| バックナンバー一覧 >> 2015 Vol.27 No.12 >> 特集 |
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  機械学習･データ科学センタ（MLC）では、NTT R&Dのビッグデータ関連技術の有機的集約による研究開発のシナジー発揮と効率化、および技術観点からの事業、社会への貢献に向けて、NTT R&D横断的に研究開発を推進している。本特集では、MLCを中心に取り組んでいるビッグデータ関連技術について紹介する。 |
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機械学習・データ科学センタの取り組み
NTT研究所において、多種多様なビッグデータから革新的なサービスを創出するためのビッグデータ分析技術の研究開発拠点として、2013年4月に「機械学習・データ科学センタ」を設立しました。当センタでは、NTT研究所が得意とする機械学習技術、データマイニング技術を土台とし、さらに、高効率かつリアルタイムなデータ分析を実現するためのオンライン並列分散処理フレームワーク（Jubatus）を用いて各種ビッグデータ分析技術の開発、サービス支援を推進しています。本稿ではそれらの概要について紹介します。 |
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多次元複合データ分析から時空間多次元集合データ解析技術へ
本稿ではWeb上のデータやアプリログ、IoT（Internet of Things）センサデータなど、複数の属性を含む多種多様なデータから、データ間に現れる有意味な横断的特徴を効率的に抽出することのできる多次元複合データ分析技術について紹介します。基本的なアルゴリズムの仕組みと口コミサイトデータへの適用事例について紹介するとともに、時空間の関係性をモデル化し、事象の発生個所と時期を予測する時空間多次元集合データ解析技術への展開について紹介します。 |
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オンライン機械学習向け並列分散処理フレームワークJubatusの最新動向
モバイル端末の普及やセンサ技術の発達などにより、ビッグデータと呼ばれる大量の多種多様なデータが連続的に生成されるようになるとともに、これらビッグデータの生成に追随して迅速に分析したいというニーズが高まってきています。本稿では、ビッグデータをリアルタイムに深く分析するための並列分散処理フレームワークJubatusについて、概要、最新の開発動向、オープンソースコミュニティ活動と商用サポート、適用事例について紹介します。 |
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大規模グラフ向けの先進的な処理・分析技術
近年、交友関係、購買関係、企業取引関係などのさまざまなつながりに隠された知識を獲得して、販売促進や業務の効率化などへ活用することが期待されています。データのつながりを表すグラフというデータ構造に着目した分析のことをグラフマイニングと呼びますが、本稿では大規模なグラフに隠れた知識を瞬時に発見したり、高速なグラフ処理により業務を効率化したりするための先進的なグラフマイニング技術を適用事例とともに紹介します。 |
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機械学習・データ分析によるネットワーク設計・運用高度化
本稿では機械学習技術の適用によるネットワークの設計、運用、制御に関する諸課題を解決する取り組みとして、SNS・機器ログからのネットワーク状態推定による「故障早期・予兆検知」、運用者作業記録・操作ログからの運用者作業ワークフロー抽出による「運用自動化」、トラフィック生成要因からのモバイルトラフィック予測による「設備最適化」について紹介します。 |
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高度高性能ビッグデータ活用技術とトライアル検証
2020年に向けて訪日観光客が増加すると想定されていますが、どのような状況下でも交通・通信サービスなどの社会インフラを安定的に利用できることが求められています。NTTは、これらの課題に対して、ビッグデータ分析技術を用いたソリューションを実現するための研究開発を行っています。本稿では、高度高性能ビッグデータ活用技術について紹介するとともに、訪日観光客向けサービスの実証実験（福岡トライアル）に適用した事例を紹介します。 |
| □主役登場 |
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