NIPPON Cloud Working Group > 報告書 > 会合報告 > 第30回ニッポンクラウドワーキンググループ会合[大阪開催]報告

第30回ニッポンクラウドワーキンググループ会合[大阪開催]報告


「Beyond the Clouds(クラウドの先にあるモノをつかむためには!)」をテーマに、第30回ニッポンクラウドワーキンググループ会合を開催いたしました。

1年ぶりとなる大阪での今回の会合は、GMOクラウドWEST株式会社さんに会場をご提供いただき、多くの方々にご参加いただき活気ある会合になりました。
会合にご参加いただいた大阪のみなさん、遠方よりお越しになったみなさん、ありがとうございます。
DSC_0263_R
【日時】2015年6月12日(金)16:30~19:00(受付:16:00~)

【会場】GMOクラウド株式会社 with GMOクラウドWEST株式会社
グランフロント大阪 タワーB 23階 シナジーカフェ GMO Yours

【参加者】メンバー、協賛各社、関係者および一般の方々を含めて70名

1.開催のご挨拶
副会長 藤田浩之

IMG_1513_R
大阪の皆様こんにちは!副会長の藤田です。
第30回大阪会合にお集まり頂きありがとうございます。
また、本日会場をご提供いただきましたGMOクラウドWESTさん、本当にありがとうございます。
日本から世界を目指すということで我々はサムライクラウドというコンセプトで色々と展開しておりますが、今回サムライクラウドのステッカーをお配りしておりますので、是非持ち帰っていただいて有効活用していただきたいと思います。
普段は東京で月に一回くらいの会合をメンバー、協賛、サポーターのみで開催しておりますが、今回の大阪での開催は大阪をこれから盛り上げていきたいという思いからオープン開催ということで一般の方にも加わっていただいておりますので、一緒に盛り上げていけたらうれしいな、と思っております。
また、東京から参加いただいている方々も本当にありがとうございます。

本日のテーマになりますけれども「Beyond the Clouds!クラウドの先にあるものを掴む為に」とうことで、実はこれはNCWGの今年のテーマでもあります。
会合の内容に関しましては「ビッグデータ」というテクノロジーを切り口にして、お二方にご講演いただきます。

まず初めに国際大学GLOCOM客員研究員の林さんにビッグデータの活用についてをご講演いただき、次に大阪大学准教授の鈴木先生にビッグデータのデータサイエンスについてご講演いただきます。

会合の運営にあたっては実行委員のメンバーと共にみんなで盛り上げて入れければと思っていますので、本日もよろしくお願いいたします。それでは第30回ニッポンクラウドワーキンググループ大阪会合開始致します。

2.NCWGのご紹介
会長 小堀 吉伸

IMG_1525_R
NCWGは現在、メンバー80社、サムライクラウドサポーター5名、ご協賛20社の会となりました。
設立時から活動のキーワードとしては、技術的視点及びビジネスモデル視点での「サムライクラウド」とグランデッドなクラウドを統合して行く「グランドクラウド構想」を掲げて、現在も変わらず会の中心コンセプトに据えています。

NCWGとして、ベンダーニュートラルだからできる、あらゆるクラウドの統合を目的に、グランドクラウド構想のもとに様々なクラウドに留まらず、さまざまなサービスをつなげることで日本のクラウドビジネスに貢献していきたいと考えております。
我々の会が、ベンダーニュートラルだからこそできるということがあり、さらにやるべきことが有ると考え活動を続けて行く所存です。

具体的な会の活動としては、会合以外にサムライクラウド部会、クラウドアプリケーション部会、クラウドビジネス推進部会、クラウドサービス部会の4つの部会があり、また実行于委員会で会を運営しています。

※発表資料はこちら

3.新規メンバー・協賛のご紹介
株式会社ブリッジ
弊社は中国に会社がございまして、元々は中国に進出する日系企業のIT支援をしておりましたが、2008年に東京に進出し、日本・中国両方からご協力できるようになりました。
日本国内でクラウドとスマートデバイスを使ったアプリケーションを提供させていただいております。
今は中国だけではなくミャンマーの方でもサービスを提供しておりますので、何かございましたら気軽にお声掛けください。よろしくお願いいたします。

