に増加しており、一口にデータ分析を

ジタル空間上で製品のプロトタイプ作

更に近年急激に進化しているAI（人工行うといっても、その手前のデータを分りを実施し、
コストや納期までも事前に知能）技術により、コンピュータに学習

析用に整理する過程が複雑になってき把握できるシステム（サイバーフィジカ

させることで、これまで気づかなかったています。昨年開設した当社の「IoTデルシステム）を既に導入しており、ものような事象への対応や、人の手を介さジタルLAB」は、従来のビッグデータ向づくりのあり方を根本的に変え始めてない自動化による効率化を図れるようけ 検 証 施 設 で あ った「 B i g D a t a

います。今後もデータを生み出すデバになりました。

Processing Lab」のデータ整理の機

イスが増え続けることで、データを効率能を強化した施設です。IoTに関して具的に処理するための自動化技術・学習

体的な課題を抱えるお客様には個別の分析技術が発展し、社会やビジネスは

IoTは、「データ収集」「データ蓄積」

検証の支援を、IoTについてどのように根本的に変容していくでしょう。日本を「データ加工」「データ分析」
といった要進めるべきかわからないお客様につい含む先進各国で少子高齢化が進む中、素 から構 成されています。当 社 ではては、業務別のデモシナリオを用意して人手不足を補う生産性向上の切り札と1990年代初頭から、データウェアハウ

います。デモンストレーションを通してしてIoTはみなされており、企業側はそス、可視化・分析のためのビジネスイン

IoTについて具体的なイメージを持つの根幹であるデータ分析の技術を高め※

テリジェンス、
ビジネスアナリティクス

ことが可能です。その他にも、分析にかていく必要があります。

5といった分野において、専門組織を立けるデータの加工・整形といった部分

ち上げ、多くのお客様にシステムの提を担う準備処理(データプリパレーショ

案と導入を行ってきました。また近年

ン)や機械学習・AIといった分野に対応

は、HadoopやNoSQL等、大量かつ多する取り組みも強化しています。

ＣＴＣのIoTサービス

様のビッグデータを扱うための組織で、データを中心としたお客様のビジネスを支援してきました。

IoTの今後冒頭で述べたようにインターネットに

このようなデータ分析ソリューション

接続されるデバイスの数は今後も増えの提供で得たノウハウに基づいて、IoT

続け、それに伴いデータを活用する技

への取り組みを開始しています。セン術もますます高度化していくと思われサーの急増やデータ取得の頻度の上ます。
またドイツではIndustry 4.0のも昇に伴い、データの量や種類も爆発的と、IoTによるデータ分析に基づいてデ※1 総務省「平成28年版 情報通信白書 第1部 特集 IoT・ビッグ
データ・AI〜ネットワークとデータが創造する新たな価値〜」から
http://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepa
per/ja/h28/html/nc121100.html※2 データウェアハウス：William H. Inmonの定義によれば、
意
思決定の目的のために時系列で蓄積され、削除や更新のないデータベースのことを指す。
※3 OLAP（オンライン分析処理 online analytical processing）：
データを多次元的にかつ高速に分析する手法のこと。売上表や市場分析で活用される。
※4 ビジネスインテリジェンス（BI）：企業内のデータを分析して意思決定に役立てる概念及び手法。
データウェアハウスや
OLAP、
レポーティング等もBIツールと数えられる。
※5 ビジネスアナリティクス：ビジネスインテリジェンスでの分析を高度化し、
未来の予測や質の高い意思決定を目指す分析手法。

17

ITOCHU Techno-Solutions America, Inc.

シリコンバレー現地レポート

AIで進化するサイバーセキュリティ
杉田 修一郎と、その多くが「機械学習／自然言語処理／ディープラーニン

International Business Development
ITOCHU Techno-Solutions America, Inc.

