日鉄ソリューションズ株式会社 研究開発活動 (2017年3月期)

当連結会計年度の研究開発活動は、クラウドやIoTに代表される情報システムを高度化する技術領域、お客様の知的作業支援に役立つ技術領域に対し、差別性のある情報技術の研究開発を進めてまいりました。また、お客様との共創、ITによるワークスタイルの変革、システムの設計・構築における品質向上・生産性向上に関する技術開発を積極的に進めています。
当連結会計年度における研究開発費の総額は、1,801百万円であり、主な研究開発成果は以下のとおりです。

(1)情報システムの高度化
重要システムに適用範囲が拡大しているクラウドについては、いくつかのクラウドサービスの組み合わせにより、環境変化に柔軟に対応できるシステム構築手法に関する研究を継続しています。
システム基盤の観点からは、OpenStack(注1)やSDN(注2)などを活用して、複数のクラウドに跨る運用管理を透過的に行う技術や、クラウド間で自由にアプリケーションの移動を行う手法の技術、ネットワークの柔軟な構築・運用を実現する技術の開発を行っています。
今後の適用拡大が見込まれるIoTに関しては、オープンかつ中立な技術を用いて、重要なデータを安全に格納しIoX(注3)のPoC(注4)・実適用を容易に開始できる「IoXプラットフォーム」を構築するとともに、空間認識機能を備えたデバイスを用いて位置認識機能の向上に関する研究を行うなど、IoTに関する利便性と機能向上を目的とする研究を進めております。
さらに、IoTの本格的な展開に合わせて重要性を増すビッグデータ分析に関する技術開発については、2014年11月にリリースしたデータ分析統合環境「DataVeraci(ダータヴェラーチ)」をクラウドサービスとして商用化するための研究開発を進め、「DataVeraci@absonne」としてのサービス提供に至りました。

(2) 知的作業支援、ワークスタイル変革の促進
ITを活用した高度な知的作業の普及促進を目的に、データ分析による予測モデルの作成技術、経験値を数値化する最適化技術、AIの主要技術の一つである機械学習(注5)など、知的作業を支援する領域において実用化に向けた研究開発を行っています。
また、データの利活用、デザインシンキング(注6)の領域で研究開発活動を継続しており、お客様との価値共創や新しい働き方を支えるワークスタイル変革を実現するための手法とソリューションの開発に結びつけています。

(3) システムの構築・運用における品質および生産性の向上
システム構築においては、引き続き大規模ソフトウェア開発の生産性向上と基盤構築の品質向上、またシステム運用においては、運用効率性の向上をめざして、定型業務の自動化と非定型業務の作業支援の実現に向けた研究開発に取り組んでいます。
システム構築・運用の生産性を向上する手法として注目されているDevOps(注7) の研究活動を継続しています。加えて、エンタープライズレベルでの派生開発(注8)における品質・生産性の向上を目的としたプロセス整備、支援ツールを研究開発しています。
また、次世代Webシステム開発のためにHTML5準拠のアプリケーションフレームワークとして公開したオープンソースソフトウェア「hifive」について、インターネットメディアへの寄稿や開発者コミュニティーへの参画を通じた認知度向上を図り、利用促進のための活動を継続しています。

(注1) OpenStack:オープンソースで開発されているクラウド環境構築用のソフトウェア群の名称。
(注2) SDN : Software Defined Networkの略。ネットワーク関係のIT基盤の制御をソフトウェアで定義して実現する概念。複雑化・肥大化するITネットワークを柔軟に変更しながら運用できる。
(注3) IoX : IoT(Internet of Things)に加え、IoH(Internet of Human:様々な機器を人間の身体とつなげ、インターネットを経由して様々な情報と連携すること)を含めたソリューション。IoXは当社の登録商標です。
(注4) PoC:Proof of Conceptの略。実証試験を通じて概念やアイデアの実現可能性を検証すること。
(注5) 機械学習:人工知能の一種で、人間が自然に行っている学習能力と同様の機能をコンピュータで実現しようとする技術・手法のこと。
(注6) デザインシンキング :共感、問題定義、創造、プロトタイプ、テストといったステップを通じてイノベーションを生み出す方法。
(注7) DevOps:ソフトウェア開発手法の一つ。開発担当者と運用担当者が連携の上、推進する開発手法。
(注8)派生開発 : 新規開発と対峙する概念。既存システムの基本構造を保ったまま機能を拡張していく手法。影響範囲分析や回帰テスト、属人化・暗黙知化が特徴的な課題。