4.部会報告

サムライクラウド部会
部会長 野元 恒志

IMG_1528_R
みなさんこんにちは!大阪のみなさん初めまして。東京から来ているみなさんはお疲れ様です。
サムライクラウド部会長の野元と申します。
大阪会合は年に一度ということでサムライクラウドの基本的なところに触れたいと思っています。
サムライクラウド部会ではSAMLをつかったIDフェデレーションの実証実験、例えば外部団体のCBA(クラウド・ビジネス・アライアンス)との実験では”NCWGのIDを使ってCBAさんのサービスを利用する”逆に”CBAさんのIDを使ってNCWGのサービスをする”というような検証を行いました。
SAMLのIDフェデレーションとは別にOpenSocialのガジェットを使ったクラウド・アプリケーション・デスクトップというものもサムライクラウドのコアとしています。SAMLで認証の横串、OpenSocialで画面の横串ということでサムライクラウドの出発点です。
2015年度は引き続きSAML、OpenSocialなどのサムライクラウドにかかわる部分の啓蒙活動を企画しています。また、OpenSocialを使う際に必要ないろいろなAPIの研究もテーマにしたいと思っています。

※発表資料はこちら

クラウドアプリケーション部会
部会長 前本 知志

IMG_1530_R
みなさんこんにちは。クラウドアプリケーション部会の前本と申します。
クラウドアプリケーション部会を簡単に説明すると開発者など、クラウドでアプリケーションを作る人たちの部会です。
クラウドでは特にIOTというのが流行っていますが、今現在のテーマとしては人の動線をデータ化してクラウド上にアップロード、まずは貯めるところまでを行っています。Ingressという位置情報を使ったゲームがあると思いますが、そういった形で人の動線として貯めていくことを考えています。
次回の活動からはデータを貯めるDBとして通常のRDBMSではなくNoSQLであるMongoDBをつかってインストール→コマンド実行→アプリから実行という流れで予定しています。

※発表資料はこちら

クラウドビジネス推進部会
部会長 藤田 浩之

IMG_1531_R
クラウドビジネス推進部会、部会長の藤田です。よろしくお願いします。
普段の会合ですとなかなかディスカッションする機会がなかなかありませんので、クラウドビジネス推進部会では各社のクラウドの事例などを発表したりディスカッションすることで、ビジネス面での連携を図っております。
また前回の会合で仮想協業モデルを発表させていただきました。仮想協業モデルというのはメンバーと協賛さん集まったメンバーで互いのサービスを組んで何ができるのかということを検討し、仮想的に協業してみるというものです。
それをきっかけにビジネスを作っていくというような活動も行っています。

※発表資料はこちら

クラウドサービス部会
部会長 小堀 吉伸

IMG_1534_R
クラウドサービス部会長の小堀です。
クラウドビジネス推進部会は技術・機能の視点からビジネスを考える部会とすると、クラウドサービス部会は”サービス”の視点からビジネスを考える部会で、クラウドサービスを「インターネットを介して利用する無形の経済的な価値提供機能」と定義し、それをベースとして、成功しているサービスだけではなく、失敗してるサービスも研究・ディスカッションします。
始まったばかりの部会で、まだ2回しか開催していないので出来上がった部会には参加しずらいと思っている方も是非参加してみてください。

※発表資料はこちら

5.講演① 「社会の価値を創造する データ駆動型社会」
国際大学GLOCOM客員研究員 サムライクラウドサポーター 林 雅之 氏

IMG_1538_R

只今ご紹介に預かりました。国際大学GLOCOM客員研究員とう立場でお話しさせていただきます。
本日のテーマといたしましてはビックデータとオープンデータに関してということなのですが、それだけではちょっと芸がないなということでもう少し幅広い主観で「社会の価値を創造する データ駆動型社会」という形でお話しさせていただこうと思います。