グ」といったいわゆるAI（人工知能）を駆使した技術を進化させ
ています。
特に今、
スタートアップ企業を多く輩出している領域
が、
セキュリティ分野におけるEndpoint Security, Cloud

北米のセキュリティ分野を中心にトレンド調査や先進ベンダーの発掘を行い、日本へ紹介している。

Security, Threat Intelligence, Fraud Preventionです。
近年AIが積極活用されている背景には、
従来のセキュリティ

イノベーションという言葉のもとに数多くのスタートアップ

技術では未知の脅威に対応できないという前提に立ち、仮に侵企業が生まれているシリコンバレーでは、サイバーセキュリ

入されたとしても早期に発見し、叩くという発想に転換したこと

ティ分野でも新しいテクノロジーを駆使した技術が生まれがあります。
Endpoint Securityでは未知のマルウェアを検知ています。
セキュリティの米国最新動向をご紹介します。

するために、機械学習を使ってマルウェアの振る舞いや属性を深く分析する技術が生まれています。
またThreat Intelligence

標的型攻撃にさらされる企業

ではDark Webで取り引きされている情報を収集し、機械学

近年、「Deep Web/Dark Web」
といったサイバー闇市

習、
自然言語処理といった技術で分析することで、今後生じる攻場が急速に広がり、
コミュニティーでつながったハッカーた

撃手法を事前に把握することを確認しています。総じてAIは犯ちが様々な犯罪ビジネスを行っています。

罪者側の動向を理解する技術として使用されています。

例えば、ハッカーがある企業に狙いをつけたとします。
まず、
ハッカーはコミュニティーからその企業が保有する脆弱AIを活用した次世代Endpoint SecurityのSentinelOne

性や従業員のプロファイル、利用しているセキュリティ機器、

SentinelOneは機械学習を用いた次世代アンチウイルス

顧客の会員情報等を買います。そしてそれらの情報を整理

製品で、特筆すべきは、1つの製品で、未知のマルウェアやし、攻撃手法を定めると、新種のマルウェア等のツールを

Exploitといった様々な脅威から守れるほか、仮に感染しても使って攻撃を開始します。
これがいわゆる 標的型攻撃 で元の状態に戻せる復旧の機能が備わっていることです。
新手す。
また、その企業自体が情報漏洩をしていなくても関連企の攻撃への耐性に強く、AIを活用して「ハッカーから見た場合

業等、第三者から漏洩した情報をつなぎ合わせることで、簡に、突破しにくい非常に厄介な仕組み」を構築しています。

単に侵入できてしまうのです。企業側から見ると、いくらセ
キュリティ対策をとっていても、その内情を丸裸にされてしデファクトスタンダード化するAI

まっては未知の脅威に対応しきれません。

未知の脅威が存在するセキュリティ分野でAIは更に適用
が 進むと予想されます。今後は従業員だけでなく、IoTやAIを駆使した新しいテクノロジー

FinTech、Health Techといった新しいデジタルサービスの2010年頃を境に新しく誕生したスタートアップ企業を見る

消費者をいかに守るかという方向へ大きくシフトするでしょう。

〈CTCアメリカのセキュリティ技術調査領域〉
攻撃対象

入口対策

Company(Employee)

未知のMalware／Exploit対策
フィッシング詐欺対策

Partner(3rd Party)

3rd Partyからの侵入対策

Business(Consumer)

18

フィッシング詐欺対策アカウントテイクオーバー対策
脆弱性への攻撃対策
制御／組み込み系乗っ取り(IoT)

内部対策
内部犯行対策侵入検知／被害最小化／復旧
潜在リスク低減

ビジネスリスク低減

Financial : 不正送金検知・顧客スコアリング
IoT(Healthcare,Industrial) : 侵入検知／復旧
Retail : ブランド保護
Education : コンテンツ保護
Government／Media : 世論への情報操作対策

出口対策

外部対策

Cloudへの流出防止
Mobileへの流出防止
その他媒体への流出防止

犯罪動向のキャッチアップ

News Pickup
CTCの最新ニュースから注目のソリューションやサービスを
ピックアップしてお届けします。

セキュリティ

免震対策

クラウド

エンドポイントセキュリティのラインアップを拡充

サーバラック用免震装置のラインアップを強化

米SentinelOneと国内初の販売代理店

CTCエスピーは、震度7クラスの地震を働き方の多様化を支援するチームスピ契約を締結し、既知と未知の脅威からク想定した米WorkSafe Technologies社

