SAPジャパン、日立製作所、ESRIジャパンの3社は11月9日、3社の製品を連携させて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活用システム基盤(以下、本システム基盤)を開発し、実用化に向けた検証を実施したと発表した。同基盤は、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の予測といった各種の将来予測を迅速に行い、地図画面上で瞬時に可視化できるもの。今後3社は、同基盤の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するとしている。今回のプロジェクトでは、インメモリ・データベースによるリアルタイムなデータ処理に優位性を持つという「SAP HANA」と、日立のデータベース・エンジンである「Hitachi Advanced Data Binder」(HADB)、企業における地理空間情報を利用した意思決定を支援するESRIジャパンのソフトウェアである「ArcGIS」の3製品を連携させ、将来予測を行うと共に、その結果を地図画面上へ瞬時に表示するシステム基盤の開発・検証を行ったとのこと。具体的には、HADBに蓄積した膨大なデータをSAP HANAで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開発し、SAP 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たという。また今回、SAP 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利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。検証にあたっては、東京大学空間情報科学技術研究センターが提供する、約130万人分の移動履歴とその交通手段に関するデータ(人流データ)を利用し、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という。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、そのデータを基にSAP HANAで現在の混雑箇所を把握。そして、現在の混雑箇所から数10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予測を行ったとのこと。これらの結果を、ArcGISの地図画面上に高速に表示できたとしている。同基盤の応用例として3社は、人流予測による快適な都市交通インフラの実現、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、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を挙げる。
2015年11月10日SAPジャパンと日立製作所、GIS(地理情報システム)ソフトウェアの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活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。同システム基盤は、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の予測など、さまざまな将来予測を迅速に行い、地図画面上で可視化した。今回のプロジェクトでは、インメモリデータベースによるリアルタイムなデータ処理に優位性がある「SAP HANA」と日立のデータベースエンジン「Hitachi Advanced Data Binder(HADB)」、企業における地理空間情報を活用した意思決定を支援するESRIジャパンのソフトウェアである「ArcGIS」の3製品を連携させ、将来予測を行うとともに、その結果を地図画面上に表示するシステム基盤の開発・検証を行った。具体的にはSAP 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開発し、SAP 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た。また、SAP 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の地図画面上に表示できることを検証。検証にあたり、東京大学空間情報科学技術研究センターが提供する約130万人分の移動履歴と、その交通手段に関するデータ(人流データ)を活用し、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。東京のある地点における特定日時の人流データを現在の状況と仮定し、そのデータを基にSAP HANAで現在の混雑箇所を把握。現在の混雑カ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予測を行った。同プロジェクトの活用例として人流予測による快適な都市交通インフラの実現や最適な集荷・配送ルートの予測による広域物流業務の効率化、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などを挙げている。今後、3社は同システム基盤の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の社会インフラの実現に貢献していく考えだ。
2015年11月09日NSW(日本システムウエア)は11月4日、IoT向けビッグデータ分析・予測サービス「Toami Analytics(トアミ アナリティクス)」の提供を同日より開始すると発表した。同サービスはは、同社IoTクラウドプラットフォーム「Toami」と連携し、センサー、機械、人、インターネット情報などから収集した情報を逸脱度分析、相関分析、傾向分析、原因分析、予測分析など行う。さらに、過去データと実測データの差異を統計・分析する機械学習により予測が可能で、その結果に基づく未来予測までを行うという。同社ではこれにより、製造業における機器故障の予兆検知や品質管理、小売業におけるプロモーション分析や需要予測などの分野においてビッグデータのビジネス活用を推進するとしている。また、業種に特化したテンプレートのラインナップの拡充も予定しており、第一弾として、太陽光発電事業者向け発電予測「Toami Analytics for Solar」の提供を同日開始した。
2015年11月04日日本電気(NEC)は11月2日、ビッグデータ分析を高度化する人工知能技術の1つとして、予測に基づいた判断や計画をソフトウェアが最適に行う「予測型意思決定最適化技術」を開発したと発表した。新技術は、同社が開発したビッグデータに混在する多数の規則性を発見する「異種混合学習技術」などを用いた予測結果に基づき、従来は人間が行っていた戦略や計画の立案といったより高度な判断をソフトウェアで実現するもの。同技術には、予測誤差に対してリスクが低く効果の高い計画の生成及び、大量の予測式の関係を考慮した最適な計画を超高速で生成といった特長があるという。例えば、水の運用管理に同技術を適用することで、最大で電力コストを20%削減し、需要の過小評価による計画変更回数を1/10に削減することが可能との試算が得られたとのこと。また、小売店舗の商品価格戦略(ある商品と競合商品の価格と売上の関係など)において、従来法(混合整数計画法)では数時間から数日かかるところを、1秒未満で店舗の売上を約11%(試算値)増加できる価格戦略を算出できたとのこと。さらに、従来法と比較して最適化の精度(店舗の売上増加の試算値)が約20%高い(約9%→約11%)という結果が得られたとしている。同社は同技術及び異種混合学習を利用して、ビッグデータによる実世界への新たな価値創出に貢献するという。