<データ駆動社会とデジタルビジネス>

これまでインターネット~モバイルの普及という流れがありましたが、現在中心にになっているのはやはり”IoT”、”AI”で、サーバー空間と社会がどんどん繋がっていくようになっていくと思います。
モバイル・家電などのモノがインターネットでデータを蓄積し、そのビッグデータの解析処理・テクノロジーが進化していくと人工知能に繋がっていくという流れがこれからも続いていくという状況になっています。また、あらゆる分野でこのデータ社会への取り組みが世界だけではなく日本でも行われていますので、今回は事例を交えて紹介していきたいと思います。

すべてのものをデータ化して利用する。デジタルビジネスが進展していく中で、いろいろなプレイヤーがかかわっていくというIDCさんの調査結果が出ていますが、プレイヤーはそれぞれ以下のようにわかれています。

Digital Resister :デジタルビジネスの反対者(14.2%)
Digital Explorer :デジタルビジネスへの可能性を探る人(31.8%)
Digital Player :デジタルビジネスの現場の当事者(32.4%)
Digital Transformer:デジタルビジネスへの移行支援者(13.6%)
Digital Disruptor :デジタルビジネスによる破壊者(7.9%)

<社会基盤データ(オープンデータ等)の活用>

データとしては政府や自治体などの公共機関がオープンに提供可能な行政情報で、機械判読に適したデータ形式で提供される商用利用・二次利用可能なデータとしてオープンデータと呼ばれていますが、民間企業や個人が提供するパブリックな二次利用可能なデータをオープンデータと呼ぶこともでき、これらのオープンデータを利用したイノベーションをおこすことによって相当な経済効果も見込まれています。

Public Sector Information:政府や自治体などの公共機関の行政政情報
Open Government Data :政府や自治体などの公共機関が公開する二次利可能なオープンデータ
Open Data        :政府・民間企業・個人が公開するオープンデータ
Public Bigdata :GPS、センサーデータなどで収集したオープンデータ

公開されているデータとして、例えばアメリカでは1,1000のデータセットが公開されていて、このデータを使っていろいろなアプリケーションが開発されています。
医療ビックデータとして、例えばオープンデータをうまく使ってがん治療に生かそうというというものや、アルツハイマー病患者のゲノム解読データを積極的に公開するような取り組みが行われています。
震災ビッグデータという形で、タクシーの走行記録や、各都市の人口統計などが公開されており、視覚的に表示させて比較したりすることができる予定ですし、地下鉄の動き・モバイルネットワーク状況・監視カメラの位置・ツイート・Instagramの投稿などの情報をマップに表示させてリアルタイムな変化を見ることができる「WeAreData」も非常に面白いと思います。

また、観光にもビックデータを活用していこうという動きも増えてきています。外国の観光客がきたときにどういう動きをとるかというのを観光庁が中心となって分析しはじめていて、例えば旅行前に海外の方々がSNSでどういう情報を収集しているのか、共感しているのかまで収集・分析し、各地域ごとに観光戦略に役立てようとしています。

データを使った仕組みについては、データ供給事業者が公開したデータをデータ仲介事業者を通してデータ分析事業やアプリケーション開発者が最終的にコンシューマに届けるという仕組みを作っていくのではないかな、と思っています。

データ供給事業者・データ化支援事業者
-> データ仲介事業者
-> データ分析事業・アプリケーション開発者
-> コンシューマ

データ仲介事業者の例としては”Open Data Community for Ocean Professionals”という海洋気象データを活用するオープンデータコミュニティや気象データや人工・世帯統計データ、Twitter、口コミデータ、消費者動向データをエリアマップに加工して提供する”3rd Party Data Gallery”という国内の事業も出てきています。
構築支援事業者としては”SocrataOpen Data Portal ”といったデータベース、検索等、オープンデータをポータルとして使えるようにする事業者がありますし、国内でも”オープンデータプラットフォーム”、”SMART OPENDATA”という事業者がサービスを提供しています。
アプリケーション開発の例としては国立気象サービス(National Weather Service)がアルタイムに提供する気象測定データと、農務省が提供する過去60年の収穫量データ、土壌データを利用して農家向けに”Total Weather Insurance”というサービスがあります。