リット社のクラウドサービス「TeamSpirit」

ライアントPCやサーバ等のエンドポインのIT機器免震装置「OCTO-BASE」の取の提供を開始します。

トを保護するソリューションの販売を開

り扱いを開始しました。免震装置は、安価

TeamSpiritは、個別のシステムとして始しました。

な地震対策として多くの企業で活用され構 築されることが 多 い 勤 怠 、就 業 、経

機械学習を活用した検出エンジンで、通ています。

費、工数、稟議等を一元的に管理し、社常とは異なるエンドポイントの挙動を解OCTO-BASEは、既にデファクトスタン

員 の 働 き 方 を 見 える化 するクラウド

析し、
マルウェアに共通して見られる振る

ダードとなっているISO-Baseの上位機サービスです。
コンサルティングから既舞いを行う脅威を検出します。
また事後で、業界最大規模の性能を実現してお存システムとの連携、社内の利用推進、の対応として、脅威の痕跡除去や元の状り、軟弱な地盤や高層階に設置されてい定着化支援までトータルなサービス提態への復旧にも対応します。

るIT機器の地震対策としても有効です。

供を行います。

AI

クラウド

グローバル

働き方改革を支援するクラウドサービス「TeamSpirit」
を提供開始

グリッド社と業務提携しAIの普及とビジネス利用を促進「ほっともっと」「やよい軒」のプレナスに分析サービスを提供

米国進出する日系企業向けにトータルなITサービスを提供

グリッド社の機械学習／深層学習フレー「ほっともっと」「 やよい軒」等のブラン

CTCアメリカは、25年以上に渡り米国

ムワーク「ReNom（リノーム）」を活用しドを 持 つ プ レ ナ ス に 、米 A p p l i e d

で S I サ ービ スを 提 供 するS Y S C O M

たAIサービスの開発・提供について同社

Predictive Technologies社の「Test（ U S A ）と業 務 提 携しました 。C T C グと業務提携しました。

& Learn ® 」を導入しました。これは、企

ループのシステム構築の実績やシリコ

ReNomは、様々なアルゴリズムをライ

業の意思決定を支援し、施策によるROI

ンバレー で の 最 新 動 向 の 調 査 活 動 、

ブラリーとして備えており、各ライブラを最大化するため、成果の因果関係を

SYSCOMの全米に渡る保守網を活かリーを組み合わせることで、専門家でな分析するクラウド型の予測分析ソフト

し、ワンストップなITソリューション事

くても容易にAIを活用できるフレーム

ウェアです。

業を展開していきます。お客様の多様ワークです。
グリッドが持つAIのノウハウ

メニューの最適化、新商品の導入、プロ化するITニーズに応え、北米を中心ととＣＴＣのIT総合力で、お客様のAI活用

モーション等の施策の中から効果のあしたグローバルなビジネスをサポートを支援していきます。

る施策の特定と実施を支援します。

します。

詳細は以下からご覧ください。

http://www.ctc-g.co.jp/news/

19

ゴルフダイジェスト編集

芹澤 信雄

実戦ゴルフ学

日本プロマッチプレー優勝（1996年）を心に勝つための1959年生まれ 57歳
はじめツアー通算5勝、シニア入りしてから1勝をマーク。現在、主宰として藤田寛之プロ、宮本勝昌プロらとともに「チーム・セリザワ」を結成。大箱根CCにゴルフアカデミーを開校。
わかりやすいレッスン
で多くのファンを持つ。

取材協力／チームセリザワ ゴルフアカデミー

スコアを作るのは技術ではなく「脳」にある！
ホールをどう攻めるか、
どのような弾道のボールを打つのか、漠然とクラブを振るのではなく、しっかりとイメージすることが大切だ。
そのイメージの基となるのが 冷静な判断 だが、自分の力以上のイメージを持つことはミスの原因にもなり、スコアを崩すことにもなる。
自分の強さを生かし、弱さをカバーする冷静さ、それがスコアアップにつながってくるという。
ツアープロの中では体力、パワーでは恵まれないながら、通算6勝を挙げた芹澤プロがスコアアップの秘訣を語る。

