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  6. 富士通フォーラム2013 東京 セミナーレポート「次世代情報系基盤編」

富士通フォーラム2013 東京 セミナーレポート
基幹データが未来を語る
―基幹とフロントを融合する次世代情報系基盤―

富士通フォーラム2013 東京 セミナーレポート:基幹データが未来を語る ―基幹とフロントを融合する次世代情報系基盤―

富士通株式会社 ミドルウェア事業本部 商品企画室 シニアマネージャー 仁藤 滋昭の写真

営業、販売など様々な現場でスマートデバイスを活用したワークスタイル変革に取り組む企業が増えています。大切なことは、いかに安全に、なおかつリアルタイムに価値ある情報を活用しビジネスイノベーションに結びつけていくのか。そのためには基幹とフロントを融合した次世代情報システムの構築が求められます。

「富士通フォーラム2013 東京」において、ミドルウェア事業本部 商品企画室 シニアマネージャー 仁藤滋昭は「基幹データが未来を語る―基幹とフロントを融合する次世代情報系基盤―」と題する講演を行いました。本レポートでは、ビッグデータ時代を見据え、次世代情報システムに欠かせない分析・予測において、見える化から未来予測を活用する時代へとシフトする意義やソリューション、データ収集・蓄積のポイントを中心にご紹介します。

[2013年7月31日掲載]

見える化から未来予測を活用する時代へ

スマートデバイス業務活用は基幹とフロントの融合が重要

ビジネス活動はもとより工場、医療、農業など様々な現場でスマートデバイスを使ったワークスタイル変革が進められています。データと事実に基づく判断でビジネスが動くスマートデバイスの業務活用において、ワークスタイル変革を成功に導くためには基幹とフロントを融合した次世代情報システムの構築が欠かせません。


【図1:次世代情報システムは基幹とフロントの融合が重要】

「次世代情報システムでは、基幹において現場情報を含むさまざまなデータを収集・蓄積し精度の高い分析・予測を行い、価値ある情報をリアルタイムにフロントで活用することでビジネスチャンスの拡大や業務プロセス改革に結びつけていくことが大事です。これまで分析は見える化が中心でしたが、未来予測を活用する時代はすでに始まっています。ビッグデータ時代を見据え、これからの分析・予測のキーワードがBA(Business Analytics)です。」(仁藤)


【図2:次世代情報システムの全体像】

BIツールを使った従来型の分析は、過去や現在のデータに基づく原因分析を主体とした見える化が主な分析目的でした。BAでは、過去や現在のデータに加え、より最新の現場情報やソーシャルデータも含むビッグデータが対象となり、単品商品ごとの販売予測や天候や評判などを踏まえた需要予測など、将来予測が分析目的となります。分析ツールにおいても、見える化はもとより、大量集計、統計解析、自然言語解析などさまざまな手法を使った分析が必要となります。
またBAでは分析手法やパラメーターの変更などを行いながら試行錯誤を繰り返し、最適なモデルを見つけていくことにより、精度の高い予測を実現する点が大きな特徴です。
BAを支える次世代情報システムは、継続的な分析精度の向上のため、対象データや手法の追加、パラメーター変更など柔軟な対応が行える成長型であることが求められます。


【図3:従来型の分析とBAを活用した次世代分析・予測の違い】

「BAは、従来型のように勘や経験ではなく、定量的な未来予測を可能にし、予測結果に基づく意思決定の最適化が図れるという大きなメリットがあります。しかし、従来型よりも導入のハードルが高くなるため、その構築には、1.分析ノウハウの蓄積・再利用、2.多種多様なデータの収集・蓄積の大きく2つのポイントが重要になります。」(仁藤)

分析ノウハウの蓄積・再利用

豊富なツールを活用して試行錯誤を繰り返し最適なモデルを実現するBAでは、分析ノウハウを蓄積・再利用し共有していくことが必要となります。分析ノウハウの蓄積・再利用の課題に応えるアプローチに分析フローがあります。
分析フローは、既存のBI/BAツールをはじめとした豊富なツールで作成した資産を呼び出し、部品化して組み合わせて使うことにより、プログラミングを行うことなく短期間での構築を実現します。また分析ノウハウを形にすることで蓄積・共有し再利用ができます。


【図4:分析ノウハウの蓄積・再利用ができる分析フロー】

富士通独自の分析フローを活用した分析・予測ソフトウェア「Interstage Business Analytics Modeling Server(インターステージ ビジネス アナリティクス モデリング サーバ)」は、データの抽出から分析・予測、結果出力まで一連の作業をフロー図で定義できることが大きな特長です。
フローの定義は基本的にフロー図上でドラッグ&ドロップ操作で行うため非常に簡単です。例えば、対象データ、部品化したCSV変換処理や分析・予測処理などをドラッグ&ドロップしていくだけで抽出から予測・分析までの流れができます。


【図5:データ抽出から分析・予測までフロー図で定義】

抽出から分析・予測までをすべてフロー図で定義できることにより、分析モデルの短期間構築はもとより、現場状況に合わせた入力データや分析手法の変更も容易です。BAにおける試行錯誤の面でも、別な手法への変更や天候などのデータの追加もドラッグ&ドロップだけで簡単に新しいモデルを構築できます。
富士通の事例に基づく試算では、従来6人月を要したデータ収集・分析プロセスの構築が約1人月で実現できました。

Interstage Business Analytics Modeling Server」では、統計解析言語R(注1)を実装し、統計解析をはじめ大量集計、機械学習などの部品を自由に構築できます。また、Rで構築した既存の分析資産の利用や、豊富なパッケージ、公開分析手法の部品としての活用も可能です。
富士通では、フィルタリング、辞書作成、データ変換など約200種類の部品を順次提供していく予定です。また部品の構築を支援するサービスもご用意しています。

基幹データとテキスト情報の組み合わせで新たな発見

BAでは、基幹データなどの数量情報の統計解析に加え、ソーシャルデータなどのテキスト情報を解析、数値化して組み合わせることで、隠れた因果関係を発見するような分析・予測ができます。「Interstage Business Analytics Modeling Server」では、富士通が長年培ってきた高度な自然言語処理を部品として提供しており、単語間の関係の解析はもとより、ネガティブとポジティブの判別や、「良いとは思わない」などネガティブとポジティブ評価を反転・打消しするパターンへの対応も可能です。

Interstage Business Analytics Modeling Server」を導入し、需要予測に基づく在庫の最適化や故障予測による保守コストの最小化など、現場改革に取り組む企業が増えています。未来予測の活用によりビジネス現場は大きく変わります。従来、高度なプログラミングを要した分析・予測モデルが、分析フローにより部品を組み合わせることで簡単かつ短期間に構築できることで、未来予測を経営に活かす時代がすでに始まっています。
次頁では、未来予測の活用のベースとなる「多種多様なデータの収集・蓄積」についてご紹介します。

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 (注1)オープンソースの統計解析向けのプログラミング言語とその開発実行環境

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