<社会基盤データ(センサー&IoTデータ等)の活用>

APACにおけるIoT市場はデバイス数として日本は9.5億(2019年)、APACは86億(2020年)。市場規模として日本は16.4兆円(2019年)、APACは約70兆円(2020年)という予測がでています。IoTデータが集まてくると自社だけでデータを使うだけではなく加工して付加価値がついたデータが売買されるデータマーケットができていくのではないかなと思っています。

少しIoTの活用例を紹介させていただくと、建機の遠隔監視にクラウド基盤を利用してセンサー情報を収集して安全性を高めたり、車のタイヤにセンサーと取り付けて定期的に空気圧や温度を収集して運転手や管理者に通知する仕組みなどがありますし、国内では弊社の事例となりますがインダストリー4.1Jというものを使って、工場内の機器の制御システムのデータをグローバルモバイルネットワークを通じて、クラウドに収集ぢ、監視・分析を行い異常通知・原因解析・復旧支援・改善提案に利用するといった実証実験も行っています。

また、これからコンピュータがどんどん増えていきますが、年間1兆個という大量のセンサーを活用する、つまり70億人が毎年150個のセンサーを使うことになりますが、そういったことで地球規模で世界の食糧不足、未整備の医療体制、水不足、エネルギー枯渇などの問題解決をしていこうというトリリオン・センサープロジェクトという動きがあります。
これまではクラウド上にあるデータは企業や個人をターゲットにしてきましが、これからはスマートマシンのようなマシンやデバイスなどターゲットを広げいかなければならないと考えています。
IDCさんの調査では5年後には全IoTデータの90%がクラウド上で利用されるとなっています。

[まとめ]
●ITの浸透があらゆるモノに深化しデータが付加価値 創出の中核になり、デジタルビジネスが進展
●オープンデータ等の社会基盤データとプレイヤー相関
●センサーデータ(IoT)の生成データの活用からトリリオンの世界へ
●ビジネス創造のためのIoTキャンバスを描く

※発表資料はこちら

6.講演② 「クラウドからビッグデータへ - データサイエンティストのすすめ -」
大阪大学 理学研究科 数学専攻 准教授 鈴木 譲 氏

IMG_1547_R

R言語について、Twitterのテキスト解析のデモを交えごお話をいただきました。
実際のクラウド上のデータ(Twitterのデータ)を利用して、R言語、ビッグデータについて大変わかりやすくお話をいただきました。(以下の内容につきましては、お話しいただいた概要のみ記載いたします)

・専門は情報数理
– 証明ができないと明確な言葉にはしないタイプ
– ベイジアンネットワーク確率の第一人者
– ダンディハウスに550回以上通う(エステ評論家)
・データサイエンスの進展と取り巻く背景
– ビッグデータ
・データサイエンス≒サイエンス
・数学以外の他の学問は、ことごとくデータから法則性を見出す仕組み
・証明を見るまで信じない
・事実に基づいて判断することが大事
・サイエンティスト=データサイエンティスト(大学以外でも)
・データサイエンティスト
– 身近なデータから自分が初めて法則性を見出す喜び
– 事実に基づいて判断することを求められる
– ビジネス、科学に応用
– 必要なスキル
・分析力/洞察力
・開発力
・ビジネス力
・知識獲得力
– 「できる人でないと、一人前にはなれないかもしれない」
・R言語:統計を扱うための専用言語
・なぜExcelではなくR言語?
– オープンソースなので環境を選ばない
– マニュアル等はネット検索でおびただしい数が存在している
– ユーザー層:一般ビジネスマン/大学、研究者/データサイエンティスト
– 細かいプログラミングができる 等
・R言語の学習は難しくない
– 1分ですぐにインストールできる
– NGな点はオープンソースなので間違っていることもあること
・データ解析に必要な統計学
– 可視化
– 回帰分析
– 統計的検定
・2年前から留学生向けに授業でR言語をやっていた
– 2015年の授業は「金融工学のビッグデータ的アプローチ」
・無限の可能性:Rによるビッグデータの応用
– データ解析の求人が、格段に増えている
・R言語はどのように動くか ⇒デモンストレーション
– 詳細なプログラミングは必要ない
– C, Javaに比べると難しくない
・Twitterによるテキスト解析 ⇒デモンストレーション
– RからTwitterのデータを読む
– Twitter Apps(TwitterのAPIをたたくことができる)
・自分のTwitterのアカウントからツイートしているのと同じことになる
– Joe Suzukiのタイムライン
・直近の1,000個のツイートを入れる(データフレームに変換)
– 直近の20件のツイートを実行
– 正規表現でないと認識をしないので苦労した
– iPhone, Foursquare, Webのどれから入力したかの属性を出す
(ex. 9~11月の12~23時、曜日別)
– 仮説:「スマホとWebではツイートの長さが違う」
・検定:「ツイートの長さは違う」を証明
– Twitterをダウンロードして内部で解析(R Twitter)
– Rは可視化に優れる(グラフ化:曜日、時間別のツイート数 等)
・日本語のテキストマイニング
– RMeCabが標準と言ってもいい
– 形態素解析
・Joe SuzukiのTwitterはネガティブ、ポジティブのどちらが多いか
⇒デモンストレーション
– 辞書(東工大の先生が作成)を利用(-1~1)
– 各ツイートの中のワードで何個あるか
– 実行、スコアリング →ネガティブという結果に
・ グラフ化、月毎に分かる
・テキストマイニング
– RMeCab(日本語で扱える)
・クラスタリング
・トピック分析
・Python vs R
– Rではスピード感が遅く、バクが多い(お客様への納品は難しい)
– Rはプロトタイプで構築する 等
・まとめ
– ビッグデータの可能性をビジュアライズしてみては
– 地図を見ているよりは、歩き始めてみれば
・家計簿や体重の推移等、身近なことの解析から
・Rをインストールして、1+1を実行してみては?

