ビッグデータ・IoTによるイノベーション1G 1980 1990 2000 2010 2015 音声 iモード、iアプリ、静止画 TV電話、音楽配信ブロードキャスト映像受信

2015年6月11日富士通株式会社イノベーションビジネス本部テレマティクスサービス統括部新井浩治

ビッグデータ・IoTによるイノベーション～富士通のビッグデータ・IoTによるイノベーション先進事例のご紹介～

Copyright 2015 FUJITSU LIMITED

Embedded Technology West 2015／組込み総合技術展関西 IPA/SEC先端技術入門ゼミ

WEB掲載版

目次

Copyright 2015 FUJITSU LIMITED 1

１．ＩＣＴの進化２．ビッグデータ、IoTとは３．ビッグデータでできること４．ビッグデータ・IoTによる先進事例５．まとめ


ＩＣＴの進化

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ICTの40年の変化

企業でコンピュータを業務に利用開始

インターネット登場

本格的コンピュータ利用

ビッグデータ、IoT（Internet of Things）

1993年 IIJ（インターネットイニシアチブ）サービス開始

1994年 Amazon.com（Cadabra.com）

1995年 Yahoo!

1997年楽天

1998年 Google

2002年 Skype

2004年 Facebook

2006年 Twitter

手作業を変えた

コミュニケーションを変えた

研究,設計,開発,製造,販売,保守を変える

…

1970年代前半

1990年代前半

2010年代前半

3


飛躍的な性能向上を遂げるICT

CPU MIPS (million instructions per second)

10E5

10E4

10E2

8core

4core 2core

3GHz 2GHz

1GHz

500MHz

動作周波数

1995 2000 2005 2010 2015

16core

コア数

10E3

200MHz

10E6

年

28.8k

100M 第４世代 LTE

第3世代 W-CDMA

第2世代 PDC

第1世代 (Analog)

2M

14M

1G

1980 2000 2010 2015 1990

音声 iモード、iアプリ、静止画

TV電話、音楽配信

ブロードキャスト映像受信

新サービス低遅延 IP電話

QoS

伝送容量 (bit/s)

年

15年で300倍 (1996→2011のMIPSで比較)

15年で7800倍 (1996→2011のbit/sで比較)