2015年11月04日NECは11月2日、ビッグデータ分析を高度化する人工知能技術の1つとして、予測に基づいた判断や計画をソフトウェアが最適に行う「予測型意思決定最適化技術」を開発したと発表した。「予測型意思決定最適化技術」は、同社が開発したビッグデータに混在する多数の規則性を発見する「異種混合学習技術」などを用いた予測結果に基づいて、従来は人間が行っていた戦略や計画の立案といったより高度な判断をソフトウェアで実現するもの。同技術を実際のデータに適用したところ、水需要予測に基づく配水計画では、浄水・配水電力を20%削減する高精度な配水計画を生成でき、商品需要予測に基づく価格最適化では店舗の売上を11%向上する商品価格戦略を1秒未満で瞬時かつ自動的に生成できたという。新技術の特徴の1つは「予測誤差に対してリスクが低く効果の高い計画を生成」する点。予測の「典型的な外れ方」(予測誤差)のパターンを独自のアルゴリズムで分析し、その結果を数理最適化技術と融合することで、「外れ方」を勘案したうえで最適化することで、予測が外れても損失が発生するリスクが低く、安定して高い効果がでる計画を算出できる。もう1つの特徴は「大量の予測式の関係を考慮した最適な計画を超高速に生成」できる点。独自の組合せ最適化アルゴリズムによって、予測式の関係を考慮した大規模な組み合わせを効率的に探索し、超高速に最適な戦略・計画を導出することができる。
2015年11月03日「女に生まれたからには、いつかは子どもが欲しい。でも、いつまで産めるのだろう?」キャリアと結婚・出産とのタイムマネージメントに悩む私たち。周囲からは、不妊治療がどうのこうのという声が聞こえてきます。“妊活”という言葉もはやってはいるけれど、「そもそも妊活をしないと妊娠できないの?」。私たちの不安はつのるばかりです。 「AMH検査」というものをご存じでしょうか。卵巣内に残っている卵子の量を予測する検査で、キャリアと結婚・出産を考えるための、ひとつの基準としても有効になりそうです。今回、筆者が実際に卵巣年齢検査を受けてきました。■現代女性の出産事情。本当のところ、何歳まで産めるのか?現代女性の平均初婚年齢は29.4歳、平均出産年齢は30.3歳、平均出産人数は1.42人となっています。※1あらためて数字を並べてみると、親世代とはずいぶん時代が変わったことを実感させられます。ライフスタイルの多様化によって、女性の生き方はこうであるべきという枠組みはなくなりました。選択の自由によって人生を謳歌(おうか)しているようにも見えますが、選択肢が多すぎて判断できないというのが本音ではないでしょうか?しかし、いつかは産みたいと考えるのが正直なところ。「一体いつまで産めるのか?」、それは、個人によって差があるようです。■卵巣年齢がわかる! AMH検査って一体どんな検査なの?AMHとは、“アンチミューラリアンホルモン”の略で、発育過程の卵胞から分泌されるホルモンの一種です。AMHの数値をチェックすることで、卵巣内にどれくらいの卵子が残っているかの目安を知ることができます。卵巣年齢には個人差があり、実年齢に比例するわけではないのだとか。じつは卵子のもととなる卵は、まだお母さんのおなかのなかにいる胎児のころに作られます。卵子は新たに作られることはなく、産まれてからは減る一方。残念ながら、増えることはないのです。卵子が0になり、月経がなくなると閉経をむかえることになります。人によって卵子の減り方にも個人差があるので、いまの自分の卵巣年齢は何歳なのかを知っておくといいでしょう。また、30歳、35歳、40歳と節目節目での検査を行い自分のホルモンバランスを把握することで、自分と向き合うきっかけとなるのではないでしょうか。■AMH検査を受けてきました実際に、筆者(34歳1児の母)が検査を受けてきました。検査結果は0〜10の数値であらわされ、年齢ごとに、それぞれ平均値があります。34歳の場合、標準値は3.5前後。自分の数値が平均より高いか低いかを比較するということです。AMH数値が2を切ると、卵子が減るスピードが早まる可能性があり、妊娠が可能な期間が短くなることが予想されます。しかし、数値が0に限りなく近くなければ、自然妊娠の可能性はあると言えます。妊娠を考えている人は、生活習慣を整えて基礎体温を毎日記し、婦人科で検査を行って妊娠できる状態か調べておくといいでしょう。筆者の検査結果は、6.68。これは20代後半の数値ですので、よい結果だといえるでしょう。結果を待つ数日間は、心なしか落ち着かなかったです。「卵巣年齢の数値が悪かったらどうしよう、更年期に近い数値だったら困るな」ととても心配でした。しかし、どんな結果であっても、自分自身の体であることに変わりはありません。自分の体としっかり向きあうためにも、状況を受け入れることだと励ましました。AMHが低いからといって、妊娠力も低いというわけではありません。数値に関係なく、作られる卵子の質は、年齢とともに低下していきます。つまり、卵巣年齢よりも、自身の年齢の方が妊娠力には大きく影響しているということがいえます。自分の体と向きあって現状を把握することと、自身で決定を行うための判断素材を集めること。どちらもとても大切です。「こんなはずじゃなかった」と後悔しないためにも、いまからしっかりと考えていくことをおすすめします。※1出典: 「平成26年人口動態統計月報年計(概数)の概況」(厚生労働省) 「少子化社会対策白書」(平成26年版)(内閣府)
2015年10月29日日立製作所(日立)、日立オートモーティブシステムズ、クラリオンの3社は10月14日、自動運転の実用化に向け、歩行者の行動変化を予測し衝突を防止する技術を開発したと発表した。一般道では、通行車両や歩行者などの移動体やさまざまな障害物を認知し、これらの行動を予測・判断しながら、安全かつ周囲の流れに沿った運転操作が必要とされる。こうした認知・判断・操作を含む運転を自動化するためには、移動体や障害物を認知することに加えて、その行動変化を予測し、衝突を防止する運転計画をリアルタイムに実行し、安全かつ実用的な速度で走行することが求められる。日立らは今回、ロボットの移動経路を計画する際に用いられる手法に注目し、移動体と障害物との位置関係から移動体の将来行動を予測し、自車との衝突を防止する基本技術を開発。歩行者が駐車車両などの障害物を避け、リスクポテンシャルの低い空間へ進路変更する行動変化をモデル化した。同技術により、歩行者と自車の衝突が予測される場合は、加速度変化を最小化する最適速度パターンで滑らかに減速し、安全性が保たれる場合は、減速せずに実用的な速度を維持することが可能となる。また、従来は方向と道路幅を考慮した衝突確率を2次元マップで表現していたが、今回開発した技術では予め自車の計画軌道を固定し、道路幅の情報を省略した1次元マップに置き換えることで、メモリへのアクセスを高速化した。さらに、複数の最適値探索演算の並列処理を組み合わせることで、汎用的な組込みプロセッサによるソフト処理と比較して約200倍の高速化を達成した。これにより、最適速度パターンをリアルタイムに計画することができるという。今後は、米ミシガン大学が開設した自動運転車やコネクテッドカーの走行実験プロジェクト「Mcity」などの走行環境を活用し、実験車による評価検証を重ねていく予定だとしている。
