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目的地までの最短経路を考える。数多くチームがあるプロスポーツの試合日程を組む。このような膨大な選択肢の中から最適な答えを導き出す技術を「最適化技術」と言います。NSSOLでは、この最適化技術を長年研究してきました。そして、サッカーJリーグの試合日程や製造現場における工程計画をはじめとして様々な最適化ソリューションをお客様に提供しています。 連載2回目となる今回は、最適化を実現する技術について、システム研究開発センター（以下、シス研）で同分野の研究に従事している、山本 政さん、塩見 雄佑さん、樋川 暁さんに話を聞きました（本シリーズは3回連載です）。 ――「最適化」とはそもそも何なのか。改めて、教えてもらえますか。 山本：どのようなスケジュールにすれば、1日を効率よく過ごせるか。工場の生産計画を最も効率化するには、どのようなフローにすればよいか。私たちはふだん、生活でもビジネスの現場でも、多

世界中からデータ分析界隈の技術者が集まり能力を競う「KDD Cup」。この世界的な大会にNSSOLのフェローであり、グループ会社の金融エンジリアリング・グループ（FEG）の代表取締役社長である南 悦郎さんが初参加で5位入賞を果たしました。南さんはNSSOLでシステム研究開発センター所長を務めるなどAIを専門に活躍してきた技術者です。その南さんが闘ったKDD Cup2019とはどのようなものだったのでしょうか。 KDD Cup初の試み データのないデータ分析の課題に参加者が困惑？ ―― 国際的なデータ分析コンペティンションであるKDD Cupに5位入賞、おめでとうございます。今年はどのような大会でしたか。 南：39か国から2800チームほど登録がありましたが、実際に競技に加わったのは1200チームで5000人程度が参加したようです。 今回は初めての試みでトラックが3つに分かれていました。 1

今年2018年、NSSOLが非公式でQiitaのAdvent Calendarに初参加します！ （非公式なのに公式HPで宣言） NSSOL Advent Calendar 2018 ※本記事は、カレンダー1日目の記事でもあります。 一般的なAdvent Calendarは、待ち遠しいクリスマスをわくわくした気持ちで迎えるための12月1日からの特別な日めくりカレンダー。そこから転じて、最近は様々なテーマに合わせて参加者が1日1人持ち回りで記事を投稿する企画が増えています。特にITエンジニア界隈での盛り上がりは熱く、既に12月の風物詩として定着しつつあります。 Advent Calendarを作成できるサービスは様々ありますが、今回私たちはその中でも有名なプログラマー向けの情報共有サービス「Qiita」の企画にエントリーしました。 それぞれの記事に統一感はないかもしれませんが、それがNSSOL

2017年5月30日、改正個人情報保護法（以下、改正法）が全面施行されました。その改正法で新しく導入された「匿名加工情報」という制度を利用し、企業間や組織間でデータを連携することによる新しいビジネスチャンスが期待されています。そこで、匿名加工情報の活用に向けたNSSOLの取り組みについて、システム研究開発センターの大坪 正典さんと波多野 卓磨さんに話を伺いました。 ―― 改正法が施行されましたが、何か変わったことはありますか。 大坪：最近、当社の匿名加工技術について紹介させて頂く機会が増えていると感じています。以前は数ある注目技術の一つとしてご紹介してきましたが、最近では個人情報活用に関する技術として名指しでご要望を頂くことも増えてきました。個人情報の利活用というテーマがお客様の関心事項になってきており、高い興味を持って頂いているという状態です。 ―― 匿名加工情報の活用が始まっている、と

昨今、経営テーマの一つになっているのが「生産性の向上」です。労働人口の減少や経済のグローバル化の進展など、抜本的に働き方の変革を促す要因もあって、多くの企業が対応に迫られています。 そんな中、注目を集めているのが「DevOps」です。DevOpsとは、「開発（Dev）」と「運用（Ops）」を組み合わせた造語で、システム開発の現場で誕生しました。開発チームと運用チームが密接に連携を取り、システムの健全性とビジネスの価値をより高めていこうとする考え方で、多くのエンジニアから関心が向けられています。 こうした背景を踏まえて、当社（NSSOL）のITインフラソリューション事業本部に所属する中山貴尋さんが、書籍『DevOps導入指南 Infrastructure as Codeでチーム開発・サービス運用を効率化する』（翔泳社）を出版しました。執筆の経緯やDevOpsが持つ可能性、そしてエンジニアに及

