東京工業大学に「産総研・東工大 実社会ビッグデータ活用 オープンイノベーションラボラトリ」（RWBC-OIL）を設立

東京工業大学に「産総研・東工大 実社会ビッグデータ活用 オープンイノベーションラボラトリ」（RWBC-OIL）を設立
―実社会ビッグデータ活用技術による新たな価値創造を実現―

国立研究開発法人産業技術総合研究所（理事長 中鉢良治、以下「産総研」という）は、2017年2月20日に「産総研・東工大 実社会ビッグデータ活用 オープンイノベーションラボラトリ」（AIST- Tokyo Tech Real World Big-Data Computation Open Innovation Laboratory； RWBC-OIL）を国立大学法人 東京工業大学（学長 三島良直、以下「東工大」という）と共同で東工大 大岡山キャンパス内に設立しました。産総研のオープンイノベーションラボラトリ（OIL）^[用語1]は、産総研の第4期中長期計画（平成27年度～31年度）で掲げている「橋渡し」を推進していくための新たな研究組織の形態で、RWBC-OILがその6件目となります。

実社会にはテキスト文書や画像ファイルといったデータベース化が容易ではなく種類の異なるデータ（非構造化データ）が膨大に計測・蓄積されています。これらビッグデータを実社会における課題解決に活用するためには、異種・大量なデータの効率的な処理を複数の計算機を適材適所に組み合わせることができる計算プラットフォームの構築が必要です。また、その計算プラットフォーム上で、異種・大量のデータを処理して知識を導き出すためのデータ解析技術も必要となります。こうした実社会のビッグデータを迅速かつ的確に分析することで、業務効率の向上や適切な状況判断の実現だけではなく、これまでになかった新しい製品やサービスを創出することが可能になります。

産総研は、計算機の能力を最大化して高速・大量にデータを処理する高性能計算の研究においてトップレベルの技術を有しています。非構造化データの解析技術としては、サービスや生活中で生成される各種のビッグデータを統合し現象の背後にある関係を5W1H化するなど構造的に表現して、現象の予測やシミュレーションを可能にする確率モデリングの研究開発を進めています。また、データの次元が増えるほど偶発的な検出が増え、真の発見が難しくなる課題を解決するために、出現頻度の低い組み合わせをデータから取り除き、予測値を比較することで格段に精度の高い予測値を算出する独自アルゴリズムの研究開発も進めています。

東工大は、計算プラットフォームの構築技術として、世界トップクラスのスーパーコンピューターであるTSUBAMEシリーズに代表される大規模スーパーコンピューター構築技術やTSUBAME-KFC^[用語4]で実現された世界一の省電力計算機技術を有しています。また、大規模スーパーコンピューター上で高性能を発揮するビッグデータ処理技術や高速・省資源型の深層学習技術^[用語2]やそれらのアプリケーション分野への応用技術、さらには交通量や株価といった社会・経済に関する実社会規模の現象の分析に適した大規模エージェントシミュレーション技術などの、卓越したビッグデータを活用する解析技術の研究開発を進めています。

今般、産総研と東工大は新たな産総研の拠点（RWBC-OIL）を東工大 大岡山キャンパスに設置し、産総研と東工大が有する計算プラットフォーム構築技術とビッグデータ処理技術を融合します。さまざまな分野に適用できるビッグデータの処理・解析技術を提供するオープンプラットフォームを構築することで、新たな価値を創造するための研究開発を行います。またRWBC-OILでは民間企業と密接に連携し共同研究や技術移転を進めることで、得られた成果の速やかな産業化と社会実装を目指します。

図1. 産総研・東工大 実社会ビッグデータ活用オープンイノベーションラボラトリ（RWBC-OIL）

RWBC-OILで行う主な研究

大規模スーパーコンピューター技術を最大限活用したビッグデータ処理プラットフォームを研究開発します。DNAの塩基配列を読みとるゲノムシーケンサーからのデータやソーシャルネットワークにおける関係を示す大規模グラフデータの処理、画像認識といったこれまでのスーパーコンピューターではあまり適用されないタイプのデータに対して、大規模データ処理技術を適用し、世界最高性能のAIプラットフォームとして開発中のAI橋渡しクラウド（ABCI）^[用語3]や世界トップクラスの大規模スーパーコンピューターTSUBAME 3.0/2.5^[用語4]上に実装する研究を行い、さまざまなアプリケーションへの適用を可能とするオープンなプラットフォームを構築します。さらに、このプラットフォームの運用を通して、ビッグデータを活用するためのエコシステムとオープンプラットフォームのあり方について検討し、データセンター事業者などへの技術移転を通した産業応用を目指します。

社会に埋め込まれるさまざまな高精度センサー（ドライブレコーダー、監視カメラ、航空機・人工衛星）を通じて得られる、異種・大量データに対して、深層学習処理基盤を用いた解析を行い、省人化や新たな社会サービス創出につなげます。

また、確率モデリング技術と大規模エージェントシミュレーション技術を融合し、例えば工業分野における組み立て作業工程の最適化や大規模構造物の診断、政策分野における地域振興のための意思決定支援、サービス分野における高齢者の健康推移・将来予測などの適用を目指します。

さらに、データを特徴づける要素が多いもののデータ量が十分でないヘルスケア・ゲノム解析・IT創薬などの分野におけるデータを対象に、独自のアルゴリズムを実装し自動的に実行する汎用ツール・ライブラリを開発します。ABCIとTSUBAME3.0上で効率的に並列計算処理を行うことができるシステムとして実装し、大規模な実データでの評価を行います。