2015年10月14日日立製作所(日立)は10月8日、ビルの空調機など、複数のコンポーネントからなる社会インフラ製品の性能を高精度かつ短時間で予測する技術として、マルチフィデリティ解析技術を開発した。フィデリティとは、事象を表現する忠実度・詳細度のこと。同解析技術は、従来1次元解析や3次元解析などを個別に用いて、コンポーネント、サブシステム、製品全体といったグループごとに行っていた解析を一括で解析することを可能にする。同解析技術を空調機のCOP(Coefficient Of Performance)予測に適用したところ、従来約2.5日要していた解析時間を約10分まで短縮することに成功し、COP変化の予測誤差を従来の約3%から1%以内に改善し、高精度な解析の実現を確認したという。同解析技術を社会インフラ製品の設計時に適用することで、製品の稼働データを用いて解析を高精度化し、ビッグデータ分析手法や統計手法を活用した解析の高速化することで、高信頼な製品の開発を手戻りなく短時間で行うことが期待される。同解析技術は、ビックデータ分析手法であるニューラルネットワーク、および統計手法のクリギングモデルを応用し、3次元解析と同レベルの高精度を保ちながら高速化を実現する。具体的には、3次元解析で得た詳細情報を極力失わずに関数化し、1次元解析のモデルに変換。これにより、コンポーネント間の影響を考慮した製品を高精度・短時間で予測可能にする。同社は今後、自動車機器、建設機械などの製品開発にも同解析技術を活用するとともに、顧客のニーズに対応した高信頼な社会インフラ製品の提供に向けて、技術の高度化を進めていく。
2015年10月09日電通の海外子会社でメディア・コミュニケーション・エージェンシーとなるCaratは9月24日、2015年3月に公表した「世界の広告費成長率予測」における2015年と2016年の成長率について改定したほか、全世界59地域と主要地域/国に関する推計値を公開した。これによると、2015年の世界広告市場は、2015年3月予測の4.6%増からわずかに下方修正され、前年比4.0%増の5,290億ドル。この下方修正は、昨今の中国とロシアにおける経済の減速が主な要因だという。2016年にはUEFA欧州サッカー選手権やリオデジャネイロオリンピック・パラリンピック、米国大統領選などの大型イベントが続くことから、4.7%の成長で約250億ドル増加することが見込まれる。また、テレビ・新聞・雑誌・ラジオ・映画館広告・屋外/交通広告・デジタルといった計7媒体で算出される世界広告市場は、テレビが最大のシェアを占め、2015年に42.0%(前回予測42.2%)、2016年に41.3%(同41.7%)と予測。加えて、モバイルやオンラインビデオの支出増加などにより、デジタル広告費の構成比率は、2015年に24.3%(前回予測23.9%)、2016年に26.5%(同25.9%)と伸びるという。地域別では、2015年の世界広告市場は、北米が4.2%増、西ヨーロッパが2.6%増、アジアパシフィックが4.1%増、ラテンアメリカが12.7%増で、世界的に前向きな傾向が見られるほか、2016年には、中央および東ヨーロッパを含むすべての地域でプラス成長が予想される。2015年の西ヨーロッパでは、ギリシャこそ政治的混乱により成長率12%減となる見込みだが、市場規模の大きい英国やスペインが堅調なため、ギリシャのマイナスを打ち消す状況。アジアパシフィックでは、中国の景気減速の影響はあるものの、インド市場の高い成長や堅調なオーストラリア市場に支えられ、全体は順調に拡大する見込みだ。2016年の地域別広告市場は、北米が前回予測から微減したものの4.5%の高い成長が見込まれ、西ヨーロッパ全体が2.9%増と予測される。また、中央および東ヨーロッパでは引き続き厳しい経済環境が続くとみられることから、前回予測を下方修正した1.6%増へ。アジアパシフィックは、世界第2位の広告市場となる中国の伸びが前回予測を下回ることから、地域全体では前回の5.8%増から4.7%増へと下方修正された。
2015年09月25日JSOLとトップリバーは9月10日、レタスの収穫予測モデルの検定と改善を重ねることにより、精度向上と安定化に成功したと発表した。両社は今後、予測日以降の大幅な気候変動リスクやデータ蓄積の少ない新品種の精度向上を進めることで、研究成果の普及を目指す。葉物野菜は収穫適期を見誤ると膨大なロスにつながりやすく、生育見通しの管理は生産者の経営安定化を達成する上で大きな課題の一つになっていた。これまで生産者は、勘や経験に基づく予測を行っており、1カ月前に概ね前後1週間の誤差で計画調整を行うことは可能だったが、この精度では廃棄ロスを抑えることは不可能だったという。また、初歩的な統計手法である有効積算温度法を利用している生産者もいるが、気温以外の変数を考慮しないため、植物の生育に影響を与える他の環境変化に対応できなかった。両社は連携して、複数圃場・品種のデータや生育予測を行う上で変数の重み付け、相関を解析し、1カ月前に概ね2日程度以内の誤差での適期予想を可能にした。また、両社は関係各社と連携して、収穫予測(生産計画)の調整を起点とする経営管理の高度化を進め、儲かる農業の新しいモデルを開発している。
2015年09月11日富士通研究所は9月7日、5,000万件を超える大規模データから機械学習により数時間で高精度な予測モデルを生成する技術を開発したと発表した。富士通Analyticsソリューションなどでの実証実験を通じ、2015年度中の実用化を目指す。従来、精度の高い予測モデルを生成するためには学習アルゴリズムや動作条件など全ての組合せを調べる必要があり、例えば5,000万件規模のデータによる学習では、1週間以上の時間を要していたという。新技術では、少量のサンプル・データと過去の予測モデルの精度から機械学習結果を推定し、最も精度の高い結果の得られる学習アルゴリズムや動作条件の組合せを抽出し、大規模データの学習に適用するという。これにより、5,000万件規模のデータであっても数時間で精度の高い予測モデルを得られるとしている。これらの技術は、OSSの並列実行基盤ソフトウェアであるApache Spark上で試作したという。機械学習結果の実行時間と予測精度を推定する技術では、代表的な機械学習のアルゴリズムに関して、データ件数やデータの特徴を表す属性の数を変えながら実際の機械学習の実行時間を計測し、これらの実測値を基に実行時間の傾向を表す実行時間モデルを構築。実行時間の実績に基づいた実行時間推定の補正も実施して推定精度を向上させている。過去に実施したアルゴリズムや動作条件の組合せと、得られた予測モデルの精度をデータベースである性能ナレッジに記録しておき、新しい組合せの予測精度を推定。これにより、少量のサンプルデータでも予測精度を損なわない必要最小限のデータ量を見極めることができるという。あらゆる組合せの候補の中から時間効率の高い学習を選び出し、効率的かつ並列に学習を繰り返す、機械学習アルゴリズムを自動的にチューニングする制御技術では、従来、分析者のノウハウに頼った手探りで分析が進められてきたものを、実行時間と予測精度の推定結果を総合判断し、短時間に実行が終わるアルゴリズムと動作条件の組合せを複数抽出して、並列に実行。これにより、実行時間を考慮に入れた最適な順番でアルゴリズムを実行することができ、短時間で高精度な機械学習を選択することが可能になるという。同社では、社内実験で5,000万件規模のデータを12CPUコアのサーバ8台で処理したところ、従来、1週間程度かかっていた精度96%の予測モデルを、本技術では2時間強で得られることを確認したという。同技術を用いた予測モデルにより、大規模ECサイト会員の退会抑制や設備の故障対応の迅速化といった改善を、タイムリーに実現できるとのことだ。
