データ分析、AIからエッジコンピューティングまで IoT時代の統合ソリューションを拡充

市場ニーズの変化に合わせAI&IoTビジネス部を新設

製造業など、多様な業界でAIやIoTへの期待が膨らんでいます。この状況にNTTデータはどう向き合っていますか。

株式会社NTTデータ 執行役員 ビジネスソリューション事業本部長 佐々木 裕氏
株式会社NTTデータ 執行役員 ビジネスソリューション事業本部長 佐々木 裕氏
当社の技術力とグループの知見を結集し、AI・IoTを活用したビジネス革新をご支援します
株式会社NTTデータ ビジネスソリューション事業本部 次世代技術戦略室長 谷中 一勝氏
株式会社NTTデータ ビジネスソリューション事業本部 次世代技術戦略室長 谷中 一勝氏

佐々木多くの設備機器のセンサー情報を収集できるようになった現在、蓄積されたデータをどのように活用するかが焦点になっています。当社ビッグデータ解析のチームへは、「蓄積されたセンサー情報をどう扱うべきか」というご相談が増えていますが、データを個別に解析するにはどうしても限界がある。そこでカギになるのがAIです。AIとIoTを組み合わせたソリューションは、今後はより一層、多様な領域で必要とされるようになるでしょう。

谷中当社は、2017年3月に「AI&IoTビジネス部」を新たに設置しました。この組織には約200人のデータアナリストやデータサイエンティスト、コンサルタントのほか、グループ会社を含め約1500人の組み込みソフトウエア技術者を集結。今後は、この組織を中核として、AI・IoT分野のソリューション提供に力を入れていく計画です。

この領域におけるNTTデータの強みはどこにありますか。

佐々木まずは、大規模なデータ処理基盤のノウハウがあります。当社は長年、通信や金融など幅広い分野で、膨大な情報処理が要求されるシステムの構築に携わってきました。膨大なデータを扱うことが前提となるAI・IoTのソリューション開発においては、それらの経験を生かすことが可能です。

次に、多様なプレーヤーをつなぐコーディネート力です。AIやIoTのビジネス領域は、機器提供ベンダー、センサー提供ベンダー、通信会社などステークホルダーが多く、お客様が「何を実現したいのか」を理解した上で最適なスキームを構築していくことが求められます。それが実現できるのは、数々の大規模プロジェクトを主導してきた当社ならではの強みといえるでしょう。

谷中さらに、かねて音声認識などを中心としたAI技術を有しているNTTグループでは、現在「corevo(コレボ)」のブランドの下、AIの活用技術を幅広い分野に提供することができます。これらの要素技術と、私たちNTTデータが保有するクラウド基盤の技術やアプリケーション開発スキルを組み合わせることで、グローバルで展開可能なIoTサービスを提供することが可能です。


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設備の予防保全にAIを活用 保守業務に変革をもたらす

具体的なソリューションには、どのようなものがあるのでしょうか。

Mononeが実現するメンテナンス業務の革新

Mononeが実現するメンテナンス業務の革新

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谷中今日の製造業では、労働人口の減少や出荷後のサポート品質向上に向けた設備保守の効率化、高度化が課題となっており、センサーデータやAIを活用した予防保全への注目が高まっています。そこで当社が提供するソリューションの一例が「Monone(モノン)」です(図)。これは、工場やビルの設備が発する音を収集し、AI で分析することで異音を抽出するもの。従来は人間の耳で行っていた異音確認作業を自動化でき、タイムリーな保全作業の実施による安全性向上、コスト最適化などを実現することができます。

このソリューションでは、バックエンドでデータを処理するクラウド基盤やネットワーク回線はもちろん、クラウドとセンサー機器の中間で、データを蓄積・処理するエッジAI端末自体もNTTデータが用意。トータルなソリューション提供が行える体制を実現しました。


既存のビジネス領域を拡大し、エッジ側のハードウエア開発までを手掛けるというのは、大きなチャレンジだったのではないですか。

佐々木おっしゃる通りです。ただご存じの通り、IoTでは、通信コスト抑制やデータ処理の効率化を目的として、端末側にも十分な機能や性能を持たせる「エッジヘビー」なアプローチが主流になりつつあります。このニーズに応えるには、エッジAI端末も自社で手掛けることが不可欠だと判断しました。Mononeを皮切りに、今後もエッジサイドには継続的に力を入れていく予定です。


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音声を手始めに、汎用的なAI・IoTサービスを開発予定

Mononeによって、企業はどんなメリットを得られるのですか。

佐々木例えば、一般的な工場では、異常の有無を把握するための設備点検を定期的に行っています。しかし、Mononeによる、客観データに基づく予兆検知の仕組みがあれば、点検回数を減らしてコストを削減したり、点検を行う際も、確認箇所を事前に絞り込むことでダウンタイム短縮、稼働率向上につなげることができます。

谷中また、グローバルなクラウド基盤上で提供されるソリューションのため、国内外に拠点を持つお客様も、状況を一元的に把握することが可能です。提供に当たっては、目標設定から実際の環境化でのデータ収集、チューニングなどもNTTデータが支援。スムーズな導入を実現します。

この仕組みは、工場以外にも様々な設備や環境に応用できそうですね。

佐々木まさに我々もそれを目指しています。今回開発したエッジAI端末も、将来的には、振動センサーなどの様々なセンサーを組み合わせたセンサーフュージョンのコアデバイスとして、幅広い用途にAIを適用できる仕組みにする予定です。もちろんその際は、プラットフォームサービスやSIも併せて提供することで、より一層、課題解決に貢献できると考えています。これからも、新技術と培ったノウハウの両面から、お客様の戦略的デジタルシフトをご支援していきます。


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