成功のイメージが持てて初めてチャレンジする

択するでしょう。

か、試合では選択することはありませ一方、スコアがまとめられないアマん。例えば、林に入ってしまって、枝のチュアゴルファーの場合、特にラウン

ゴルフは、体重による階級別ではな

間の狭い空間を抜かなければならな

ド回数の少ない人ほど、自分の「できく、全員が同じフィールドで戦う競技

いという状況でも、使う番手、打ち方、ないこと」をやりたがる傾向がありまです。その中で、私は体格的に全く恵強さを総合的に判断して、「 抜ける」とす。練習でも成功率が低いショットや、まれているほうではなかったので、パイメージできた時だけチャレンジする

そ れまでに１度も試したことが な い

ワーではない、自分の「持ち味」というのであって、どうしても成功イメージ

ショットを、急に本番でやろうとして、ものを、強くイメージしていないと、到が湧かない時は、例え１打損をしても、案の定、失敗してしまうということが多底、ここまで現役でやってはこられま

安全にフェアウェイに戻すショットを選いのです。

せんでした。逆に言うと、自分の力をきちんと把握して、強みを生かして、弱みをカバーするようなプレーをすれば、ドライバーの飛距離が２５０ヤード
でも、
３００ヤード級のパワーヒッターたちと互角に戦えるということです。
アマチュアが思うようにスコアを作れない最大の原因は、身体能力や技術力ではなく、「 脳」にあります。つまり、考え方やイメージ力が間違っているということです。プロの場合、自分が20

８割、９割方成功できると思うショットし自分のできる範囲で最良の選択をするのが大事

日１日の プレーに対するイメージです。ゴルフは18ホールの長丁場ですから、１ショットのミス、あるいは１ホー

ＣＴＣが応援する
女子プロゴルファー

また、アマチュアのほうが、同じパールのボギーというのは、他のホールででも「きれいなパー」にこだわる傾向

いくらでも取り返すことができます。

が強いような気がします。ゴルフのス

例えば、出だしのホールでダボを打っ

コアカードには、結果としての打数はたりすると、急にやる気をなくしてしま

記入しますが、その過程は記入する必うアマチュアが多いのですが、残りは要がありません。つまり、
２オン２パット

まだ17ホールもあるのだから、あきらの「４」であろうと、３打目でも乗らず

めなければ何が起こるかは誰にもわ

こんにちは、藤田光里です。2017年に、グリーンサイドからのアプローチ

かりません。これがタイムレースだともよろしくお願いします。

がたまたまカップインした
「４」
であろう

したら、スタートのミスというのは致命と、価値は全く一緒なのです。
きれいな的ですが、ゴルフはそうではないのでパーのイメージだけが頭にあると、仮す。私自身、初めてハーフで30台が出に、ティショットをミスしてしまった場

せるかもしれないという時期に、実際合、「 もう無理だ」とあきらめてしまうに30台が出たのは、最初のホールです。
アウターを重ね着すると動きにく

か、
２打目を、
「 何が何でも乗せなけれダボを打ったラウンドでした。出だしのくなり、スイングに支 障 が 出るのば」と無謀なチャレンジをするかといダボで、頭の中に「30台」という考え

で、高機能インナーを着用する等、う、極端な２択になりがちです。
ところがなくなって、
１ホール１ホールのプが、「３打 目でグリーンに乗 せ て 、パレーに集中できたのがかえって良かっターを頑張れば、
まだパーを取れる」とた の かもしれませ ん 。とにかく、1 8いうイメージができれば、２打目のプ

ホー ル 全 体でどういうプレーをする

藤田光里プロからメッセージ

2月は1年を通して一番寒い時期
ですが、皆さんは冬のゴルフ対策どうされていますか？今回はご参考までに私の対策をご紹介します。
服装は、薄くて軽い防寒着を着ま

内側を温める方がおすすめです。貼るタイプのホッカイロは一般的です
が、塗るタイプもあり、スイングの妨げにならないので重宝します。
冬はボールが飛ばなくなるので、レッシャーが減りますから、逆に起死回

