暗号化したままビッグデータ解析 情報通信研究機構が新技術開発 | Science Portal - 科学技術の最新情報サイト「サイエンスポータル」
暗号化したままデータを分類できる解析技術を開発した、と14日情報通信研究機構が発表した。個人情報などの機微な情報を安全に効率よく分類することが可能になる、と期待されている。 大量のデータを解析して価値ある情報を引き出し、新しいサービスなどをつくり出すビッグデータが、内外の関心を集めている。この際、データに含まれるプライバシー情報の漏れを防ぐ対策が不可欠となり、暗号化したまま簡単に解析できる技術開発が待たれている。 情報通信研究機構は、既に100年以上もの長期間、安全にデータを扱うことを可能とする準同型(じゅんどうけい)暗号技術を開発している。この技術を用いてデータをあらかじめ暗号化しておき、膨大なデータからコンピュータを用いた分析により有用な情報を引き出すデータマイニングが、理論的には可能だ。しかし、膨大な時間を要するため、現実的には大量のデータを処理することは困難だった。 今回開発された
リクルートテクノロジーズ、ビッグデータ分析との連携などが可能な次世代のPUSH通知基盤を独自開発
この新たなスマートデバイスアプリ用プッシュ通知システムによって、10時間かかっていた1000万人へのプッシュ通知が15分に短縮されたという。 株式会社リクルートテクノロジーズはリクルートグループのサービスをIT・ネットマーケティングテクノロジーの開発や提供を通じて支えている会社だ。そのリクルートテクノロジーズが独自に開発したスマートデバイスアプリ用プッシュ通知システムが、多くのユーザーを抱えるリクルートグループの各種スマートデバイス用アプリで大活躍している。 関連記事：LINE公式「パン田一郎」ができるまで：（前編） 従来のシステムに比べて50倍以上の処理能力を実現 スマートデバイスにおけるプッシュ通知は、昨今のアプリにとって不可欠な機能の一つであり、 重要な集客ツールとして事業主にも欠かせない機能となっている。最近のスマートフォン利用者の増加とそれに伴うスマホ用アプリの利用者増に対応する
ビッグデータの粋な活用例！ タクシー会社の膨大なデータが生み出す“リアルな観光情報”
『MarkeZine』が主催するマーケティング・イベント『MarkeZine Day』『MarkeZine Academy』『MarkeZine プレミアムセミナー』の 最新情報をはじめ、様々なイベント情報をまとめてご紹介します。 MarkeZine Day
マメ研インタビューシリーズ第3回 首都大学東京 准教授 小町守様～実は身近な自然言語処理～ - マーケティングメトリックス研究所/MARKETING METRICS Lab. – コミュニケーションの最適化を考える。マーケティングメトリックス研究所
過去分はコチラ マメ研インタビューシリーズ第1回 産業技術総合研究所 油井誠様 ～マーケターもクエリ言語をやりましょう！～ マメ研インタビューシリーズ第2回 サイバーエージェント チーフデータアナリスト岡川宏之様 ～結果の積み重ねで信頼を勝ち取る！～ 2005年東京大学教養学部卒業。2010年3月奈良先端科学技術大学院大学博士後期課程を修了し、博士（工学）を取得。奈良先端科学技術大学院大学助教を経て2013年4月より現職。自然言語処理を専門に研究。ヤフー株式会社、アップルジャパン株式会社等に対し研究開発コンサルティングの実績も持つ。 自然言語処理に関する分野で先進的な研究をおこなっていらっしゃる小町守先生をお迎えして、「ビッグデータ」ブームや、ご研究などについてなど、ざっくばらんにお話いただきます。 「ビッグデータ」ブームに関して[豊澤] 本日は、自然言語処理分野でご活躍中の首都大学東京、
数百億件のデータを30秒で解析――クラウド型DWH「Treasure Data」に新サービス
クラウド型のデータウェアハウス（DWH）サービス「Treasure Data Service」を手掛けるトレジャーデータは12月9日、クエリの実行速度を従来比で10～50倍に高速化するというオプションサービス「Treasure Query Accelerator」の提供を始めた。 Treasure Data Serviceは、ユーザー企業が持つ大量のセンサーデータや購買取り引きデータ、Web閲覧データ、アプリケーションログデータなどをクラウド上に蓄積し、分析可能な形に整理して提供するサービス。有償版は月額3000ドルからのサブスクリプション制で利用でき、ビッグデータ活用基盤の構築・運用にかかる時間やコストを低減するとしている。 新サービスは、アドホックデータ解析向けに新たに構築したクエリエンジンを提供し、従来のバッチ型エンジンと比べてクエリ実行速度を高速化するもの。太田一樹CTOによれば、
産総研：ビッグデータから新たな科学的発見をもたらす統計手法を開発
ビッグデータからの科学的発見のためには、正確な検定値（Ｐ値）の算出が必要。 超高速アルゴリズムを用いた新たな統計検定手法を開発し、発見力を大幅に改善した。 物理学、医学、化学など全ての実験科学において世界中での広い利用が期待される。 ＪＳＴ 課題達成型基礎研究の一環として、産業技術総合研究所 生命情報工学研究センターの津田 宏治 主任研究員（ＪＳＴ ＥＲＡＴＯ「湊離散構造処理系プロジェクト」グループリーダー）、東京工業大学 大学院情報理工学研究科 計算工学専攻の瀬々 潤 准教授、理化学研究所 統合生命医科学研究センターの岡田 眞里子 チームリーダーらは、従来に比べて格段に高い精度で誤発見の確率を示す検定値（Ｐ値）を計算するアルゴリズム（手順）を開発しました。 自然科学で得られるデータ量は増加の一途をたどり、これらを有効に解析できる方法が望まれています。しかし、従来の統計検定手法は観測できる
データサイエンティスト レベル表 - shakezoの日記
プログラマレベルというページがとても面白かったのでデータサイエンティスト版つくってみました。データサイエンティストの定義は[twitter:@TJO_datasci]さんのQuantitative analystに準拠しつつ技術面に焦点をあててレベル分けしています。 レベル0 このレベルの人はデータ分析をしたことがありません。最近テレビでよく目にするビッグデータについては何だが凄そうというイメージは持っています。そしてデータサイエンティストという言葉を知らない人が大半です。 ありがちな発言 「ビッグデータってすごいらしいね」 レベル1 レベル1の人達は仕事や大学等の課題でExcelを用いた集計や簡単な相関分析などを実施したことがあります。ただし分析にあまり興味を持っておらずデータをニヤニヤしながら眺めている上位レベルの人達を変人だと思っています。彼らにとってビッグデータやデータサイエンティ
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