<Q&A>
Q1:データ解析に縁遠い人に、ここから始めてみてはというアドバイスを?
A1:・まず慣れること、実際にさわってみては
・入力と出力の関係を定性的に理解する
・R言語は面白くいろんなことに使える、趣味として好きになればよい

Q2:課題を教えてほしい
A2:・ビッグデータのワードを出すと上司も納得するなど、勢いは止められない
・現在は学生、学会などで「データサイエンスはどこからくるのか?」という
ような状態
・ビジネス的に広めていくことが大事
・具体的に動かしてみて勢力を増すことが大事で、まだ課題はみえていない

Q3:ビッグデータの解析のライブラリは揃っているのか?
A3:・パッケージは欲しいものはあるが、インストールしても動かないものもある、
ソースを見てみると不安なものもある

Q4:英語でしか扱えないのもが多いのでは? 日本語対応は?
A4:・日本語の文章は海外のパッケージでは動かない
・RMeCabが日本語では定着している

Q5:少量のデータの場合、何件あれば信用に足る分析ができるのか?
A5:・一概に何ことは言えない(属性にもよるので)
・該当の業務知識のある人が判断するのがいいのでは
・統計的に全個数の解析はバカバカしいので、数学的なデータはある

Q6:Rが遅いとのことだが、どの位の規模の件数?規模間ではどのくらいが限界か?
A6:・直感的にはPythonの1/10くらい
・件数にも依存するので一概には言えない
・納品するにはPythonで、社内分析にはRで、というような認識
・大学の研究者はRが多い
※発表資料はこちら

7.GMOクラウドWEST社からの各種ご紹介
GMOクラウド株式会社 西木 有里 氏

IMG_1557_R
・GMOクラウドの会社概要
– 1993年設立
– ホスティングサービス事業、セキュリティサービス事業、ソリューション
サービス事業を展開
– 2014年東証一部へ上場市場変更
・GMOクラウドのパートナー制度
– 14年前の2001年から展開
– 3つのパートナー制度
・販売を行う「セールスパートナー」
・開発を行う「アプリケーションパートナー」
・構築・運用を行う「ソリューションパートナー」
・セールスパートナー
– GMOクラウドのパブリッククラウド「ALTUS」がメイン商材
・Basicシリーズ
– ミニサーバー
– リソースパック
・Isolateシリーズ
– 仮想ルーター + 仮想サーバー + 追加リソース
・導入事例①:ソリューションパートナー
– 画像検索サービス
– 課題:増大し続ける転送量課金(AWS利用)
– AWS 300万円/月額 → ALTUS 70万円/月額(1/4)へ
・導入事例②:アプリケーションパートナー
– シックスアパートの「Movable Type Cloud」
・クラウド型のCMSサービス(Movable Type)
・GMOクラウドプランとIDCフロンティアプランがある
– 効果:低価格のユーザーが増えた 等
・パートナーとの共同開発もやっている
– 共同開発事例:ファイル執事(クラウド型ファイルサーバー)

