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PRESS RELEASE （サービス）

2012年1月16日
富士通株式会社

ビッグデータ利活用のためのクラウドサービス「データ活用基盤サービス」を提供開始

当社のコンバージェンスサービスは、ICTによって人々がより豊かに安心して暮らせる社会「ヒューマンセントリック・インテリジェントソサエティ」を実現するキーとなるサービスです。ビッグデータを収集、蓄積、分析し、知恵を組み合わせて社会へフィードバックすることで、医療費の削減、エネルギーの有効活用、交通渋滞の解決といった、複雑化した現代の課題解決、新しい価値の創出を目指しています。

今般提供する「データ活用基盤サービス」は、コンバージェンスサービスの中核となるもので、ビッグデータの利活用を目指すお客様に向け、ビジネスのスピーディーな立ち上げや、製品・サービスの付加価値向上などに貢献していきます。

「データ活用基盤サービス」について

本サービスは、大量のセンシングデータを収集、蓄積、統合してリアルタイム処理やバッチ処理による将来予測などを行うクラウドサービスです。ビッグデータおよび将来ビッグデータに成長することが想定されるデータを利活用して、新製品やサービス、課題解決を検討中のお客様に対し、企画中のシステムやビジネスを、安全、スピーディー、かつ省コストで始めることが可能です。

今般、「情報管理・統合サービス」、「通信制御サービス」、「情報収集・検知サービス」、「情報分析サービス」の4サービスを提供します。

今後、当社は、コンバージェンスサービスを順次拡充していく予定で、お客様の蓄積データやビジネスの成長に合わせて最適なサービスを選択いただけるようにしてまいります。

〔本サービスの特長〕

1. 必要な技術が全て統合されたトータルサービス

   複合イベント処理（注2）、並列分散処理など、ビッグデータの利活用に必要な技術がクラウド上に統合されたプラットフォームを、サービスとして提供します。

2. 異種の大量データを融合可能

   さまざまなセンサーから収集されたデータや業務トランザクションログ、テキストデータ、バイナリストリーム（注3）など、多種多様な大量データをさまざまな目的で融合することができるため、新しい価値の創出に貢献します。

3. クラウドサービス提供により、必要なリソースでの利用が可能

   本サービスは、お客様ビジネスの成長に合わせて小規模から利用することが可能です。必要な分だけリソースを利用できるため、適正なコストで運用することができます。

〔今回提供するサービスについて〕

各サービスの概要一覧

	サービス名	概要
1	情報管理・統合サービス	センシングにより刻々と収集される多種多様なビッグデータを、自動カテゴリ格納技術を用いて効率的に蓄積・管理します。
2	通信制御サービス	ネットワークを介し、各種機器（家電など）とのデータ送受信を司るサービスで、3つの機能（通信制御機能、機器制御機能、GW管理機能）から構成されます。
3	情報収集・検知サービス	センサーから入力されるストリーミングデータにルール（注3）を適用することで、現状分析とそれに基づく判断を行い、ナビゲーションなどの必要な処置をリアルタイムに実行します。
4	情報分析サービス	蓄積されたビッグデータを並列分散処理エンジンで、短時間で分析する機能、過去分析や将来予測、シミュレーションなどの価値を創出します。

〔販売価格、および提供時期〕

各サービスの販売価格、および提供時期一覧

	サービス	販売価格（税別）	提供時期	備考
1	情報管理・統合サービス	個別見積	即日	必須
2	通信制御サービス	個別見積	即日	オプション
3	情報収集・検知サービス	個別見積	即日	オプション
4	情報分析サービス	個別見積	即日	オプション

〔今後の展開について〕

2012年度第2四半期より、4サービスに加え、「情報交換サービス」「情報利用支援サービス」を提供する予定です。

• 情報交換サービス：蓄積されたデータを、アクセス権限を順守したフェデレーション（注5）により、必要なときに必要な形式で、安全に、異なるテナント(お客様)間での情報融合を可能にします。
• 情報利用支援サービス：サービスマッシュアップ（注6）技術により、プラットフォーム上の分析結果と、複数のWebサービスとを統合し、新しいナビゲーションサービスを簡単に実現します。分析・判断結果を可視化し、分析・判断結果によりエンドユーザーを支援するレコメンデーション（注7）などを行います。

データキュレーションに関するサービスについて

数学、統計学などのデータモデリングや、多変量解析（注8）、機械学習（注9）などのアナリティクスの専門性を有する「キュレーター（注10）」が、蓄積データの活用方法や、活用に伴う業務効率化、新しいビジネス展開などお客様の新たな価値創造を支援します。現在、お客様ごとに個別に提供しているメニューを、2012年4月をめどに体系化し、順次提供していきます。

データがますます広範囲かつ大容量になるとともに、オープンデータや他社所有データなど扱うデータの種類も多種多様となり、お客様が全て自分で利活用を図るには困難な局面もあると思われます。当社は、指標やメリットを短期間で提示することで、お客様の以下のような活動においてデータの価値を見出す支援を行います。

• 所有しているデータの新たな利用方法（新規サービスなど）の検討
• 蓄積した大規模データの活用方法の検討
• データを使った新たな視点による業務刷新
• 新規ビジネスのキーとなるデータ活用

など

商標について

記載されている製品名などの固有名詞は、各社の商標または登録商標です。

注釈

注1 ビッグデータを利活用するための基盤：

2011年8月30日に「コンバージェンスサービス・プラットフォーム(仮称)」として発表 したもの。

注2 複合イベント処理：

刻々と収集されるデータをイベントとして扱い、イベントによる状態遷移を繰り返し、特定の状態になると予定された処理の呼び出しを行う動作を、メモリ上で高速に処理する方式。CEP（Complex Event Processing）ともいう。

注3 バイナリストリーム：

文字や数値などの定型的な形式を持つデータとは異なり、音声やビデオなど、特定のバイナリ形式で送られるデータ。

注4 ルール：

ルールはお客様アプリケーションとして作成し、ポータルサービスによって登録いただく必要があります。

注5 フェデレーション：

情報統合において、あたかも仮想情報が存在しているように情報を扱うことを可能にする仮想的な統合方式。あらかじめ利用側がアクセスする仮想的なビューを定義し、利用側が仮想ビューに対する問い合わせを行った時点で、その問い合わせに必要な情報を情報源から収集し、統合して利用側に回答することで実現される。

注6 サービスマッシュアップ：

複数のWebサービスを組み合わせて必要なWebサービスを構築するWebサービスの構築手法。

注7 レコメンデーション：

各ユーザーが必要としている情報や、各ユーザーの状況に適した情報を選択して提供することにより、ユーザーの役に立つことを目指す情報提供手法。

注8 多変量解析：

複数の変数に関するデータをもとにして、これらの変数間の相互関連を分析する統計的技法の総称。たとえば、年齢、性別、購買履歴などのデータの間にどのような関係があるかを求める方法。

注9 機械学習：

人手では扱えない膨大なデータの中から規則性・パターン・知識を発見し、それらを使って現状把握や将来予測を行う方法。

注10 キュレーター：

元々は博物館や美術館の学芸員を“キュレーター”と呼ぶところから、ある視点に基づいた情報の収集・分析・共有など、データの利活用について、データに語らせる役割を担う専門家。

関連リンク

• コンバージェンスサービス

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