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2015.11.10
カテゴリ：GIS
SAPジャパン、日立製作所、ESRIジャパンは11月9日、3社の製品を連携させ、社会インフラに関する将来予測を可能にするビッグデータ利用システム基盤を開発し、実用化に向けた検証を実施したと発表した。
このシステム基盤では、社会インフラに関する膨大な現在と過去のデータを基に、特定区域の混雑状況など、さまざまな将来予測を迅速に実施し、地図画面上で瞬時に可視化する。今後3社は実用化に向けた取り組みを推進し、広域都市交通や物流の効率化、水道・電気・ガスといったインフラ設備の安定稼働など、安全、安心、快適な社会インフラの実現に貢献していく方針だ。  社会インフラ分野では、IoTの普及に伴い、センサやカメラなどから収集した多様で膨大なデータ活用によって新たな価値が生み出されつつある。交通渋滞の抑制や広域な物流業務の効率化、インフラ設備の安定稼働など、ビッグデータの利用により安全、安心、快適な社会を実現する新たなサービスの創出が期待されている。 今回のプロジェクトは、SAPジャパンの共同研究施設である「SAP Co-Innovation Lab Tokyo」で実施された。SAPのインメモリデータベース「SAP HANA」と、日立のデータベースエンジン「Hitachi Advanced Data Binder」（HADB）、ESRIジャパンのGISソフトウェア「ArcGIS」を連携させた。 HANAを用いてHADBに蓄積された膨大なデータを高速に処理するため、両製品の連携を実現するソフトウェアである「連携アダプタ」を新たに開発。HANAのSDA（Smart Data Access）機能と組み合わせることで、3製品がスムーズに相互連携するシステム基盤を構築している。 これにより、将来を予測するとともに、結果を地図画面上で瞬時に表示するシステム基盤を開発、検証した。今回、HANAに格納した現在の状況に関するデータとHADBに蓄積した履歴データを活用した将来予測を行い、現在の状況と将来予測の結果をArcGISの地図画面上で瞬時に表示できることを検証した。 技術検証においては、東京大学空間情報科学研究センターとの共同研究プロジェクト「人流データを利用したタクシー配車効率化に関する研究」として、同センターが個人を特定できないように加工して提供している約130万人分の人流データを使用、タクシーの最適配車を想定したシミュレーションを実施した。 具体的には、まず、東京首都圏のある特定日時における人流データを現在の状況と仮定し、そのデータをもとにHANAで「現在の混雑箇所」を把握。現在の混雑箇所から数十分後に移動する可能性が高い複数地点を、HADBに格納した膨大な履歴データの中から統計的に導き出すことで将来を予測し、これらの結果をArcGISの地図画面上に高速に表示できることを確認した。 本システム基盤の活用例は以下の通り。 ＜人流予測による快適な都市交通インフラの実現＞ 大都市圏における複雑な都市交通インフラの効率化に活用できる。例えば、現在の混雑箇所の特定と、過去の移動パターンを組み合わせて分析することで、将来の混雑箇所や移動先候補を予測することが可能になり、タクシーなどの効率的な運用を実現できる。 ＜最適な集荷・配送ルートの予測による広域物流業務の効率化＞ 物流事業者による広域物流業務の効率化に活用。配送物の集積や配送の状況に関するデータを分析することで、荷物の配送状況をリアルタイムに把握できるほか、過去の配送パターンを踏まえ、季節や時間ごとの特徴に応じた最適な集荷・配送ルートを利用できる。 ＜インフラ設備の故障予兆把握と保守点検ルートの最適化＞ 稼働停止が許されない電力や水道といったインフラ設備の安定稼働と、保守作業の効率化に活用可能。 具体的には、複数の地域に点在する設備機器に設置したセンサなどから取得したデータを分析し、故障の予兆がある部品をリアルタイムに把握するとともに、過去の故障履歴から故障パターンや適切な部品の交換タイミングを予測することで、保守点検作業の手順や作業員の移動ルートを最適化できる。 （ZDNetJapanより） ------------------------------ データベースとエンジン、そしてGISの連携による仕組み。 現在の状態をベースに、蓄積されたデータベースからシミュレーションを経て、瞬時に将来予測を地図画面に表示することで視覚化するというもの。 記事にもあるようにさまざまな分野に応用が可能で、多くの業務を改善・効率化できることはもちろん、予測に基づいた新たなビジネスの創出にも期待できそう。 データベース→解析→可視化という流れはGISの得意とするところで、ESRIのArcGISは中でも特に優れたツールだが、こうしたビッグデータ処理のプロセスごとの役割分担では可視化に特化しているのが興味深い。 それだけ地理空間情報を扱う上で可視化（アウトプット）は欠かせないパートということなのだろうが。 お気に入りの記事を「いいね！」で応援しよう
Last updated
2015.11.10 00:50:49
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