2015年09月08日テクノスデータサイエンス・マーケティング(TDSM)は9月3日、日本マイクロソフトとIoT分野で協業し、Microsoft Azureを利用した故障予測分析ソリューションを提供すると発表した。TDSMが発表した故障予測分析ソリューションは、IoTデータを分析することで機器などの異常を検知し故障を事前に予測するというもの。分析結果だけでなく、分析に必要なデータを収集・蓄積、加工およびその結果がレポートして提供される。これにより、稼働率の向上、物流/保守要因の効率化、マーケティング活動の改善などさまざまな効果を得ることができるとしている。同ソリューションにおいてAzureを利用することで、大量のデータをリアルタイムに処理することが可能となるほか、各種サービスが従量制で課金されるため利用量に応じた拡張・縮小を迅速に行うことができるというメリットがある。また、最新の機械学習アルゴリズムを利用可能なMachine Learningや、Data LakeやSQL Date Warehouseなどさまざまな分析シナリオに対応できるサービスを今後用意する予定で、顧客の課題や状況応じて組み合わせて利用することができるという。さらに、オンプレミスとクラウドの連携が可能なため、クラウドに向かない種類のデータに対してはオンプレミスとクラウドのハイブリッド型で対応する。今後はテクノスグループが得意とするERPや人員リソースと、Microsoft Power BIを組み合わせた「故障予測ダッシュボード」の提供も行い、故障予測分析PDCAをサポートするソリューションとして提供していく予定で、初年度10社以上の導入を目標としている。
2015年09月03日NECは8月18日、ビッグデータの高精度な予測分析に必要な期間を従来比約3分の1に短縮する「特徴量自動設計技術」を開発したと発表した。ビッグデータに対して高精度な予測分析を行うためには、対象データが分析に大きな影響をおよぼす条件を発見し、条件に当てはまるデータである「特徴量」の生成手順を設計するとともに、データの生成・評価を行い、これらの一連のプロセスを繰り返す必要がある。しかし、「特徴量」の設計には高度なデータの相関分析や、人手による実験・検証が必要なため、従来は専門知識をもつデータ分析技術者が手動で設計を行ってきた。例えば、ビールの売上予測では、特定の気温を上回った場合に売上が大きな影響を受けるが、データ分析技術者は、売上と気温データからこのような関係性を発見し、売上に影響を与える特定の気温データ(特徴量)を生成・評価することで、高精度な分析・予測結果を算出してきた。今回NECが開発した技術は、この「特徴量」の生成にかかるプロセスの自動化を実現する。具体的には、分析対象となるビッグデータに対して、データ変換の組み合わせを高速に探索する「高速アルゴリズム」によりデータ分析に有効な「特徴量」を自動的に算出する。また、「特徴量」の算出において「標準化」、「移動平均」などデータ分析技術者の「データ変換処理」のノウハウをライブリ化することで、多様な特徴量を簡単に生成することが可能となった。同技術を用いて行った実証実験で、ビルの電力需要を予測したところ、事前のデータ処理からビッグデータに混在する多数の規則性を発見する「異種混合学習技術」による分析・予測までの全体期間を、分析技術者が設計した場合に比べ、同等の精度で3分の1まで短縮することができた。これにより、大量のデータを分析する必要のある小売店舗の商品別の予測分析などを、従来以上に素早く・タイムリーに提供することが可能になる。NECは同技術を2015年度中に実用化するとしている。
2015年08月18日IDC Japanは8月12日、国内ビッグデータソフトウェア市場の2014年の実績と2019年までの予測を発表した。これによると2014年の国内ビッグデータソフトウェア市場規模は、前年比39.3%増の110億9,100万円。さらに、国内ビッグデータソフトウェア市場は極めて高い成長を継続し続け、2019年の同市場規模は470億6,100万円、2014年~2019年の年間平均成長率(CAGR:Compound Annual Growth Rate)は33.5%になると同社は予測している。ビッグデータソフトウェア市場を、「Data Organization & Management」「Analytics & Discovery」「Decision Support & Automation Applications」の3つの市場セグメントに分類し行ったこの市場規模調査によると、2014年の国内ビッグデータテクノロジー市場規模は、「Data Organization & Management」では前年比成長率40.5%の57億5,000万円、「Analytics & Discovery」では同30.0%の20億1,800万円だった。ビッグデータテクノロジーを採用する企業はネット系企業などから一般企業に拡大しており、商用ソフトウェアやクラウドサービスの採用が増加しているが、このような市場の質的転換が今後も継続する一方、IoT(Internet of Things)の普及やデジタルエコノミーの拡大によるデータソースの増大、企業の競争力強化のためのデータ活用の拡大などから、市場は中期的に高い成長を遂げると同社は予測している。
2015年08月13日味の素は8月7日、同社のがんリスクスクリーニング検査「アミノインデックス(AICS)」が、膵臓がんの早期発見に対応したと発表した。AICSは、味の素と臨床検査会社であるエスアールエルが2011年より共同で提供している検査で、血中アミノ酸濃度バランスの変化を解析・指標化し、胃がんや肺がんなどのリスクを調べることができる。検査に要する血がわずか5mlと少量なことから、体に負担の少ないスクリーニング検査となっており、2015年7月現在で956の医療機関で受診可能となっているほか、地方自治体の住民検診に採用されるなど普及が進んでいる。これまでは胃がん、肺がん、大腸がん、前立腺がん(男性のみ)、乳がん(女性のみ)、子宮・卵巣がん(女性のみ)という6種類のがんを対象としていたが、膵臓がんが新たに加えられた。これは、味の素と大阪府立成人病センターの片山和宏 副院長を中心としたグループとの多施設共同研究による成果で、膵臓がん患者360名と健康な人8372名の血中アミノ酸濃度バランスの変化を解析した結果、膵臓がん患者の血中アミノ酸濃度バランスが有意に変化していることがわかった。また、手術可能な段階の患者でも進行がん患者と同様の変化を示すことが判明し、その変化を解析する事で、膵臓がんの早期発見技術の開発が可能となった。膵臓がんは早期の発見が難しく、切除手術も長時間となり患者への負担が大きいだけでなく、腫瘍が2cmを超えると周囲へ浸潤して取りきれないことがあるなど、治療が極めて難しいがんとして知られているだけに、AICSによる膵臓がんの早期発見が可能となり、より効果的な治療につながることが期待される。