<Q&A>
Q1:ソリューションパートナーの目標数は?
A1:・件数目標は設けていない
・金額は、初期金額1,300万円、月額50万円を目標にしたが、2015年1~6月の
結果では大幅に達成できた

Q2:ソリューションパートナーの対応できる業種の変化は?
A2:・案件の変化として、サービスのみへの期待から、Webから基幹システムへの
要望が増えている

Q3:セールスパートナーになるための条件はあるか?
・3つの制度共通で5.25万円の契約金が必要(キャッシュバックあり)
– ビジネスへの本気度を測らせていただくため
・セールスパートナーは上記以外は条件はない
・他の2制度は審査がある
– ソリューションパートナー
・SIの得意分野と実績 等
– アプリケーションパートナー
・構築予定のアプリケーションの概要
・サーバー環境
・ビジネスの目標 等

※発表資料はこちら

8.会長からの総括
会長 小堀 吉伸

本日お話しいただいた、林さん、鈴木先生、お忙しいところお時間をいただき、有意義で面白いお話しをありがとうございました。

ニッポンクラウドワーキンググループは今年で4年目になりますが、3回目の大阪会合を迎えることができました。今回の大阪開催につきましては、GMOクラウドWESTさんには会場をご提供いただき、増田社長、準備をしていただいた木下さんには、大変感謝をしています。ありがとうございました。

今回、大阪で会合を開催したのは、普段交われない方々との交流を深める目的もあります。ご参加された皆さん、是非コミュニケーションを深めてていただき、これからのクラウドビジネスの促進に利用していただきたいと思います。

また、11月でニッポンクラウドワーキンググループは5年目に突入しますので、益々活性化させていきたいと思います。活動をより活性化させるために、昨年から実行委員制度を採り入れ、メンバーおよびご協賛の方々で、会合運営を行っています。是非、一緒に運営を行いたい方は、お手を上げてください。

本日は大変盛況のうちに終わることができました。ありがとうございました。

9.連絡事項
・次回会合は、7/17(金)にさくらインターネットさんに会場をお借りして、「IoTの可能性」と題して行います。
・9/11(金)には新宿のスターティアさんに会場をお借りして会合を予定しています。

■NCWG実行委員とお手伝いいただいた方々
IMG_1502_R

10.懇親会
懇親会についても大いに盛り上がり、メンバー・ご協賛の方々との積極的な交流を図ることができました。
IMG_1562_R

【NCWG実行委員 報告書作成者】
佐々木 泰 (株式会社トランスウエア)
横手 広樹 (株式会社クリエイトラボ)
尾鷲 彰一 (株式会社オープンウェーブ)


8月 2020
月曜日 火曜日 水曜日 木曜日 金曜日 土曜日 日曜日
2020年7月27日

カテゴリー: General理事会・実行委員会 場所:オンライン

2020年7月28日 2020年7月29日 2020年7月30日 2020年7月31日 2020年8月1日 2020年8月2日
2020年8月3日 2020年8月4日 2020年8月5日 2020年8月6日 2020年8月7日 2020年8月8日 2020年8月9日
2020年8月10日 2020年8月11日 2020年8月12日 2020年8月13日 2020年8月14日 2020年8月15日 2020年8月16日
2020年8月17日 2020年8月18日 2020年8月19日 2020年8月20日 2020年8月21日 2020年8月22日 2020年8月23日
2020年8月24日 2020年8月25日 2020年8月26日 2020年8月27日 2020年8月28日 2020年8月29日 2020年8月30日
2020年8月31日 2020年9月1日 2020年9月2日 2020年9月3日 2020年9月4日 2020年9月5日 2020年9月6日