通信

性能の飛躍的な向上

4

性能の飛躍的な向上


■今のスマートフォンの性能は、一昔前のスパコンの数倍へ価格は1万分の1！

5


計算機パワー：スーパーコンピュータ京

１秒間に１京回の演算性能を実現

京＝10,000,000,000,000,000

6


ハイパーコネクテッド・ワールドの到来

あらゆるものがネットワークでつながる時代、

人々の生活やビジネスの在り方に大きな影響を与える

インターネットに接続するモノ

日々生成されるデータ

3.6TB /時自動走行車 20TB /時飛行中のジェットエンジン 0.1TB 一人の遺伝子情報

2013年 100億個 2020年 500億個以上に

出典：富士通 Service & Technology Visionより抜粋

Internet of Things x ビッグデータ

7


ビッグデータ，ＩｏＴとは

8


ＩｏＴとは

ＩｏＴとは、 Internet of Thingsの略称であり、「モノのインターネット」と言われることもある。

インターネット

ICT機器

自動車

家電工作機械

耕運機

タグ

センサー

ウエアラブル

デバイス

これからは、あらゆるものがインターネットにつながり、新しいサービスが提供される

ビッグデータとは


一般的なビッグデータの特性（3V）


（データ量）

Volume

ペタ、ゼタバイト規模のデータ

（データ発生頻度）

Velocity

リアルタイム、ストリームデータ

（データ種類）

Variety

テキスト、画像、音声、

センサー、位置、etc．

様々なデータから「新たな価値」を創造しビジネス競争力を高める

Value （価値）

富士通のビッグデータ（3V+Value）

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ビッグデータのデータとは

ビッグデタ

特にこれまで十分に活用されていない、あるいは収集できなかった情報が新しいサービスの創出につながります。

製品

SNS

ウエアラブル

センサ

住宅・店舗

業務データ

ビッグデータ

自動車

工場/オフィス

ICT機器

ICTの進展により生成・収集・蓄積が可能になる多種・多量のデータ

・業務に関連する一部のデータ（エラーデータなど）

・収集しても活用していないデータ

・収集していないデータ


公共空間


ビッグデータでできること

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2012年アメリカ合衆国大統領選挙

FiveThirtyEightより引用 http://fivethirtyeight.blogs.nytimes.com/

wikipediaより引用 http://ja.wikipedia.org/wiki/2012%E5%B9%B4%E3%82%A2%E3%83%A1%E3%83%AA%E3%82%AB%E5%90%88%E8%A1%86%E5%9B%BD%E5%A4%A7%E7%B5%B1%E9%A0%98%E9%81%B8%E6%8C%99

・州別の選挙人数と勝利州

選挙結果 New York Timesの予測

50州の各党の勝敗を数理モデルによって予測し、全て的中させた。

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2012年アメリカ合衆国大統領選挙ビッグデータと数理的アプローチの力

ＴｅｃｈＣｒｕｎｃｈＪａｐａｎより引用 http://jp.techcrunch.com/archives/20121107pundit-forecasts-all-wrong-silver-perfectly-right-is-punditry-dead/

大統領選でニューヨークタイムズのネイト・シルバーの数理モデル予測が全５０州で的中 ―政治専門家はもはや不要？

ＮｅｗＹｏｒｋＴｉｍｅｓの選挙予測専門家、ネイト・シルバーは昨夜、大統領選の勝敗を全５０州で的中させた。その一方で、いわゆる政治専門家たちの予想はほとんどが外れた。中には笑うしかないような外れ方をした者もいる。（略）

シルバーは今回も彼の作った数理的予測モデルが古臭い専門家の勘や生半可な統計に基づく推測より圧倒的に優れていたことを証明した。（略）

シルバーの数理モデルの特長は、どんな政治専門家もとうてい考慮しきれないほど膨大な量の数値を入力として用いるところにある。シルバー・モデルでは各種の世論調査の結果を、規模、質、時期などによって重み付けし、過去の同種の選挙結果と照合される（もちろんそれ以外にもさまざまな高度な統計処理が用いられている）。（以下略）

専門家の予想を数理モデルが凌駕することがある。


第3回将棋電王戦


• 5対5の団体戦 • 2014年3月15日ー4月12日 • DENSOロボットアーム「電王手くん」

採用

コンピュータ将棋の4勝1敗

ビッグデータ（棋譜）

アルゴリズム（機械学習、探索）

計算機パワー（クラスタ）

6万局以上 1億パラメータ以上 2億手/秒

コンピュータ将棋の棋力＝

プロ棋士勝敗コンピュータ

菅井竜也五段 × ○ 習甦

佐藤紳哉六段 × ○ やねうら王

豊島将之七段 ○ × YSS

森下卓九段 × ○ ツツカナ

屋敷伸之九段 × ○ ponanza

現役プロ棋士対コンピュータ将棋

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実績

高精度に予測

予測

糖尿病になっていない

糖尿病になった

糖尿病になった

糖尿病になっていない

糖尿病になる可能性あり

糖尿病になる可能性なし

複数の健康情報から糖尿病高リスク者を予測


・ GPT(ALT) ・ MCHC ・血清尿酸・拡張期血圧・中性脂肪・ LDLコレステロール・総コレステロール・収縮期血圧・ヘマトクリット値・血色素量 [ヘモグロビン値] ・・・

健康診断データ

・空腹時血糖・ HbA1c

・服薬・診察/治療/入院

・血清クレアチニン・ HDLコレステロール・ BMI ・血小板数・ γ-GT(γ-GTP) ・腹囲・ GOT(AST) ・ MCH ・総蛋白・ MCV ・白血球数

富士通独自の総合判定方式

レセプトデータ

一般的な判定項目

2万6000人、過去3年分のデータをもとにした推論結果(社内実証実験)

