株式会社アイネット 研究開発活動 (2020年3月期)

当連結会計年度における当社グループの研究活動状況は次のとおりであります。

ビッグデータ時代における大量の情報処理を実現する技術を見据え、当社のクラウド基盤と連携するエッジコンピューティング(※1)技術、及びデータ分析の強化を目的とした研究開発に注力いたしました。

(マイクロデータセンター、画像処理分野の研究)
エッジコンピューティングを実現するためのマイクロデータセンター(※2)のニーズが急拡大することを見据え、マイクロデータセンターでの高速リアルタイム処理を実現する技術と、マイクロデータセンターと当社の次世代クラウドサービス基盤Next Generation EASY Cloud®(NGEC)とを連携させ、より高度なビッグデータ処理を実現するための調査及び実証実験を中心に活動いたしました。
ドローンで取得した4K映像データ、フライトデータ及びセンシングデータをマイクロデータセンターにてリアルタイムに受信し、処理を行う技術の実証、及び従来困難であったビッグデータ処理とストリーミング処理を、同一処理上で実現するための研究を行いました。
更に、4K映像及び3DモデリングツールをvGPU-VDI(※3)上で稼働させた際の画像処理能力のパフォーマンス、及びIoTプラットフォームとしての評価・検証を前年度に引き続き実施し、サービス有効性を実証し、先行モデルユーザにて稼働を始めました。
上記の研究開発活動を踏まえ、今後は5Gの中でも建設現場や工場などでの利用が期待されるローカル5Gとマイクロデータセンターのシームレスな連携技術の検証を行います。合わせて、マイクロデータセンターのHCI化(Hyper-Converged Infrastructure (※4))を行いNGECと同様の仮想化基盤構造にすることにより、スケーラビリティのあるサービス基盤の検証を行います。

(拡張アナリティクス技術の研究)
当社は、データを活用したAIやデータサイエンス、及び拡張アナリティクスの研究の取り組みを開始いたしました。当社のIoT事業や顧客の保有する公開データ及び擬似データを対象としてデータ前処理技術、自然言語処理による対話型データ探索技術、予測モデル選択手法などの調査・検証、試作品の作成とその評価を実施いたしました。また、これまでデータサイエンティストが担ってきた人手によるデータ分析を最先端のAIや機械学習のアルゴリズムを用いて半自動化、効率化させる「拡張アナリティクス技術」を研究に加え、アナリティクスオートメーション(※5)の開発基盤構築を行いました。
主な研究・開発成果は、データ前処理自動化を目的に、顔画像認識による年齢、体重、心拍数の予測モデルによるAIヘルスケアミラーの試作品の作成、及び、対話型データ探索を目的としたAIヘルスケアミラーのユーザーインターフェースとしてカレンダー、ニュース、天気予報などの情報を表示する音声チャットボット機能を試作しました。
今後は、様々な先進的事例の調査、市場規模の予測を推し進めるとともに、ヘルスケア分野におけるサービス化を検討してまいります。
なお、当連結会計年度における研究開発費用は、86,256千円であります。


※1 エッジコンピューティング
エンドユーザーの近くでデータ処理を行うことで、処理時間やネットワーク負荷を低減する手法
※2 マイクロデータセンター
GPUを搭載した最小構成のデータセンター
※3 vGPU-VDI
高速画像処理装置を実現した仮想デスクトップ基盤
※4 Hyper-Converged Infrastructure
一般のサーバでデータ処理とデータ蓄積を統合し、シンプルな構成を実現した仮想化基盤
※5 アナリティクスオートメーション
データ前処理自動化サービス、対話型データ探索、予測モデル提案、分析レポート生成等の分析ツールを自
動化する開発基盤