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Machbase Neo로 AI 학습의 한계를 뛰어넘어 더 빠르고 효율적인 데이터 분석을 실현하세요!

複雑な座標の数字を読み解く代わりに、SQLで位置を直接地図に表示できたらどうでしょうか？ 「こんなことまでできるの？」と思える機能、GEOMAP()をご紹介します。 GEOMAPとは GEOMAPは、地理的な地図上に測定値を重ね、図形やグラフとして表示する仕組みです。 Machbase Neo v8.0.44から、保存したGPSや緯度・経度の情報をSQLで問い合わせ、読み取りにくい数値の代わりに、地図上の位置として表示できるGEOMAP()が利用できます。 GEOMAP()を使えば、緯度・経度のデータを地図上で直感的に可視化できます。 主要な機能と活用方法、具体例を順にご紹介します。😊 GEOMAPの主な機能 多様な地理データとポップアップ・ツールチップ：マーカー、図形、ポップアップ、ツールチップを地図に表示できます。 SQLで簡単に操作：使い慣れたSQL環境から、簡単なコマンドで地図データを作成・操作できます。 柔軟なタイルマップ対応：標準のOpenStreetMapタイルを使うほか、社内のセキュリティ方針に合わせて別のタイルサーバーを設定で

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今回のブログでは、「K防衛」として知られる韓国の防衛産業を支える装備システムにおいて、エッジ機器上の時系列DBMSをどのように活用できるかをご紹介します。 エッジ機器とエッジコンピューティング 韓国の防衛装備を考える前に、まずデータ処理モデルの世界的な変化を見てみましょう。 その変化が、エッジコンピューティングです。従来はすべてのデータをクラウドへ送って処理する方法が中心でしたが、現在は端末機器側で処理する方向へと移っています。 この変化には、主に3つの理由があります。 リアルタイム処理 — クラウドとの往復では時間がかかりすぎます。 データの安全性 — データを外部に置かずに保護できます。 コスト削減 — クラウドやサーバーのストレージを別途使う必要を減らせます。 こうした利点から、エッジコンピューティングへの関心が高まっています。 韓国の防衛装備の現状と、これからのデータ処理アーキテクチャ 韓国で独自開発、または運用されている防衛装備を、以下の表にまとめました。 自律的に動く各種装備は、動作中に生じる膨大なデータを自ら保存・処理し、それに対応

背景 Machbaseのお客様から、よく寄せられる質問があります。 「MachbaseのバックアップファイルをAmazon S3に保存した場合、そのデータに直接アクセスできないだろうか？」というものです。 Machbaseのバックアップ・マウント技術は、米国と韓国で特許登録されている、独自性の高い優れたデータ管理機能の一つです。ただし、製品を設計した当初は、Amazonのようなクラウドにバックアップを保存することを想定していませんでした。そのため、S3のような低コストのストレージに保存したバックアップからデータを取り出すには、ダウンロードまたはコピーを行い、復元する必要がありました。 そこで本記事では、クラウドが普及し、多くのバックアップが低コストのS3互換ストレージに保存される2025年の環境で、Machbaseのマウント機能を利用できるか検証します。 Machbaseのバックアップ・マウント機能について詳しくは、こちらの記事をご覧ください。 検証環境 実際のAmazonの環境でテストするには、時間と費用がかかります。今回はローカルにS3互換の

Machbase NEO V8.5が切り開くAIエージェントの時代 データは山のようにたまる一方で、それを使って業務を自動化しようとすると、どこから始めればよいか分からない。そんな経験はありませんか？ 従来のデータベース管理システム（DBMS）は、人がSQLを書き、手作業でデータを探索して初めて動く「人中心」の仕組みでした。 しかし、時代は変わりつつあります。データベースを利用するのが人からAIエージェントへと広がる中、Machbaseはその変革の中心を担います。 2026年4月27日午前10時、Machbase NEO V8.5を正式リリースします。AIエージェントが理解しやすく、自律的に働けるよう設計した次世代基盤として、AIデータ管理のあり方を変えます。 また、本日4月20日から1週間にわたり、NEO V8.5の主要機能と技術を順次公開します。 AIアプリケーションが求める次世代データプラットフォームを、どのように実現するのか。ぜひご覧ください！ 1日目：新製品の紹介とNEO DBMSの機能紹介 SDK（Node.js／Python／Go／

産業現場でデータ管理を担当している方なら、一度は次のような悩みを抱えたことがあるでしょう。 「PLCのデータを集めたいだけなのに、ゲートウェイやミドルウェアをいくつ導入しなければならないのだろう？」 「サーバー間のデータ転送が途中で止まったら、欠落した区間はどう復旧すればよいのでしょうか？」 「収集サーバー、データベースサーバー、分析エンジン……管理が複雑すぎて手に負えません。」 現場のスマート化が進む一方で、データの扱い方は依然として複雑です。 そして、その複雑さはコストや障害、運用リスクに直結します。 こうした課題を解決するために、Machbase NEO v8.5が生まれました。   データ収集からアプリケーション開発、そして途切れることのないデータ転送まで。 現場のデータ基盤そのものを変えるアップデートについて、今回の動画で詳しくご紹介します。  NEO V8.5 Appパッケージ 第2弾 JSH & Replication & OPC-UA ※画像をクリックすると、対応する動画に移動します。 JSH 組み込みランタイム：Goエンジ

多くの皆様にお待ちいただいた、革新的なアップデートをお届けします！ 今回のMachbase NEO V8.5は、データ保存速度の向上にとどまらず、 データベースエンジンに「目（Black-box）」と「頭脳（LLM）」を備えました。 これまで分断されていた映像データとセンサーデータを一つにまとめ、 複雑なクエリを書くことなく、AIとの対話からインサイトを得られる、新しい業務環境をご覧ください。 NEO V8.5 Appパッケージ 第3弾 Black-box & LLM ※画像をクリックすると、対応する動画に移動します。 映像とセンサーをつなぐ：Black-Box 産業現場で事故が起きたとき、「なぜアラームが鳴ったのか」を調べるために、私たちは通常、2つの情報を交互に確認します。 一つはセンサーデータのグラフ、もう一つは監視カメラの映像です。 しかし、両者の時刻が正確に一致しないため、原因を再現するのに苦労することがあります。 事故が起きた「その瞬間」を再現 NEO V8.5のBlack-Box機能は、センサーデータと映像を同じ時間軸上に統合します

自然言語でデータについて尋ねると、AIがチャートを描き、ダッシュボードまで作ってくれる時代になりました。 Machbase Neoのneo-pkg-llm-chatパッケージは、そのような体験を実現するLLMエージェントです。 ただ、以前のバージョンを使った方は、一度はこんなもどかしさを感じたかもしれません。 「OllamaのようなローカルLLMを接続したら、関係のないツールばかり呼び出す…」 「APIの費用が、思っていたより高いのでは？」 「複数人で使うと、誰かが重い分析を実行している間、ほかの人の応答まで遅くなります」 私たちMachbaseも同じ課題を感じていました。そこで、neo-pkg-llm-chat 2.0.0では全面的に設計を見直しました。本記事では、その成果をご紹介します。 従来の1.xと比べて何が良くなったのか、主なポイントを見ていきましょう。 ハーネス構造の導入 JSHを基盤とする単一パッケージ トークン使用量を最大80%削減 その他の改善点 ひと目で分かる1.xと2.0の比較 1．ハーネス構造の導入：AIエージェントの「考