⼤規模ログデータのディープ解析によるサービスのスマート化

研究背景・目的

ビッグデータを活用して産業システムやサービスを改善する挑戦が世界中で盛んに行われています。例えば大量生産かつ顧客個別の要望にも対応できるマスカスタマイゼーションは、低コスト化と顧客満足度向上を同時に達成して、生産者と顧客の双方にメリットをもたらすと注目されています。これは工業生産に限らずネットのサービスでも同様です。サービスを利用する人の振る舞い（ログ）を解析することで、利用者の個別のニーズに対応するスマート化を進めることができます。本研究では、膨大なデータをリアルタイムに処理する「ビッグログデータ解析」と、サービス利用者の振る舞い分析から得る意外な発見でサービス向上を目指す「ディープログデータ解析」の二つをテーマに据えています。

研究内容

ビッグログデータ解析の具体的な課題である処理能力の改善を進めており、秒間1万件以上のウェブサイトへのアクセスをリアルタイムに集計して、3Dの地球画面に可視化するシステムを開発しました。これは、広く使われているオープンソースのログシステムと可視化ツールに、分散処理フレームワークによるスケーラブルな解析モジュールを組み合わせることで実現しています。ディープログデータ解析には、複数システムのログを統合したり、利用者や製品、更には社会動向についての情報を参照したりすることで、意外な発見を得る可能性があります。実用性の高い解析システムを目指して、ログの時系列データと、それ以外の情報との組み合わせを効率的に処理するモデルの設計に取り組んでいます。