　同社では今回、各種機器やセンサー、業務システムからのデータなど多様な形式の情報から効率的に分析目的のデータを抽出・作成する「Big Data Discovery（BDD）」と、データ構成を分析者の視点で再定義して管理できる「NX Context-base Data Management System（CDMS）」を新たに開発。データを統合的に分析、利活用するための事前準備を支援するサービスとして提供する。

　現場データ準備・可視化サービスは、散在する機器やセンサー、業務システムからのデータ、画像や映像、音声データなど、分析に必要なデータを全て1つの管理システムに継続的に集約し、目的のデータを容易に抽出・作成できるようにする。これにより、分析データの準備に要する負荷を軽減できる。また、異なるシステム間のデータ関係性を自動で表示するBDDの機能により、集約データの中から分析者が着目した項目と似た名称の項目を容易に見つけ出すことができる。

　現場データ管理サービスは、機器やセンサーなどから得られる各種現場データに、同社の監視制御データ活用基盤「NX IoT Gateway」を用いて、データの単位や取得日時などの情報をひも付けて収集する。それらのデータは、CDMSを用いて分析者視点で再定義できる。これによって必要なデータが容易に探せるため、業務知識が少ない人でも理解しやすくなり、データをさまざまな分析やアプリケーション開発で活用可能になる。

　さらに同社は、これらのサービスをAI（人工知能）やBI（Business Intelligence）ツールを活用した「プロフェッショナル分析サービス」（提供中）と組み合わせることで、データ分析をトータルに支援する。

社会・産業インフラ向けデータ分析基盤のサービス概要図（クリックで拡大）出典：日立製作所

日本版第4次産業革命が進化、製造含む5つの重点分野と3つの横断的政策（前編）
経済産業省は2017年3月に発表した日本版の第4次産業革命のコンセプトである「Connected Industries」を進化させる。より具体的な取り組みを盛り込んだ「Connected Industries 東京イニシアティブ 2017」を新たに発表した。本稿では2回に分けてその内容をお伝えする。
「第4次産業革命」に抵抗感？　調査で分かった日本の製造業の本音
IoTやAIなどを活用する「第4次産業革命」の動きが活発化している。しかし、国内外の企業を調査したアンケートでは、日本の製造業はこの革命に積極的な姿勢を見せているとは言い難い。いわば、第4次産業革命に対してやや及び腰になっているといえる。
第4次産業革命って結局何なの？
製造業の産業構造を大きく変えるといわれている「第4次産業革命」。しかし、そこで語られることは抽象的で、いまいちピンと来ません。本連載では、そうした疑問を解消するため、第4次産業革命で起こることや、必要となることについて分かりやすくお伝えするつもりです。第1回目はそもそもの「第4次産業革命とは何か」を紹介します。
第4次産業革命が生みだす「つながる産業」、3つのWGが目指すもの（前編）
ロボット革命イニシアティブ協議会は2017年6月に3つのワーキンググループの活動報告と2017年度の取り組み方針について紹介した。本稿では前編で「IoTによる製造ビジネス変革WG」と同WGのサブWG活動内容を、後編で「ロボット利活用推進WG」と「ロボットイノベーションWG」の活動の様子を紹介する。
日本が描く産業の未来像「Connected Industries」、世界に発信へ
日本政府は、ドイツの「インダストリー4.0」、フランスでの「産業の未来」などに当たる、政府主導の将来の産業コンセプトとして「Connected Industries（つながる産業）」を発表。今後、同コンセプトを軸に各種施策を進めていく。
当たらない需要予測とうまく付き合う法
今日の製造業が抱えている根本問題は「大量・見込み生産の体制を残したまま、多品種少量の受注生産に移行しようとしている」ことにある。生産計画を困難にするさまざまな要因を乗り越え、より良い生産計画を実現する方法を検証してみよう。