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富士通のビッグデータ・IoTによる先進事例

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IｏTのシステム体系

IｏTは、様々はビジネス分野への波及がある。データが蓄積されることにより、ビッグデータとなる。

位置情報によるサービス（SPATIOWL)


位置情報の収集からサービス提供までのイメージ

Social media

Taxi probe

収集分析

情報サービス

・走行データ分析・軌跡データ分析・エリア分析・機械学習

・危険エリア通知・人気スポット

・・・

車両データ

移動（位置・時間）

ドライブレコーダ

歩行者

経路ノウハウ

推定目的地

危険エリア

＜サービス提供イメージ＞

Telematics Service

歩行者データ

道路情報管理画面

等々

歩行者

道路情報管理

New Service

キュレーションサービス

ルートマップ

ビュー(画像)

データリストフレームリスト

ご参考

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スペーシオウル


家庭（家電カスタマー）

富士通ビッグデータプラットフォーム

ビッグデータ

POU (使用時点情報)

シミュレーションモニタリング

サービス提供予測

ビッグデータ

外部データ

(ソーシャル、気象、地図etc）

データ取集データ蓄積・分析データ利活用

キュレータ

その地域ならではの課題・潜在的ニーズを分析

冷凍食品調理ログ

洗濯ログ

環境ログ

利用方法分析

家電や外部機器のデータを集め、ビッグデータプラットフォームにて分析し、マーケティング情報やサービスとして、家庭(個人)・企業・社会(自治体)等へ提供

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家電データの利活用

環境関連企業

住宅関連企業

生活用品関連企業

食品関連企業

（ご参考）パナソニック様との協業


モニタ世帯から収集した日々のレンジ調理実態・購入実態・食卓実態を関連付けた分析が可能な環境をクラウドでご提供

冷凍食品の消費の多い・増えている世帯の情報を収集例）子育て世帯、共働き世帯、

シニア世帯

冷凍食品消費世帯を意識した世帯分布

レンジで実際調理している時点でのデータを送信してもらうことで、

正確な調理情報を記録忘れ少なく収集可能

調理ログの活用自然な食卓実態

日々の食卓の写真を送信してもらうことで、モニタ世帯の飾らない

自然な食卓実態を収集可能

特徴

サービスイメージ

レンジ POU

収集モニタ世帯

食品関連企業様

レンジＰＯＵによる

調理実態提供サービス

調理実態

購入実態

食卓実態分析

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上下水道インフラ管理サービス

画像・モーター音

メタウォーター株式会社様～水環境を支え続ける次世代の上下水道インフラ向けプラットフォームの構築を目指す～

点検時の入力データ、装置のセンサー情報、メディア情報に天候データを組合せた大量の情報から、故障箇所を予測・特定

パブリッククラウド FUJITSU Cloud IaaS Trusted Public S5

最適な人材配置・効率化維持管理計画立案・コスト削減ベテラン作業員のノウハウ伝承

点検時のコメント

センサーデータ（流量・使用状況等)

天候データ

効果

ビッグデータ分析水道管理・故障予測

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食・農クラウド：Akisai

データを活かした農業経営の実践

日々の活動から生まれるデータ

データを活かした農業経営

利活用

・センサー、カメラ

気温、湿度、日射量画像 <土壌温度、土壌水温電気伝導度、雨量など>

・モバイル端末作業実績生産履歴生育情報

食・農クラウド

農業生産管理

SaaS 蓄積・分析

・外部情報ｻｰﾋﾞｽ地図：Google 気象：気象サービスなど

・営農指導員・農業試験場

収集

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ｲﾝﾌﾗｱｳﾄｿｰｼﾝｸﾞｸﾞﾛｰﾊﾞﾙODM※

(低ｶﾘｳﾑﾚﾀｽ生産開始)

農機具・栽培施設センサー連携

SaaSﾋﾞｼﾞﾈｽ(Akisai)

