データがなければ、AIは何もできません
現場のデータを、すぐにAIで活用できないのはなぜでしょうか？
生データの欠如
01
過去2～3年分の設備の生データはありますか？
高頻度のセンサーデータが機器やファイル内から失われると、AIは故障や品質問題の原因を再び学習できません。
遅く、不完全な検索
03
検索に数分かかる、一部のサンプルしか残らない状態では、即時判断や反復学習につながりません。
そろっていないデータの時間軸
02
センサー・ログ・映像が異なる時間軸で保存されていると、出来事の前後の状況や因果関係を再現できません。
実運用につながらないPoC
04
収集・変換・API・安全対策を毎回作り直すと、AI PoCを現場運用や全社展開につなげられません。
デモ動画で実際の使用例をご覧ください
設備振動AI
高速振動の生データとFFTで、異常兆候や保全時期を判断します。
機器の記録装置
センサーデータと映像を同じ時間軸で再現し、故障や品質問題の原因を追跡します。
LLMデータ分析官
自然言語の質問をSQL・図表・診断レポートへ変換し、分析時間を短縮します。
OPC-UAヒストリアン
PLCデータを自動で収集し、エッジでの長期履歴管理とリアルタイム分析を実現します。
多くの現場で実証済のデータ基盤
製造・モビリティ・エネルギー・公共・金融の現場で実績を持つ産業データ基盤
大規模な車両走行データの分析
50倍高速
製品不良の低減・管理
コストを50～60%削減
PLC内のセンサーデータ処理
毎秒2,400万件
全国水資源の即時データ基盤
毎秒1,700万件
大量データの統合管理
総レコード数30億件
衛星経由の船舶データ管理
200隻以上
株式データの即時保存
毎秒30万レコード
24時間365日IoT保険
100万台以上
HD現代マリンソリューションは、世界の船舶管理でInfluxDBをMachbaseに置き換え、運用しています。
人工衛星を通じて集めた数百隻分の船舶データを保存・管理し、船の状態をリアルタイムで把握しています。
2018年以降、約9,000億件のデータを蓄積しており、毎日数千万件の船舶データをサービスに活用しています。
韓国電力とETRIの電力データプラットフォームでは、従来のHadoopを用いた構成の複雑さと保守の負担により、性能と運用コストが課題になっていました。
Machbaseを導入し、大量の電力データをリアルタイムで収集・保存・分析・可視化するシステムを構築。コストを従来の6分の1以下に抑え、処理性能を50倍以上に高めて、電力データサービスを運用しています。
従来のMS-SQLの性能限界により、リアルタイムのデータ収集・分析に課題を抱えていたロッテ七星飲料は、2021年にMachbaseを導入しました。
導入後は、毎秒最大20万件のデータをリアルタイムで処理し、必要なデータの抽出と分析を行っています。
この仕組みを製造工程の分析や品質改善に活用しています。
ハンファ損害保険は、100万台以上の車両から走行データをリアルタイムで収集し、保険サービスと連携させています。
Machbase Cluster Editionを中核のデータ保存基盤として、全国の車両の走行情報を管理。高可用性技術で障害に対応し、24時間365日の安定したサービス運用を支えています。
収集から分析・AI活用まで、
Machbase Neoひとつで
階層
01
現場を記録します
DBエンジン
高頻度のセンサー・ログ・時系列生データを高速収集し、即時圧縮して長期保存します。
毎秒数百万件の高速取り込み
生データを即時圧縮
標準SQLですぐに分析
エッジ・サーバー・クラスタ拡張
階層
02
データを理解できる形にします
データサービス基盤
収集・変換・分析・可視化・APIを連携させ、AIや業務システムがOTデータをすぐに利用できるようにします。
HTTP・MQTT・OPC-UA接続
TQLによるデータ変換と分析
Dashboard・Tag Analyzer
API・Token・X.509認証
階層
03
データの理解を行動へ変えます
AIアプリ実行環境
JSHと標準アプリで、分析結果を警報・保全・品質・運用業務に活用します。
データ複製
OPC-UAクライアント
機器の記録装置
LLM対話・業種別アプリ
Q&A
既存のヒストリアンやRDBMSがあっても必要ですか？
はい、必要です。既存のヒストリアンやRDBMSだけでは、増え続けるデータ量に対応しきれません。
既存システムを保ち、高頻度の生データ、長期履歴、AIへの即時データ供給が必要な領域から始めましょう。
エッジとクラウド、どちらに構築？
データが発生するエッジから単一サーバー、クラスターまで、共通のデータ構造で導入し、拡張できます。
まだAIモデルがなくても始められますか？
はい、始められます。生データの収集、時間軸の整合、長期保存、即時検索を先に検証しておけば、AIモデルの導入後、目的のビジネスをより迅速かつ正確に構築できます。
デモでは何を確認できますか？
デモ版でも機能は制限していません。お手持ちの実データやサンプルデータを使い、収集、圧縮保存、SQL検索、チャート、ダッシュボード、APIまでの一連の流れを確認できるため、導入の可否をすばやく判断できます。