2015年08月07日SCSKは8月7日、コールセンターにおいて音声認識されたテキスト文章などをもとに、苦情の発見、離反、成約をリアルタイムに予測するシステム「VOiC for SAP HANA」を9月から提供すると発表した。「VOiC for SAP HANA」では、音声認識技術を用いて問い合わせ相手とオペレーターの会話を瞬時にテキスト化し、会話内容から苦情の発生や満足度の向上・低下の確率をリアルタイムに算出する機械学習モデルを構築している。モデルによる判定は、単なるキーワードのマッチングでなく、表現の組み合わせ、回数、会話スピード、会話比率など100以上の特徴からスコア付けを行い、最適な予測を行うモデルを生成。これにより、オペレーターや分析者などがあらかじめ単語を設定するなどの手間をかけずに、精度の高い判定ができるようになっている。今回、SAPジャパンの「SAP Predictive Analytics」を活用し、これまで数カ月かかっていた機械学習モデルの作成期間を数時間に短縮したという。また、平均2秒に1回発生するコールセンターの発話データに対処するため、データを高速で処理するプラットフォームとして、SAPジャパンの「SAP HANA」を採用している。リアルタイムで音声認識テキストを取得する仕組みは、アドバンスト・メディアの「AmiVoice Communication Suite2」と連携しており、精度の高い音声認識テキストの生成もできる。
2015年08月07日ブレインズテクノロジーは7月31日、データ分析基盤として提供している「Impulse」を機能強化し、リアルタイム予測分析プラットフォームとしてリリースしたことを発表した。Impulseの基盤は、ログ収集や、高速なデータ分析の分散処理フレームワーク、全文検索エンジンといった各種オープンソース(fluentd、Apache Spark、elasticsearchなど)と、それらを企業用途で利用するための同社独自の拡張モジュールやプラグインによって、各種コンポーネントの連携と最適化を実現している。最新版では、これまで提供してきた大規模データのバッチ分析機能に加え、機械学習エンジンによる予測・異常検知のリアルタイム処理や、アドホックな分析に対応するためのOLAPなどの分析機能を強化することにより、さまざまなビジネスシーンに活用可能な「リアルタイム予測分析プラットフォーム」として提供する。さらに、オンプレミス環境への導入に加え、AWS環境への導入にも対応。Amazon Kinesisを利用したデータストリーミング処理、Amazon DynamoDBやAmazon S3といったストレージへのデータ蓄積、Amazon EMRによる大規模データ分散処理など、データ分析基盤に求められるスケーラビリティと高速処理をAWSの各種サービスを利用して実現している。AWS環境に対応することで、AWSの各種サービスのログデータ(Amazon CloudWatch、AWS CloudTrail、その他各種サービスのログ:Amazon S3、Amazon EMRなど)を分析対象として扱うことが容易となり、システムリソースの最適化やセキュリティ、パフォーマンス改善を目的としたデータ分析が可能となる。
2015年07月31日ユービーセキュアは、Webアプリケーション脆弱性検査ツール「VEX」に、検査対象ページを自動登録する自動巡回機能を7月29日にリリースするバージョン 5.8より提供開始すると発表した。自動巡回機能は、検査員に代わって検査対象ページを自動登録するもので、既存検査ツールが抱える「正しく巡回できない」課題を解決し、これまで検査員に依存する検査ノウハウ(最短遷移で検査)の自動化を実現する。「VEX」の自動巡回機能では、同じ画面を繰り返し自動巡回することを防ぐ「重複判定」、自動巡回できなかったページを検出。必要な情報を追加設定し、巡回に失敗したページから再度巡回を開始する「巡回エラー検出」、自動巡回が困難な場合、手動で巡回したデータ(ログ)をインポートし、自動巡回のデータとして検査に使用できる「インポート」を搭載する。また、ユービーセキュアのツール検査ノウハウを自動化した「最適化機能」を提供することで、ツール検査のさらなる効率化を実現した。最適化機能では、巡回で取得したページの最短遷移を検索し、検査時間短縮を実現する。
2015年07月30日NTTデータ四国は、タブレット端末を活用した「建物・設備検査ソリューション」を8月1日より販売開始すると発表した。「建物・設備検査ソリューション」は、建物や設備の検査・点検・調査・修繕等を行う際にタブレット端末を用いて、検査項目の確認・結果入力を行い、報告書の自動生成・保存を行うもの。建物や設備の検査・点検・調査・修繕等を行う際に、結果入力や報告書作成でタブレット端末を用いて行うことで作業を効率化する。このソリューションは、建物や設備の状況をカメラ機能で撮影し、写真や検査項目画面にタッチペンを用いた手書き入力で登録することができ、従来の紙作業と同様のイメージで行いながら、報告書を自動作成できる。また、図面や検査結果は文書管理システムに登録、保管することで情報の機密性、完全性、可用性を確保しつつ、作業管理者、現場作業者の間の業務をシームレスに連携する。すでにJR四国から建物検査業務を委託されている四国開発建設に4月より先行導入され、四国全域の鉄道網の建物検査業務において運用されているという。NTTデータ四国では、本ソリューションを検査・点検・調査・修繕などフィールド作業を行う事業者に販売し、今後3年間で50社への導入を目指す。
2015年07月29日ボーイングは7月20日、「2015年版パイロットと技術者予測」を発表した。同予測では、今後20年間で世界の航空会社が3万8,000機を保有機材に加えるのに伴い、2015年から2034年までの間に世界の航空会社で55万8,000人の新規パイロットと、60万9,000人の新規技術者が必要になるとしている。同予測は毎年発表され、航空業界に影響を及ぼす市場要因の変化を考慮に入れて考察している。2015年版予測ではパイロットの需要が引き続き増加するとみており、2014年の予測と比較して4%以上、整備技術者については約5%多い人材需要を見込んでいる。熟練した人材に対する世界的な需要増は継続的な経済発展によるものと予測され、その結果、今後20年間にわたる人材需要は年平均で新規パイロットが約2万8,000人、新規技術者が3万人以上に上るという。今後20年間にわたる新規パイロットと技術者の地域別需要予測は、アジア太平洋でパイロットが22万6,000人・技術者が23万8,000人、ヨーロッパでパイロットが9万5,000人・技術者が10万1,000人、北アメリカでパイロットが9万5,000人・技術者が11万3,000人、ラテンアメリカでパイロットが4万7,000人・技術者が4万7,000人、中東でパイロットが6万人・技術者が6万6,000人、アフリカでパイロットが1万8,000人・技術者が2万2,000人、ロシア/バルト3国でパイロットが1万7,000人・技術者が2万2,000人としている。ボーイング・フライト・サービスのバイス・プレジデントであるシェリー カーバリー氏は、「航空会社のプロフェッショナルに対する世界的な需要を満たすという課題は、一社だけで解決できるものではありません。パイロットと技術者の訓練と資格取得に対する需要増に応えるために、航空機メーカー、航空会社、トレーニング機器メーカー、トレーニング提供団体、規制当局、そして教育機関が一緒になって課題に取り組んでいます」とコメントしている。※写真はイメージ