か、あるいはしたいかというイメージ

番手を上げ、
ホールを移動する際に生のナイスショットが出て、グリーンオ

ができていれば、
１ショットごとの結果

ボールを手で温めます。グリーンがンという可能性だってあります。大事に一喜一憂することがなくなり、最後

なことは、自分ができることの中から、まで集中力を失わずにプレーできる状況に応じて最良の選択をするというようになるはずです。

ことであって、これはまさに「脳」の仕事なのです。

プロアマ大会等で、よく会社の社長をされている方々とプレーすることが凍っている場 合 が あるので 、アプ
ローチはなるべくパターで転がすか、
ランニングアプローチを多用します。
また、寒さで筋肉が硬くなるので、筋力に頼らず、重力・クラブの重さを有効利用したスイングを心掛けましょう。今の時期に習得すれば、ギヤ

7 0 歳 、8 0 歳 の 超 ベテランプレー

ありますが、そういう方たちの話を聞ヤーが、飛距離は出なくても、上手くスいていると、 自分の会社をどういう方

コアをまとめてくることが多いのは、
自向に導いていくか 、とても具体的に分のプレーをわかっているからで、そイメージしている人が多いです。そので、温かい飲み物をこまめにとり、無の点では、イメージ力が高いプレーを度に私は、ビジネスとゴルフは共通点

理せずラウンドしましょう。

していると言えるでしょう。反対に、若くが多いと感じています。成功イメージて体力のあるプレーヤーが陥りがちなを持つことはもちろん大事ですし、そのは、無謀なチャレンジをつなげてしまれを実現するために何をするか、今のう、
イメージ力の低いプレーということ

自分の能力の範囲で何ができるか、そになります。

ういったことを冷静に分析して、決断

1打1打に一喜一憂せず
18ホール全体をイメージする
目の前の１打１打に対するイメージのほかに、もうひとつ大事なのが、そのするというプロセスが、とてもゴルフと似ていると思います。ビジネスやゴルフ等のどんな場面においても、バー
ディをイメージできる自分でありたい

効果を利用した良いスイング作りができるようになります。
冬 のラウンドでも汗をかきますの

ふじた・ひかり／1994年生まれ。3歳から父の教えでゴルフを始め、2013年にプロテストに合格。その後、LPGA新人戦 加賀電子カップ
でプロ初優勝、2015年にはレギュラー試合で念願の初優勝を果たしている。

ものです。
21

数字で見るIT Insight

朝日新聞
経済部 記者

鈴木 友里子
2008年朝日新聞社入社。
青森総局、三沢支局を経て2013年から
東京本社経済部。経済産業省等を担当し2015年から電機・IT企業を担当。

今回の数字は･･･

64

層

3次元NAND型フラッシュメモリーの積層数

AIやIoTの普及が進む中、ますます需要が高まるのが記

タ同士が干渉しあってエラーが起きる。その課題をクリア憶媒体だ。多くの情報を取得し分析・活用するには、情報のし、かつ大容量化を実現する技術が3次元化というわけだ。

受け皿が必要になる。その役割を担う半導体の記憶装置でただ、シートを重ねて立体構造を作るには高い技術力が主役となりつつあるのが「3次元NAND型フラッシュメモ

欠かせない。積層数が増えれば増えるほど難易度も上がる。

リー」
だ。

NAND型フラッシュメモリーも、その3次元化も世界に先駆

NAND型フラッシュメモリーは、ハードディスクドライブ

けて開発したのは日本の東芝だが、現在は韓国サムスン電に比べて書き込みや読み取りが速く、衝撃にも強いのが特子が一歩リードしている。世界シェアトップのサムスンは昨徴 だ 。そ の 中 でも 構 造 が「 3 次 元 化 」したも の を 3 次 元

年末に64層の量産化に成功した。それを追うシェア2位の東

NAND型フラッシュメモリーと呼ぶ。

芝は昨年48層の生産出荷を開始し、今年の上半期中には「3次元」とは言葉の通り、データを保存するシートが何層64層の量産化を目指している。更なる多層化へ向けた研究も立体的に積み上げられた状態のことを指す。データが入開発も進められており、東芝は今後100層まで増やす目標