NSSOLは2016年7月に、国内システムインテグレータとして初めて、機械学習プラットフォーム「DataRobot」の提供を開始したことを発表しました。データサイエンティストが絶賛するDataRobotですが、どこが優れていて、どんなことができるのか。NSSOLがDataRobotで狙うものはなにか。ソリューション企画・コンサルティングセンター　三橋利也さんに伺いました。 ―― 「DataRobot」は機械学習を自動化してくれるということですが、どういうことでしょうか。詳しく教えてください。 機械学習とはコンピュータが過去のデータの特徴を自分で抽出して、そのパターンを学習して未来を予測する技術です。 例えば、ある化粧品会社で新商品のダイレクトメールを送ったら、買ってくれそうなお客様を探したいというニーズがあったとします。そうした場合に、機械学習を使って、過去にダイレクトメールを送った時の開

昨年（2015年）、データ分析の大会では世界的な権威であるKDDカップで2位を獲得後、KDDカップのチームメンバーとともに「データサイエンティストの思考法～KDD Cup世界第2位の頭の中～」というタイトルでIT Leadersに寄稿していたソリューション企画・コンサルティングセンター　西川大亮さん。寄稿を終えたところで西川さんとデータ分析との関係についてお話を伺いました。 ―― IT Leadersへの寄稿お疲れさまでした。今回の連載で何か反応がありましたか？ 事例紹介でも製品紹介でもない、珍しいタイプの講演依頼もあり、今までにない貴重な体験をさせていただきました。その他の反応として嬉しかったのは、記事を読んで社内の営業さんから「よくわかった」と声を掛けられるようになったことでしょうか。システムインテグレーターであるNSSOLの中ではデータ分析は異質であり、SEの業務とは違うので、何をし

新日鉄住金ソリューションズ株式会社（東京都中央区、代表取締役社長：謝敷宗敬、以下、新日鉄住金ソリューションズ）は、国内システムインテグレータとして初めて、DataRobot, Inc.（本社：米国マサチューセッツ州、CEO：Jeremy Achin以下、DataRobot社）の機械学習プラットフォーム「DataRobot」の販売代理店となり、7月より正式に提供を開始します。 現在、さまざまな企業においてビッグデータ分析、AI（人工知能）などの新しいITの活用が始まっています。特にAIの中核技術である機械学習は、プロモーションの効果予測、ローンの与信判定、商品の需要予測、生産設備の自動診断などに活用され、大きな効果を上げています。 機械学習を活用するには、計算機科学についての高度な知識や経験が必要であるため、専門性の高いデータサイエンティストが不可欠です。多くの企業ではこうしたデータサイエン

みなさんは、「オープンソースカンファレンス（以下、OSC）」というイベントをご存じでしょうか。2004年より全国各地で開催されている、このイベントには技術に興味のある学生から開発者、企業関係者まで、多くの参加者が集まります。2015年も全国11都市で開催され、12月の「オープンソースカンファレンス2015.Enterprise」を締めくくりに、全イベントを終えました。 このイベントのメインテーマは、「オープンソースの今を伝える」。オープンソースとは製品のソースコードなどを無償で公開し、誰でも自由に手を加え、改変できるという新たな製品のスタイルのことであり、そのようなソフトウェアをOSSと呼びます。近年OSS製品は急速に広まっており、企業システム開発においても、大きな可能性が期待されています。このような背景を踏まえて、自社のOSS製品の展示、OSS製品に関する情報交換の場として、OSCは催さ

今年7月、当社（NSSOL）と当社のグループ会社である株式会社金融エンジニアリング・グループ（FEG）の連合チーム「FEG&NSSOL@Data Varaci」が、データ分析の権威ある世界大会「KDD Cup」で第2位を獲得しました。 大会を主催する「SIGKDD」※1は、米国を中心とするコンピューター科学分野の国際学会「ACM」※2の分科会。ACMは、当該分野において最高峰の学会で、ACMチューリング賞でも有名です。 その分科会であるSIGKDDもGoogle社、Facebook社、IBM社やMicrosoft社といった世界的な企業の中枢社員が参加するようなハイレベルな分科会です。 そんなSIGKDDによる難易度の高い大会で、なぜ当社のチームが第2位という結果を残すことができたのでしょうか、そして、それはどのような道のりであったのか、チームメンバーの本橋智光さんにインタビューしました。