2015年07月21日順天堂大学は7月1日、脳の前頭前野が損傷を受けた時に示す記憶障害の程度を予測する方法を開発したと発表した。同成果は同大学医学部生理学第一講座の長田貴宏 助教らの研究グループと、東京大学、東京工業大学の共同研究によるもので、6月30日付(現地時間)で科学誌「PLOS Biology」に掲載された。大脳の前頭葉の前方に位置する前頭前野は記憶や思考などに関与しており、記憶課題の遂行中には複数の部位が活動することが知られている。しかし、前頭前野損傷患者における症例報告では、これらの部位の損傷の全てが記憶障害を引き起こすわけではなかった。そのため、なぜ前頭前野で特定の部位を損傷すると記憶障害につながるかはわかっておらず、損傷で記憶障害を引き起こす部位の位置やその障害の程度について予測する方法は確立されていなかった。今回の研究では、記憶課題遂行中のサルの脳活動をfMRIを用いて測定することで、課題遂行時に活動する領域を同定し、それらの領域がネットワークを形成して活動していることを突き止めた。fMRIはMRIを使って脳の血流反応を計測することで、脳の活動を非侵襲的に測定することができる。さらに、ネットワークの活動変化に着目し、パターン認識と呼ばれる計算手法を用いることで、これらの脳領域が損傷を受けネットワークから取り除かれた際の影響を定量的に予測するアルゴリズムを開発。このアルゴリズムを用いると、損傷を受けて障害を示す部分とそうでない部分の違いを説明することができた。また、ネットワーク分析の観点から、損傷時に障害を示す部位は、記憶を思い出すときに活動するネットワークの中でほかの部位と多く結びついており、「ハブ」として脳の情報処理における中心的な役割を果たしていることがわかった。同研究で開発した手法を用いることで、脳損傷や脳外科手術における後遺症の程度を事前に予測できると考えられており、手術で影響を受ける部位を回避したりリハビリの方針を最適化するのに役立てられることが期待される。
2015年07月01日病気予防や美容に役立つ指標を得られるということで、個人向け遺伝子検査サービスの利用が増えているという。今回、遺伝子検査サービス「MYCODE」を提供するDeNAライフサイエンスに取材して印象的だったことは、同サービスを開始するにあたり「ELSI(エルシィ)」を重視した公式会員サイトの構築が重要であったということだ。○「倫理的、法的、社会的な議論」が不可欠「個人向け遺伝子検査サービス」の認知度は、今や、非常に高いと言えるだろう。同サービスの草分け的存在となる「23andMe(トゥエンティースリー・アンド・ミー)」では、全世界 約100万人が利用したと公表しているほどだ。同サービスが人気を博した要因の1つは、簡単な手続きだけで検査できることだろう。DeNAライフサイエンスが提供する遺伝子検査「MYCODE」では、自分で唾液を採取・郵送し、3週間程度で解析結果をWebサイト上で確認できる。(同サービスの詳細は、こちらの記事を参照されたい。)DeNAグループはこれまで、「インターネットを使ってリアル産業を変革し、人々の生活をもっと楽しくもっと豊かにする」をコンセプトに多彩な事業を拡大してきたが、健康ライフサイエンスも同コンセプトに当てはまるとし、その第一歩として誕生したサービスが「MYCODE」となる。「MYCODEは、学術的基盤がしっかりしていることや、ELSIに十分な配慮をしていることが大きな特徴です」と語るのは、DeNAライフサイエンス システムグループ グループリーダーを務める泉雄介氏。同サービスは、東京大学医科学研究所との共同研究に基づき、アジア人・日本人を対象とした論文を中心に発症リスクモデルを構築した点が差別化のポイントだという。そして、同サービスを運用する上で大切なことが「ELSI」だ。これは、「Ethical, Legal and Social Issues」の略であり、遺伝子研究を進める際に、倫理的・法的・社会的な議論を並行して進める取り組みを指す。「遺伝子情報は非常にセンシティブなものです。使い方次第で有用なものになりますが、一方で差別などに使われる可能性もあります。米国では、従業員の採用にあたって遺伝情報に基づく差別を行ってはならないという『遺伝情報差別禁止法』が2009年から施行されていますが、日本には現在このような法令はありません。こういった背景があり、弊社も遺伝子検査サービスにおけるELSIを十分に議論しながら進めています」(泉氏)○Adobe Experience Managerを使って遺伝子データを守るシステムを短期開発MYCODEがサービスを開始した時期は2014年8月。要となるWebサイトの開発には、アドビ システムズのデジタルマーケティングソリューション「Adobe Marketing Cloud」に含まれるWebコンテンツ管理(WCM)ソリューション「Adobe Experience Manager(以下、Experience Manager)」を採用した。サービス開始時点から約1,500ページもあった膨大なコンテンツを効率よく管理できることや、医師が監修するコンテンツの作成・修正ステップを強力なワークフローで管理できること、そして、コンサルティングの窓口がしっかりある点を評価したという。「トレーニングを3日間受けただけで、既に、シンプルなページは作り始めることができました。ドキュメントやQ&Aなどのサポートもしっかりしていた。つまり、開発にあたってのハードルを取り去ってくれたという印象です」(泉氏)同グループは以前より、モバイルゲームのユーザー行動分析のためにデータ分析ソリューション「Adobe Analytics」を利用しており、Adobe Marketing Cloud内にWCMの機能があることは知っていたため、導入しやすかったという背景もある。また、前述のとおり、遺伝子情報は究極の個人情報となる。必要なセキュリティレベルを、ELSIに沿ってさまざまな角度から調査・検討し、セキュリティポリシーを定めた。「画像や説明文など共通のアセット・コンテンツはExperience Managerで管理し、検査結果を含む個人情報は切り離して管理することで、セキュリティポリシーに忠実な実装が容易に実現できました。Experience ManagerはJavaで構築されており、自由度が高いシステムのため、私たちが設計をする上で制約を課されることはほとんどありませんでした」(泉氏)加えて、開発の柔軟性が高いことは、短期開発の実現にもつながっている。「Experience Managerでは、エンジニアが開発したページを、ノン・エンジニアのスタッフが自分で修正することができます。これを使用しなかった場合、3~4カ月は余分に開発期間が必要となり、サービスのスタートも遅れていただろうと思います」(泉氏)○「研究」という行為そのものがインターネット技術で変革できるDeNAライフサイエンスが掲げる次なる目標は、研究開発という既存の活動自体の変革となる。「研究というと、いままでは少人数で研究室にこもって、結論が出るまで発表もしない、クローズドなイメージでした。しかしこれからは、一般消費者からデータを提供して頂いたり、アンケートで意見を聞くこともできる。インターネットというオープンな技術の力で、研究開発のサイクルを速くしていきたいと考えています」(泉氏)遺伝子検査サービスが潜在的に持つ革新の力は、まだその一端を垣間見せたところにすぎない。今後、多方面にその効果が広がっていくことも予測されるが、あくまでも「ELSI」とのバランスをとりながら、進化させていくことが大切だ。