る小部屋「セル」が詰まったシートの枚数が多ければ多いほも公表している。

ど、記憶できる容量も増える。実用化されているものでは、

今、世界ではサムスンのほか、東芝と協業する米ウェスタ

シートが48枚重なった「48層」
や、64枚重なった「64層」のンデジタル連合、米マイクロン・テクノロジーと米インテル

3次元NAND型フラッシュメモリーがある。
ただ容量は単純連合、韓国SKハイニックスの計4陣営がしのぎを削っていに48倍や64倍になるわけではなく、例えば48層のもので2る。NAND型フラッシュメモリーは、SDカードやUSBメモ

倍程度となる。

リー、スマートフォンやタブレットのみならず、データセン

かつては1枚のシートにどれだけ多くのセルを作るかが容量を増やすカギだった。だが、セルを詰め込み過ぎるとデー

22

ターでも広く使われ始めており、小型化・大容量化のニーズの中で今後はますます利用が進むと予想される。

主要グループ会社
国内

グループ会社統合のお知らせ

シーティーシー・テクノロジー株式会社（略称：CTCT）
東京都千代田区富士見1-11-5 栗田九段ビル
http://www.ctct.co.jp/

創薬研究分野を中心としたライフサイエンス業界向けに

CTCシステムマネジメント株式会社（略称：CTCS）

専門性の高いITソリューションを提供する

東京都千代田区三番町8-1 三番町東急ビル
http://www.ctcs.co.jp/

CTCライフサイエンス株式会社（以下:CTCLS)を2017年4月1日付でCTCに統合し、シーティーシー・エスピー株式会社（略称：CTCSP）

新たにライフサイエンス事業部としてスタートいたします。

東京都世田谷区駒沢1-16-7 駒沢中村ビル

IT利用が促進するヘルスケア分野では、

CTCライフサイエンス株式会社（略称：CTCLS）

医療診断や新薬の研究開発での東京都品川区東五反田2-10-2 東五反田スクエア

http://www.ctc-g.co.jp/˜ctcsp/

http://www.ctcls.co.jp/

IT活用や遠隔医療でのIoTの活用等、ITがますます重要な役割を担う段階にきています。

CTCファシリティーズ株式会社（略称：CTCF）

この度の統合により、神奈川県横浜市都筑区二の丸1-2
http://www.ctcf.net/

大規模システム構築やクラウドサービスの提供、シーティーシー・ビジネスサービス株式会社（略称：CTCBS）

AI／IoTへの取り組みを含めたCTCの経験と、東京都千代田区霞が関3-2-5 霞が関ビル

CTCLSの専門性の高い知識や技術を連携し、http://www.ctc-g.co.jp/˜CTC-BS/

ライフサイエンス／ヘルスケア分野のお客様に向けて、

CTCファーストコンタクト株式会社（略称：CTCFC）

課題解決に役立つソリューションを提供していきます。

東京都世田谷区駒沢1-16-7 駒沢中村ビル
http://www.ﬁrstcontact.co.jp/
アサヒビジネスソリューションズ株式会社
東京都墨田区吾妻橋1-23-1 アサヒグループ本社ビル
http://www.n-ais.co.jp/
株式会社ひなり
東京都千代田区霞が関3-2-5 霞が関ビル
http://www.ctc-g.co.jp/hinari/

海外

ITOCHU Techno-Solutions America, Inc.
3945 Freedom Circle, Suite 640, Santa Clara, CA 95054, U.S.A
http://www.ctc-america.com/
CTC Global Sdn. Bhd.
Level 10 Tower A, Plaza33 No.1, Jalan Kemajuan, Seksyen 13,46100 Petaling Jaya, Selangor Darul Ehsan, Malaysia
http://www.ctc-g.com.my/
CTC Global Pte. Ltd.
315 Alexandra Road, #02-01 Sime Darby Business Center,
Singapore 159944
http://www.ctc-g.com.sg/

Best Engine
Vol. 3 2017年 2月発行
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