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NEC講演録

Orchestrating a brighter world
世界の想いを、未来へつなげる。

2015年2月10日

価値創造を支えるNECのICT

NECは、こうしたリアルタイム、ダイナミック、リモートを源泉に、新しい価値を生み出すための、いろいろなICTアセットを持っています。このうちのいくつかをご紹介します。

1.クラウド基盤サービス
ビッグデータの活用では、データセンターが重要な役割を果たします。NECは今春、神奈川データセンターをつくりました。コンパクトなサーバをつくり上げ、熱効率のよい基盤をつくることができました。さらにビル全体にも独自の熱交換器を組み込み、効率よく運営できるデータセンターをつくりました。すでに運用が始まっており、明治フレッシュネットワーク様にもご利用いただいており、従来型のシステムに比較して、導入や運用面で約20%コストを削減されています。

コンピューティングパワーでは、実際に使われているコンピュータの能力を最大限に使うことも必要です。NECが開発に注力している「高並列処理技術」では、CPUを最大限に使い切るソフトウェア技術で、コンピュータシステムの処理能力を上げて、リアルタイム性の向上に大きく寄与します。

2.SDN
ネットワークの構成でもリアルタイム性が必要ですが、これまではハードウェアでの対応が中心でした。SDN(Software-Defined Networking)では、それをソフトウェアで対処でき、ネットワークそのものを仮想化できるようになってきます。仮想化は、1つのネットワークを多様な目的のネットワークとして利用することができます。例えば、病院など医療機関では、診療科ごとに目的に応じたネットワークをお持ちですが、1つのネットワークを仮想化することで、各科の方々がその上で自由にネットワークを構成できるようになります。この技術は、情報セキュリティにも使われるようになります。例えば異常な情報が来ると、即座に異常情報と判断し、ルーティングを変えてシステムに影響を及ぼさないところに流してしまうことも可能です。SDNにより、セキュリティ自体も変わっていくと考えられ、今後非常に重要な役割を果たす技術の一つです。

またSDNは、ダイナミック性を持たせることもできます。平常時のモバイルネットワークでは、音声通話、メール、動画配信、音楽配信、それぞれに必要な帯域が割り当てられています。もし災害や事故があった場合、SDNによって帯域を瞬時に変えることができ、必要とされるサービスを優先することができます。これは、最適なネットワーク運用を実現する技術として期待されます。

このSDNを典型的に利用されているのがJR東日本様の東京駅です。非常にたくさんの目的のネットワークをお持ちで、しかもそれらを週単位で構成変更を行っていましたが、SDNによって画面上で配線をどう変えるかを即時に判断できるようになりました。運用費が下がり、構成が簡単でフレキシブルなネットワークになりました。

3.ビッグデータ分析エンジン
ビッグデータの分析では、集めたデータを分析し、新しい価値をその中から取り出していきます。この基本となるのが、相関関係を取る技術です。

NECは顔認証が非常に得意です。40年間、顔認証の技術開発を続け、アメリカのNIST(National Institute of Standards and Technology)の性能評価コンテストで正確に判断する確率とスピードの両方で6年間連続1位を獲得しました。その処理スピードは1秒間に約600万件という速さです。正確性とスピードの裏には、相関関係を取る技術があり、この相関関係を取る様々なエンジンをNECは多数持っています。このエンジンをビッグデータにかけ、ビッグデータから関係性をつくり出して取り出す。それがビッグデータから生まれる新しい価値になります。NECの持つ相関関係を分析するエンジンこそが、ビッグデータ活用に非常に大きな役割を担うのです。

その中で、「インバリアント分析」と「異種混合学習技術」をご紹介します。2つともNEC独自の相関関係分析エンジンです。インバリアントシステムは、今までと違った動きを検知できます。まず大規模なシステムが正常に動いている状態を相関関係の技術を使って理解します。そのシステムのオペレーションが少し変化し始めた、いつもと少し違う動きをした、それを相関関係の技術を使って比較していく。それがインバリアントシステムです。すべてのセンサデータから相関関係を取って全体の動きを見ていると、異常が実際に発生する数時間くらい前でとらえられることがメリットとして見えてきます。このインバリアント分析システムは、製品として初めて中国電力様に採用されました。島根原子力発電所では、3,000~4,000のセンサをお持ちで、1秒間に30万~40万のデータが上がってきますが、1つ1つのデータから判断する場合は、異常を発見できるのは早くて30分前だそうです。それが全部の相関関係を取ると、6~7時間前に異常が起こることを検知できます。対処に費やせる時間が6~7時間あるということです。これは安全性が必要な施設にとっては非常にメリットです。化学の工場や交通システムにも、この技術が適用されてくると思います。