2015年06月26日IDC Japanは6月22日、2014年の国内セキュリティ市場規模実績と2019年までの予測を発表した。これによると、2014年の国内情報セキュリティ市場において、セキュリティ製品市場規模は2564億円で、前年比成長率は3.5%。また、コンサルティングやシステム構築、運用管理、教育/トレーニングサービスを含むセキュリティサービスの市場規模は6457億円で、前年比成長率は6.9%だったという。2014年のセキュリティソフトウェア市場は、サーバー統合/システム統合による業務システムのリプレイスに伴い、アイデンティティ/アクセス管理への需要が高まったほか、スマートフォンやタブレットの普及によるモバイルデバイスからのリモートアクセスと認証ソリューションへのニーズも高まった。これに加え、標的型サイバー攻撃への対策需要も高まり、エンドポイントセキュリティとアイデンティティ/アクセス管理が市場をけん引し、前年比成長率は4.1%で、市場規模は2151億円になった。2015年以降は、法規制によってサイバーセキュリティ対策やマイナンバーなどの個人情報保護対策の強化が求められ、同市場への需要が拡大すると予想される。このことから、セキュリティソフトウェア市場の2014年~2019年における年間平均成長率(CAGR:Compound Annual Growth Rate)は4.2%で、2019年には2638億円に拡大すると予測される。2014年のセキュリティアプライアンス市場は、標的型サイバー攻撃対策としてニーズが高いIDS/IPS(Intrusion Detection System/Intrusion Prevention System)やアプリケーション層まで制御する次世代型ファイアウォールを含むUTM(Unified Threat Management)が堅調。一方、それ以外のアプライアンス製品が軟調であったため、市場規模は前年比0.4%増の414億円で横ばいとなった。2015年以降も、標的型サイバー攻撃への対策需要は継続して高く、多層防御を備えたUTM製品やIDS/IPS製品が市場をけん引すると予測。また、全体の市場規模は、2014年~2019年のCAGR(Compound Annual Growth Rate)4.5%で、2019年には516億円に拡大すると予測されるという。そのほか、2014年のセキュリティサービス市場規模は、前年比6.9%増の6457億円。この市場では、クラウド、モビリティ、ソーシャル技術といった「第3のプラットフォーム」に最適化されたセキュリティシステムが求められ、コンサルティングサービスからシステム構築、運用管理に至るセキュリティサービス全般に対する需要が高まっているという。2015年からはサイバーセキュリティ基本法によって、重要インフラ産業での標的型サイバー攻撃対策強化が求められ、フォレンジックサービスやマネージドセキュリティサービスなど専門知識を有するサービスへのニーズが高まると考えられる。なお、市場全体の2014年~2019年のCAGR(Compound Annual Growth Rate)は4.9%で、2019年には8202億円に拡大すると予測される。特定の企業や団体を狙う標的型サイバー攻撃は、未知の脆弱性を狙った先進的なマルウェアや特定のシステム向けに開発したカスタムマルウェアを利用するなど巧妙化が進んでいる。また、セキュリティ脅威を潜在化させることで、起こりうるセキュリティインシデントは、表面化した時点で企業活動に致命的な影響を及ぼすような重大な事案になっているケースも増えている。その中でIDC Japanのソフトウェア&セキュリティリサーチマネージャーの登坂氏は、「セキュリティベンダーは、従来のシグネチャ型外部脅威対策による既知・先進的マルウェア対策と、外部脅威対策製品とセキュリティインテリジェンスを連携した多層防御ソリューションを訴求すべきだ。これにより、ユーザー企業は継続的にセキュリティ強化を図り、迅速な防御対策と運用管理負荷の軽減を実現できる」とコメントしている。
2015年06月22日新潟大学は6月18日、糖尿病治療で使われるインスリンなどの血糖降下薬による低血糖脳症に対し、新たな動物モデルを作成し、用いることで低血糖脳症の治療薬を発見したと発表した。同成果は新潟大学脳研究所神経内科の下畑享良 准教授を中心とする研究グループによるもので、6月18日の国際科学誌「PLOS ONE」に掲載された。低血糖脳症は、糖尿病の治療でインスリン注射や内服の血糖降下薬を用い血糖値を下げたときに、薬が効きすぎることで起きる。糖は脳にとってのエネルギー源であるため、低血糖脳症は重度の脳障害や認知症の原因となる。近年、その数が増えていることが問題となっているが、ブドウ糖注射を除くと治療薬がなく、治療薬の開発が望まれているが、良い動物モデルがないという課題があった。従来の動物モデルは低血糖におる脳のダメージによって呼吸が止まるため、人工呼吸器を使用していたが、難易度が高いという問題があった。今回の研究では、脳波をモニターしながら脳の傷害をチェックする方法を用いることで、人工呼吸器を使用しないで済む動物モデルを確立した。また、このモデルを用いることで、低血糖の治療として行うブドウ糖注射のあとに、脳内にアルデヒドのひとつである4HNEという物質が蓄積し、神経細胞を傷害すること、その障害の程度は低血糖の時間が長いほど高度になることを発見。アルデヒドを分解する酵素を刺激する薬剤「ALDH2 アゴニスト」をブドウ糖と一緒に注射したところ、脳内のアルデヒドが減少し、神経細胞の障害も抑制されることを確認した。このアルデヒド分解酵素刺激薬が実用化されれば、低血糖脳症患者の一部の予後を改善する可能性がある。同研究グループは今後、今回開発した動物モデルを用いて、さらに低血糖脳症の治療薬候補の同定を進め、最も効果が期待される治療薬を用いた治療の実用化を目指すとしている。
2015年06月18日株式会社丸井グループ株式会社丸井グループは遺伝子検査キット「GeneLife」のショップを有楽町マルイにオープン。6月11日~24日の期間限定だ。最近話題の「遺伝子検査キット」。自分の体質を遺伝子レベルで知り、美容対策をおこなおう。さまざまな遺伝子キットショップには、多数の商品が用意されている。「GeneLifeNEO」は体質や遺伝子のリスク、330項目を一度に調べることができるキット。生活習慣病の発症リスク・体質・美容の傾向なども調べることができる。「GeneLife Myself」は、自己分析遺伝子キット。遺伝子から性格や特徴を読み取り、「自分の知らない自分」を発見できるかも。「肥満遺伝子検査キット」は、肥満遺伝子タイプを知ることができるキット。自分にあったダイエット方法や美容対策を知るための新しいアプローチ。「肌老化遺伝子検査キット」も興味深い一品だ。検査結果を閲覧ショップには、検査結果を閲覧することができるブースも設置。検査結果で何がわかるのか、どんなことを調べられるのかといった疑問は、その場で解決できる。検査方法は、採取棒でほおの内側をこする、または唾液を少量採取してポスト投函するだけ。気軽に検査可能だ。(画像はプレスリリースより)【参考】・私っていったいどんな性格なの?遺伝子で知る本当の自分。話題の遺伝子検査キット「GeneLife」が有楽町マルイに初登場!
