AOSデータ社、インフラテックで持続可能なシティの効率化「インフラデータプラットフォームAOS IDX」をInfraTech関連事業にInside実装サービスを開始
~スマートシティの最適化にデータを用いるData to AI®仕事術~

By 2023年5月30日 6月 5th, 2023 お知らせ

AOSデータ社、インフラテックで持続可能なシティの効率化「インフラデータプラットフォームAOS IDX」をInfraTech関連事業にInside実装サービスを開始
~スマートシティの最適化にデータを用いるData to AI®仕事術~

クラウドデータ、システムデータ、リーガルデータ、AIデータなどのデータアセットマネジメント事業を展開するAOSデータ株式会社(本社:東京都港区、代表取締役社長 春山 洋 以下 AOS データ社)は、インフラテックにおいて、インフラストラクチャーの効率性向上、リスクの最小化、持続可能な運営を実現するためのインフラデータの保存・管理やデータのリスク管理まで、データを総合的にマネジメントし、AIによるデータ分析や活用につなげることができるデータマネジメント製品「インフラデータプラットフォーム AOS IDX」(https://AOSIDX.jp/)のInside実装サービスを、2023年5月30日より販売開始することをお知らせします。

インフラテックにおけるデータを統合管理する「インフラデータプラットフォーム AOS IDX」

■高まるインフラテックのニーズ

InfraTech(インフラテック)とは、Infrastructure(基盤)とTechnology(技術)を組み合わせた言葉で、インフラストラクチャーを支えるための技術やイノベーションのことを指します。インフラテックは、さまざまな分野で活用されており、都市開発、交通インフラ、エネルギー、通信など、幅広い領域に関連しています。

インフラテックにおける目的は、持続可能性、効率性、革新性の実現と言われています。
持続可能性の観点では、環境に配慮した解決策を追求します。再生可能エネルギーの利用や廃棄物管理の改善などがその一例です。効率性の向上には、デジタル化、自動化、センサーテクノロジーの活用などが重要です。これにより、資源の浪費を減らし、運営コストを削減することが可能です。革新性では、新たなアイデアや技術の導入を通じて、インフラストラクチャーの改善や新しいサービスの創出を促進します。人工知能(AI)、ブロックチェーン、ビッグデータ分析、ドローンなどの先端技術が活用され、効果的な解決策が提供されています。

インフラテックの目的

インフラテックでは、持続可能な社会の実現や経済成長に向けて重要な役割を果たしています。持続可能なエネルギー、効率的な交通システム、高速かつ安定した通信インフラなどは、私たちの生活の質を向上させ、経済活動を促進します。インフラテックでは次のような分野で実現されています。

  1. エネルギーインフラ
    エネルギー分野では、再生可能エネルギーの普及や電力供給の効率化が重要な課題です。
    太陽光や風力発電などのグリーンエネルギーの活用や、スマートグリッドの導入による電力ネットワークの効率化など進められています。
  2. 交通インフラ
    交通分野では、交通流量の最適化やモビリティの改善が重要な課題です。
    自動運転技術や交通制御システムの発展、電気自動車の普及、スマートシティにおける交通インフラの統合などが取り組まれています。
  3. 水道・排水・廃棄物管理
    水道、排水、廃棄物管理などの分野では、センサーやモニタリング技術を活用した水質管理や漏水検知、リアルタイムな廃棄物管理システムの導入などが行われています。
  4. 通信インフラ
    通信分野では、高速かつ安定した通信環境の整備が重要です。5G技術の普及や光ファイバーの敷設、クラウドコンピューティングの活用などによって、高速で信頼性の高い通信インフラの構築が進められています。
  5. スマートシティ
    スマートシティとは、先進的なテクノロジーとインフラストラクチャーの統合により、都市の持続可能性と効率性を高めるコンセプトのことです。エネルギー効率の向上、交通の最適化、デジタルサービスの提供などが重要な分野となっています。
  6. 公共施設・建築物
    公共施設や建築物の分野では、エネルギー効率の向上や快適性の向上が求められています。グリーンビルディングの普及やエネルギーマネジメントシステムの導入などが行われています。公共施設や建築物の設計や運営において、省エネルギー技術や持続可能な材料の利用、屋内環境の品質向上などが取り組まれています。また、建築物におけるスマートテクノロジーやセンサーの活用により、エネルギー使用の最適化や快適性の向上が図られています。
  7. デジタルインフラ(デジタルネットワークやデータセンターなど)
    デジタルインフラは、デジタル技術やネットワークの整備を指します。データセンターの拡充やクラウドインフラの構築、ネットワークインフラの高速化などが進められています。これにより、データの効率的な管理やアクセス、セキュリティの確保が可能となり、ビッグデータ分析やIoTの活用などのデジタルサービスや新たなビジネスモデルの実現が促進されます。