もう1つの異種混合学習技術についてお話しします。今までのビッグデータの分析では、活用する分野での経験がある人の知見をもとにビッグデータの価値をつくり出していました。このソフトウェアは、自分で分析をして、意味のある場合分けを行い、その場合分けごとにうまく相関関係を取り出して、全体の場合分けのアルゴリズムを自分でつくり出す、自動学習機能を持った非常に優れたものです。これを使うことにより、商品の需要予測、電力需要予測、適正価格予測、品質予測、劣化予測などが自動的にできるようになります。

NECの保守関係を担当しているNECフィールディングは、保守部品の棚卸データを異種混合学習に入れ、それを分析して在庫を約20%削減できました。また今、大林組様と一緒にやらせていただいているのは、ビルのエネルギー管理です。ビルのエネルギー管理も、季節、月、曜日、稼働日によって変動します。そのエネルギーが通常どのような使われ方をしているのかといった傾向を把握するデータをたくさん取り、異種混合学習を採り入れると、正確に需要の予測ができ、例えば2週間後のエネルギー需要を2~3%の誤差で推定することができます。

4.最先端の画像データ処理
画像データには非常に多くの情報が記録されています。そこから意味のある情報を自動的に読みとる技術についても、NECはいろいろなことをやっています。ソフトウェアの力でどのくらいのところまで処理できるのか、相関関係のソフトウェアの技術がどのような力を持っているのかといった画像分析ソフトウェアの力をご紹介します。

先程もお話ししましたが、指紋や顔の認証技術も画像分析の1つであり、NECはNIST主催のコンテストにおいて、世界第1位の照合精度評価を獲得しています。さらにその対象をモノの識別にまで拡げ、例えば、鋳物の型に入れてつくられるボルトの頭に刻まれた鋳型の特徴から、同じ鋳型で作られたボルトを識別することができます。これは、いろいろな工業製品の真贋を判断することなどに、大きく役立ちます。

顔認証では、前述紹介しました相関関係を取る技術に加え、画像データ処理技術を用いて、異なる画像からでも高い精度で人物を認証することができます。この顔認証技術はいろいろなところで使われていますが、例えばユニバーサル・スタジオ・ジャパン様では、年間パスポートをお持ちの方は顔パスで入場できるようになっています。

そのほか、ビッグデータ処理によって、解像度が低い不鮮明な映像から、車のナンバープレートを鮮明再現する技術や、暗い場所の映像を明るい映像として表現する技術、霧のかかっている映像でも、超解像と呼ぶソフトウェアである程度霧を晴らしたイメージを見ることができます。また群衆の動きから、人が何かに集まっている状況など、今までの流れと何が違う状態を検知して、何が起きているのかを映像から分析、理解するソフトウェアもあります。さらに車に搭載された1台のカメラで、走行中に前方にある車や自転車、人などを認識して、距離も含めて表示する技術などもあります。これらの技術は、いずれも画像や映像を認識し、それを処理することによって、そこから意味のある情報を取り出して、さらなる価値を創り上げている、これがビッグデータの力ということなのです。

図ICTが生み出す価値の源泉

NECは、ここまでご紹介した優れたICTアセットを活かして、ICTが持つリアルタイム、ダイナミック、リモートという価値の源泉から、「安心」「安全」「効率」「公平」という価値を、皆様にお届けしていきます。最初に述べました、「Sustainable Earth(地球との共生)」「Safer Cities & Public Services(安全・安心な都市・行政基盤)」「Lifeline Infrastructure(安全・高効率なライフライン)」「Communication(豊かな社会を支える情報通信)」「Industry Eco-System(産業とICTの新結合)」「Work Style(枠を超えた多様な働き方)」「Quality of Life(個々人が躍動する豊かで公平な社会)」という7つの分野で、皆様とともに“Orchestrating a brighter world”、より賢く、より明るい未来のために、新たな価値を創り上げてまいりたいと思います。本日は、ご清聴誠にありがとうございました。

(2015年2月10日)

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