2015年06月11日理化学研究所(理研)は6月2日、バセドウ病の発症を予測するバイオマーカーを同定したと発表した。同成果は理研統合生命医科学研究センター統計解析研究チームの岡田随象 客員研究員らの共同研究グループによるもので、6月1日付け(現地時間)の米科学誌「Nature Genetics」に掲載された。青年期の女性に多く発症することで知られるバセドウ病は、甲状腺機能の異常をもたらす自己免疫疾患の1つで、動悸や体重減少、疲労、眼球突出などの症状が発生する。移植や免疫反応に関わるHLA遺伝子の配列が発症に関わっていることは以前から知られていたが、具体的どの部分が関与するのかはわかっていなかった。同研究グループは、HLA遺伝子の個人差を高精度かつ網羅的に解析する「HLA imputation法」を日本人に適用するためのデータベースを開発。これにより、HLA遺伝子配列の網羅的な疾患リスク解析が可能となった。HLA遺伝子に「HLA imputation法」を適用した結果、複数のHLA遺伝子のアミノ酸配列の個人差によってバセドウ病の発症リスクが規定されていることが明らかとなった。具体的には、最も強いリスクを示したのはHLA-DPB1遺伝子の35番目のアミノ酸配列で、同部位のアミノ酸にロイシンを有する人が1.4倍程度、バセドウ病を発症しやすくなることがわかった。今回同定されたHLA遺伝子配列はバセドウ病の発症リスクを予測する疾患バイオマーカーとしての活用が期待される。また、作成したデータベースを用いて日本人における他の疾患に対してHLA imputation法を適用することで、さまざまな疾患バイオマーカーの同定や疾患病態の解明、個別化医療の実現に繋がる可能性がある。
2015年06月02日IDC Japanは5月11日、国内マネージドプリントサービス(MPS:Managed Print Services)市場の2014年売上実績と、2019年までの予測を発表した。これによると2014年の国内MPS市場の売上額は462億6500万円で、前年比17.7%の増加。同社では、国内MPS市場の2014年~2019年の年間平均成長率(CAGR: Compound Annual Growth Rate)を16.1%、2019年の市場規模を975億4800万円と予測。MPSは、企業のオフィス出力環境の現状を分析した上で、最適な出力環境を構築、その環境を継続的に維持/運用していくアウトソーシングサービス。MPS導入により、出力環境に関するTCOの把握/削減、出力管理業務プロセスの効率化、環境負荷軽減といった効果が期待できる。MPSは、欧米を中心に市場が拡大しており、最近では新興市場においても大きな成長を遂げている。国内MPS市場は、売上額の90%以上が従業員規模1,000人以上の大規模企業市場であり、この傾向は2010年からほとんど変化していない。産業分野別では、製造分野の比率が高い傾向が続くとともに、流通分野、金融分野の比率が伸びる傾向が見られるとしている。国内MPS市場は2015年以降も大きな成長が期待されている。IDC Japanのイメージング,プリンティング&ドキュメントソリューション グループマネージャーの石田 英次氏は「MPSベンダーは今後、競合に対する差別化策として、自社の運用実績や運用ノウハウを強化する必要があり、そのためには、現場の運用担当者を組織的に支援する体制の確立が重要である」と分析している。
2015年05月12日薬膳のイメージ調査を実施健康・美容に良いといわれる薬膳。食事を通してカラダの内側から元気になり、結果として肌や髪にも良い影響を及ぼす。女性なら、生活に取り入れたいと思う美容方法のひとつだろう。しかしながら、現状はなかなか難しいようだ。4月28日、漢方デスクは、薬膳のイメージ調査を実施したと発表した。1位は「健康に良い」同調査の結果、薬膳のイメージとしては「健康に良い」という好イメージが1位となり、2位には「中国由来のもの」がランクインし、歴史ある外来食のイメージが強いことが判明した。ポジティブな回答が上位を占めた反面、3位「不味い、苦い」、4位「手軽に取り入れにくい」とマイナスイメージを抱く人も少なからずおり、日常の食事として活用している人は全体のわずか3%だった。知識不足がネック薬膳を生活に取り込めない理由としては、「身近に触れる機会がない」や「自分に何がよいのか分からない」といった回答が多く、薬膳の知識不足がネックになっていることがわかった。普段から薬膳を実践している人の多くは自分で調理している人がほとんどで、薬膳食材を購入したり、薬膳レシピを取り入れたりしていた。(画像はプレスリリースより)【参考】・漢方デスク「薬膳のイメージ調査2015」
2015年05月07日国立がん研究センター(国がん)は4月28日、2015年に新たにがんと診断される患者の数(罹患数)と死亡数の予測を発表した。この予測値は地域がん登録数による1975~2011年の推計、人口動態統計がん死亡数1975~2013年の実測値、および将来推計人口をベースに算出されたもので、2014年より公開されている。まず、予測がん罹患数は98万2100例(男性:56万300例、女性:42万1800例)で、2014年予測値より10万例増加した。部位別罹患数では、大腸がん、前立腺がんの罹患が増加し、男性では前立腺がんが最多となった。国がんは罹患数の予測値が増加した要因として、高齢化やがん登録精度の向上などを挙げた。一方、死亡数については37万900人(男性:21万9200人、女性:15万1700人)と予測され、2014年の予測値から約4000人増、2013年の実測値からは約5000人増となった。部位別では肺、大腸、胃、膵臓、肝臓の順に死亡数が多いという予測となった。
2015年04月28日IMF(国際通貨基金)は4月14日に最新の世界経済見通しを発表し、2015年の世界の成長率予測を今年1月の見通しと同じ3.5%で維持したものの、米ドル高を中心とした為替相場の変動と原油安を受けて、世界経済は変化しつつあるとしました。2016年の世界の成長率予測については、新興国経済が好転するとの見込みを背景に3.8%に上方修正し、世界経済の成長は加速していく見通しとなっています。先進国の成長率は、2015、16年とも2.4%となる見通しです。米国については、米ドル高が純輸出の下押し圧力となることもあり、2015、16年ともに成長率は3.1%と下方修正されたものの、原油価格の下落や緩和的な金融スタンスの継続などによって内需が支えられ、引き続き先進国の成長を牽引する見込みです。ユーロ圏の成長率予測は、原油価格の下落や量的金融緩和を受けた低金利環境、ユーロの下落を背景に上方修正され、2015年は1.5%と4年ぶりに1%を上回る成長となる見込みです。その後についても、緩やかに回復に向かい、2016年にかけて成長は加速すると見られています。日本については、円安と原油価格の下落が後押しし、2016年にかけて緩やかながら成長が加速するとしています。新興国については、ロシアとブラジルの成長率予測が大きく引き下げられたものの、インドは上方修正されており、2015年の成長率予測が4.3%、2016年が4.7%と今年1月の見通しは維持され、新興国も2016年には成長加速に転じるとされています。IMFは今後のリスクとして、ウクライナや中東などにおける地政学的リスクや、米ドル高がさらに進展する事で新興国において金融不安を招く可能性を示していますが、ユーロ圏の景気後退やデフレなどのマクロ経済リスクはわずかながら減少しているとしました。また、原油安が想定以上に世界経済の成長を後押しすることが上振れるリスクとなるとしています。(※上記は過去のものおよび予測であり、将来の運用成果等を約束するものではありません。)(2015年4月15日 日興アセットマネジメント作成)●日興アセットマネジメントが提供する、マーケットの旬な話題が楽に読める「楽読」からの転載です。→「楽読」※1 当資料は、日興アセットマネジメントが市況等についてお伝えすることを目的として作成したものであり、特定ファンドの勧誘資料ではありません。また、弊社ファンドの運用に何等影響を与えるものではありません。なお、掲載されている見解は当資料作成時点のものであり、将来の市場環境の変動等を保証するものではありません。※2 投資信託は、値動きのある資産(外貨建資産には為替変動リスクもあります。)を投資対象としているため、基準価額は変動します。したがって、元金を割り込むことがあります。投資信託の申込み・保有・換金時には、費用をご負担いただく場合があります。詳しくは、投資信託説明書(交付目論見書)をご覧ください。
2015年04月15日