沼津Akisai農場

会津若松植物工場

食・農クラウド「Akisai」活用の場として自社農場を沼津工場に開設実践から得るデータ、検証結果をもとにサービス開発をさらに加速

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自ら実践する食・農業分野

•エラー通知 •設定値 •印刷ジョブ（カラー/モノクロ，用紙サイズ，印刷枚数等） •消耗品（トナー，ドラム等）の使用回数 •部品毎（数十～数百個）の温度、電流、電圧 •部品毎（数十～数百個）の稼働回数・・・・・

•ジャム発生通知 •印刷回数

•アラート通知

複合機の故障予測

CE

エラー、トラブル発生前に保守

…

特定エラーについての発生予測、条件抽出トラブル

の予兆


複合機から収集する大量のセンシングデータから、故障やトラブルの予兆を分析し、クレーム発生前にCEが先回りして保守

分析

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家族を守る新たなサービス


見守りサービス事業者様

家の外にいる家族を見守る

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専用端末とセンターが連携して見守りサービスを提供

緊急時やライフリズムの異常時に、現場に駆けつけ

日々の様子を見守ることで予兆を検知

見守りサービス

事業者様

ご家族

家族を守る新たなサービス


緊急情報通知

コール

センター

監視センター

（オンライン監視）

高齢者・お子様

緊急通知

相談

センサー情報

SPATIOWL （中継センター）

端末情報

現場駆けつけ

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https://www.youtube.com/watch?v=rVMQ6uViQt0

ｸﾘｯｸ




まとめ

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ビッグデータとは


様々なデータから「新たな価値」を創造しビジネス競争力を高める


Value （価値）

一般的なビッグデータの特性（3V）に加え、4つめのＶが重要

（データ量）

Volume

ペタ、ゼタバイト規模のデータ

（データ発生頻度）

Velocity

リアルタイム、ストリームデータ

（データ種類）

Variety

テキスト、画像、音声、

センサー、位置、etc．

富士通のビッグデータ（3V+Value）

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刻々と変化するデータのリアルタイム活用

ビッグデータの活用への期待

1. 新規ビジネスの創出


2. マーケティング利用、商品／サービス開発

データ処理の高速化による業務サイクルの短縮

3. 経営指標への貢献

エネルギー需給の見える化

と需給制御位置情報を活用した

商品・サービスのリコメンド健康・ヘルスケアビジネス

業務データのバッチ処理

の短縮見込み生産の精度向上

機器の稼働情報から

故障予測と予防保守

大量な非構造データの活用による新たな知見獲得

口コミ情報、POU*データ分析

による新たな商品の開発お客様の動線を分析して

店舗レイアウトの改善センサー情報利用による農業、医療等への展開

＊ Point Of Use：カスタマーの利用状況・環境や反応などのデータ


ＨｕｍａｎＣｅｎｔｒｉｃＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＳｏｃｉｅｔｙ

教育医療・健康

交通・車

エネルギー

食・農業

環境

ビッグデータ・セキュリティ・クラウド

ビッグデータ・IoTの活用により人にやさしく豊かな社会を

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富士通ビッグデータ総合窓口

http://jp.fujitsu.com/solutions/bigdata/

ビジネス・社会のイノベーションを引き出す富士通のIoTテクノロジー・ソリューション

http://fenics.fujitsu.com/networkservice/feature/iot/

SPATIOWL（交通・車・位置情報サービス）

http://jp.fujitsu.com/solutions/convergence/service/spatiowl/

コンバージェンスサービス（ビッグデータ利活用サービス）

http://jp.fujitsu.com/solutions/convergence/

Akisai（食・農サービス）

http://jp.fujitsu.com/solutions/cloud/agri/

（ご参考）ビッグデータ/IoT関連紹介サイト（富士通）


SPATIOWLのご紹介（ビデオ）: 「あなたの未来に。富士通の技術」CM ビッグデータ篇（交通）

でご覧頂けます。 http://youtu.be/x3cRGccfY-U











http://youtu.be/x3cRGccfY-U





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Documents

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