これらの分野において、持続可能性と効率性を追求し、より良いインフラストラクチャーを実現するための取り組みが行われています。

インフラテックの分野

■インフラテックにおける日本の強み

日本におけるインフラテックの強みは、さまざまな要素から成り立っています。技術力の高さや品質管理の徹底、災害対策や交通インフラの発展、協力体制や文化、環境意識、安全性・信頼性の確保などが挙げられます。また、経済力やデジタルインフラの整備、クオリティ・オブ・ライフの向上なども、日本のインフラテックの強みとなっています。

これらの要素が組み合わさることで、日本はインフラテック分野においてグローバルなリーダーシップを発揮する潜在力を持っています。日本の技術や品質管理の優位性、災害対策への取り組み、発展した交通インフラ、産学連携の協力体制、環境意識と持続可能性への取り組み、安全性・信頼性の確保、経済力と資金供給、デジタルインフラの整備、クオリティ・オブ・ライフの向上などは、日本がインフラテックの分野で優位性を持つ理由となっています。

  1. 先進技術の研究開発
    日本は先進的な技術開発を行う国であり、特にインフラテック分野においては、ロボティクス、センシング技術、エネルギー効率化、高速交通など、さまざまな分野で先端技術が研究されています。革新的なソリューションやシステムが生み出される可能性が高まります。
  2. 技術力と品質管理
    日本企業は世界的に高い技術力と品質管理能力を持っています。インフラテックにおいても、高品質な製品やサービスの提供が期待されます。信頼性の高いインフラシステムの構築やメンテナンス、品質に対する厳格な基準の遵守などが、強みとなります。
  3. 災害対策と防災技術
    日本は地震や台風などの自然災害に直面することが多く、災害対策と防災技術の分野での経験と専門知識を有しています。地震耐性建築や洪水対策、災害予測と早期警戒システムの開発など、災害リスクの低減と安全性の向上に取り組んでいます。
  4. 交通インフラの発展
    日本は高度な鉄道ネットワークや高速道路網を持ち、交通インフラの発展が進んでいます。これにより、交通制御や交通効率化に関する知識や技術が蓄積されており、交通インフラの最適化やスマート交通システムの導入において強みを持っています。
  5. 国土の限られた面積と高い人口密度
    日本は国土が限られた面積にあり、高い人口密度を抱えています。このような状況から、都市の高密度化や空間効率の最大化に向けた取り組みが進んでいます。小型化技術や省スペースの設計など、限られたスペースで効率的なインフラを構築する能力が強みとなります。

インフラテックの日本の強み

■インフラテックにおいて注目されるデータプラットフォーム

「インフラデータプラットフォーム AOS IDX」は、インフラを取り巻く環境において生成される膨大なデータを管理するためのインフラテックにおけるデータプラットフォームです。

データは現代の社会においてますます重要な役割を果たしており、インフラテック分野でも例外ではありません。インフラテックでは、道路、橋、空港、鉄道、発電所など、さまざまなインフラ施設がデータを生成し、蓄積しています。しかし、それらのデータを単に収集するだけでは十分ではありません。データを活用し、効果的な意思決定や効率化、予知保全などの価値を生み出すためには、適切なデータプラットフォームが必要です。

データプラットフォームは、異なるデータソースからのデータを統合し、処理、分析、可視化するための基盤を提供します。データプラットフォームによって、インフラテック関連のデータが統合され、リアルタイムで収集、処理され、関係者がアクセスして活用することが可能となります。これにより、より正確な情報や洞察が得られ、効率的なインフラ運営や改善が実現されます。

具体的に、データプラットフォームはインフラテックにおいて重要な役割を果たす理由をあげます。

  1. 意思決定の根拠となるデータの収集と分析
    インフラテックは効率性や持続可能性を追求するためにデータに基づいた意思決定が必要です。データプラットフォームは、インフラストラクチャーから収集されるデータを一元管理し、リアルタイムで分析・可視化するための基盤を提供します。これにより、インフラストラクチャーの運営状況やリソースの利用状況などを把握し、効果的な意思決定を支援します。
  2. 予知保全とトラブルシューティング
    センサーやモニタリングシステムから収集されるデータを活用して、インフラストラクチャーの異常や故障を予知し、適切なメンテナンスやトラブルシューティングを行うことができます。例えば、劣化が進んでいるパイプラインの検出や、変動する需要に対応する電力供給の最適化などが可能です。
  3. インフラストラクチャーの最適化と効率化
    収集されたデータを分析し、インフラストラクチャーの運用や設計の最適化を支援します。データに基づく洞察により、エネルギー消費の削減、交通フローの最適化、需要予測に基づくリソース配分の最適化などが実現されます。これにより、効率性の向上や資源の効果的な活用が促進されます。
  4. インフラストラクチャーのモニタリングとセキュリティ強化
    インフラストラクチャーの状態やセキュリティ上の脆弱性を監視するために使用されます。異常なパターンやサイバー攻撃の兆候を検出し、早期に対応することが可能です。これにより、インフラストラクチャーの安全性と信頼性を確保することができます。
  5. 予測分析と将来の需要予測
    過去のデータと予測モデルを組み合わせて将来の需要を予測することができます。これにより、インフラストラクチャーの需要と供給を最適化し、将来の成長や変化に対応するための計画を立てることができます。例えば、人口の増加や都市の発展に伴う交通需要の増加を予測し、適切な交通インフラの整備を行うことができます。
  6. インテリジェントな自己調整システムの実現
    インフラストラクチャーには自己調整能力を持ったインテリジェントなシステムが必要です。データプラットフォームは、リアルタイムでデータを収集し、機械学習やAIと組み合わせて最適な運用やリソース配分を行うことができます。これにより、変動する状況に迅速に適応し、最適なパフォーマンスを発揮することができます。
  7. パートナーシップとデータ共有の促進
    異なるステークホルダー間でのデータ共有と協力を促進します。インフラストラクチャーに関わる様々な組織や企業がデータを共有し、相互に連携することで、より包括的な洞察と協調したアプローチが可能になります。例えば、交通管理機関、エネルギー供給業者、都市計画部門などがデータを共有し、交通渋滞の緩和やエネルギー需要の調整などを行うことができます。
  8. イノベーションと新たなビジネスモデルの創出
    データプラットフォームを活用することで、インフラテックにおけるイノベーションと新たなビジネスモデルの創出を促進します。

