KSKPロゴ


(1)大規模データの高速処理


(2)前処理から分析まで一連の流れをノンプログラミングで実現


(3)柔軟なプロダクトアーキテクチャ

株式会社KSKアナリティクス(本社:大阪府大阪市西区、代表取締役:森本 好映、以下 「KSKアナリティクス」)は、IoTデータ分析に特化した独自の機械学習プラットフォーム「KSKP(ケーエスケーピー)」の提供を2018年9月3日(月)から開始します。



画像1: https://www.atpress.ne.jp/releases/164701/LL_img_164701_1.png

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■サービス提供の背景

IoT全体の市場規模は急拡大しています。(2017年4,850億円、2020年1兆3,800億円ーITR予測)しかし、IoTデータのほとんどがセンサー等の時系列データのため、そのままの形式で機械学習・AIに活用するのは困難です。機械学習・AIを活用するにはデータの特徴を理解した前処理が必要になり、海外ではIoT/AI市場の拡大に伴い、2016年頃よりデータ前処理(Data Preparation/データプレパレーション)が注目されはじめています。



KSKアナリティクスは、グローバル製造業を中心に多くの企業に分析コンサルティングを行っており、IoTデータの前処理や特徴量抽出のノウハウを蓄積してきました。AIによるデータ活用自動化の流れも進んでいますが、高い信頼性が求められる製造業のIoTデータの予測分析においては最適な意思決定のために、正しいナレッジを身に付ける必要性や、現場に合わせた柔軟なカスタマイズ性を求められるシーンもあります。



KSKPはこれらの背景に基づいて「IoTデータの分析に特化」「組織の分析力を高める」「柔軟で高速」という3つをコンセプトに開発した独自の分析プラットフォームです。





■KSKPの特徴

(1)大規模データの高速処理

KSKPのエンジンは大規模データを安定・高速に処理することが可能です。工場内のエッジ環境下や非分散環境でも早く安定した処理を行うことができるため、クラウドにデータの送信ができない場合や、環境構築のコスト課題も解決できます。

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(2)前処理から分析まで一連の流れをノンプログラミングで実現

KSKPはプログラミングのスキルがなくても、一つのプラットフォーム上のGUI操作で前処理から機械学習までを行うことができます。また処理内容と流れが見える化されて分析ノウハウが共有しやすくなるため、組織の分析力を高めることができます。

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(3)柔軟なプロダクトアーキテクチャ

KSKPは画面上で分析コマンドという特定処理を行うパーツを並べて、処理の流れを組み立てます。

この分析コマンドは、あらかじめ用意されている物のほか、各社に合わせて新たに作ることができるため、カスタマイズ性に優れています。

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(4)KSKアナリティクスのノウハウが入った分析コマンド

KSKPのプラットフォームで提供するコマンドの中には、当社がこれまでに培ってきたIoTデータに特有の前処理や特徴量抽出の手法を、一つのコマンドとしてパッケージングしたものも提供していきます。これにより習得に時間がかかる分析ノウハウを手軽に取り入れることが可能になります。

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(5)分析エンジンの高い信頼性

KSKPの高速前処理のエンジンには「NYSOL(ニソル)」を活用しています。

NYSOLは文部科学省所管の国立研究開発法人である、科学技術振興機構CRESTの研究課題(グラント番号:JPMJCR1401)で開発された信頼のある技術です。





■今後の展開について

KSKアナリティクスは「Data Analysis for Everyone! ~誰もが当たり前にデータを分析・活用できる社会を作る~」のビジョンのもと、2006年の創業以来、グローバル製造業を中心に様々な企業にデータ分析環境の構築、導入支援/分析コンサルティング/データ分析人材の育成支援等を行っています。



当社は今後も、IoTデータ分析の取組を加速したいお客様のニーズをとらえ「KSKP」の機能の充実を図り、2020年までに100社の導入をめざします。





■会社概要

商号 : 株式会社KSKアナリティクス

代表者 : 代表取締役 森本 好映

所在地 : 〒550-0002 大阪市西区江戸堀1-18-35 肥後橋IPビル6F(本社)

〒104-0045 東京都中央区築地2-7-10 築地シティプラザ7F(東京オフィス)

設立 : 2006年8月

事業内容 : 1.ビジネステクノロジー事業

オープンソースの分析ソフトを活用したBI/BAシステムの導入サポート・活用支援

2.データサイエンス事業

統計や機械学習を活用したデータ解析コンサルティングや分析教育プログラムの提供

URL : http://www.ksk-anl.com/

KSKP紹介ページ: https://www.ksk-anl.com/products/kskp/

情報提供元: @Press