チェンジ、ビッグデータの検索・処理性能向上で、高速屋と連携

株式会社チェンジは、近年急速に活用が進みつつあるIoT（Internet of Things：モノのインターネット）などによるセンサーデータや音声データなどの非構造化データを、高速に検索・処理可能にする「非構造化ビッグデータ活用ソリューション」の提供を開始する。

このソリューションは、高速データ処理に関して多数の独自特許技術を保有し、大量データの高速検索・集計処理に関するサービスを提供する株式会社高速屋と、ビッグデータ・IoT分野において豊富な導入実績をもつチェンジによる連携サービスとなる。

IoTの利活用が急速に普及しつつある現在、取得・蓄積されるデータは、非構造化データとよばれ、検索や集計が非常に難しく、データ取得後の活用についても専門家に頼らざるをえないのが実情である。

また、日々蓄積されるデータは次第に膨大な量となり、簡単な集計や検索でさえ、リーズナブルで高性能のソリューションが不足しているのが現状。

今回提供を開始する「非構造化ビッグデータ活用ソリューション」は、大容量の非構造化データを所有しつつ、うまく活用できていない企業において、汎用サーバを使って簡単に集計や検索ができる環境を実現する。

具体的には、データ検索性能の向上が求められる以下のような代表ケースにおいて、有効なソリューションとなるとしている。

(1)　テキスト化された音声データの検索性能向上
主にコールセンターにおいて、テキスト形式に変換・蓄積された音声データを解析して応対品質を向上させるため、テキストデータの検索性能を劇的に向上させ、現場でのスムーズな利活用を実現。
（利用例）
過去の類似する問い合わせに対する回答と満足度の関係を即時に検索・解析し、適切な応対内容の例をオペレーターに提示

(2) センサーデータの検索性能向上
逐次取得・蓄積されているセンサーデータに対して、特定の閾値（しきいち）を超えるデータの検索や集計値の算出を高速で処理することで、より高度な分析のためのインプットとしての利用や機械学習 モデルの構築などに利用
（利用例）
様々なセンサーデータを用いた分析を行う場合に、取得された各データのバラツキや基本統計量を  算出し、モデル構築に必要なデータかどうかの識別などに活用

チェンジ社長の福留大士氏コメント
「ビッグデータは実用段階に入り、得られたデータを高速処理できる技術自体は簡単に利用できるようになってきています。これらの技術を活用すれば、顧客のニーズにあったマーケティングや販売展開の実現、製造の現場や社会インフラにおける異常停止時の早期復旧など様々な現場で価値を生み出すことができるので、これらの最先端技術を新たに弊社のライブラリに組み込み、さらなる顧客ニーズに対応してまいります」