インフラテックにおけるデータプラットフォームの役割

以上のように、データプラットフォームは、インフラストラクチャーから収集されるデータを一元管理し、リアルタイムで分析・可視化するための基盤を提供します。これにより、効率性や持続可能性を追求するために、必要なデータに基づいた意思決定が可能となり、予知保全やトラブルシューティング、インフラストラクチャーの最適化と効率化、モニタリングとセキュリティ強化などが実現されます。データプラットフォームの活用により、インフラテックはより洞察に基づき、効果的かつ持続可能な運用が可能になります。

「インフラデータプラットフォーム AOS IDX」は、インフラを取り巻くデータの収集・作成・保存・共有・管理し、データをリスクから保護することができます。

インフラデータプラットフォーム AOS IDX

■インフラテックにおける「インフラデータプラットフォーム AOS IDX」が果たす役割

インフラテックにおける「インフラデータプラットフォーム AOS IDX」は、インフラストラクチャー関連のデータを収集、統合、管理し、有用な情報を抽出する役割を果たします。この「インフラデータプラットフォームAOS IDX」を活用することで、インフラテックの効率性向上やリスクの最小化、持続可能な運営の実現が可能となります。

具体的なデータとしては、センサーデータ、メンテナンスデータ、位置情報データ、環境データ、交通データ、社会経済データ、ビッグデータ分析結果などがあります。これらのデータは、リアルタイムなモニタリングや予測、最適化、意思決定の支援などの目的で活用されます。

「インフラデータプラットフォームAOS IDX」は、データの統合や管理、高速処理、分析ツールの提供などの機能を提供し、インフラテックにおけるデータの価値を最大化します。これにより、インフラストラクチャーの効率性や持続可能性の向上に貢献し、意思決定や運用改善の基盤となります。

インフラテックにおけるデータは、「インフラデータプラットフォーム AOS IDX」に統合され、高速処理や分析が行われます。「インフラデータプラットフォームAOS IDX」の活用における目的として以下の流れが挙げられます。

  1. リアルタイムモニタリング:
    センサーデータやメンテナンスデータをリアルタイムに監視し、インフラストラクチャーの状態やパフォーマンスを把握します。異常検知や予知保全のための早期警告システムを構築します。
  2. 最適化と効率化
    データの分析に基づいてエネルギー使用量や資源の最適化、交通の最適ルート計画、設備の最適配置などの意思決定を支援します。効率的なリソース利用や持続可能性を追求します。
  3. 予測と予知
    過去のデータや統計的モデルに基づいて将来の需要やリスクを予測します。需要予測に基づいてインフラストラクチャーの拡張計画を立案し、リスク管理に活用します。
  4. 意思決定支援
    ビッグデータ分析や可視化を通じて意思決定をサポートします。インフラストラクチャーの運営者や管理者に対し、データに基づいた洞察やパフォーマンス指標を提供し、効果的な意思決定を支援します。

インフラテックにおけるデータプラットフォームのデータ活用の目的

これらのデータ活用の目的において、「インフラデータプラットフォーム AOS IDX」では次のようなデータが活用できます。

【インフラテックにおけるデータとデータ活用の例】

  1. センサーデータ
    インフラストラクチャーに設置されたセンサーやモニタリングシステムから収集されるデータ。例えば、温度、湿度、振動、電力使用量などが含まれます。
    活用方法としては、異常検知や予知保全のためのリアルタイムモニタリング、パフォーマンスの最適化、エネルギー使用量の最適化などがあります。
  2. メンテナンスデータ
    保守履歴や点検結果、故障情報などのデータ。
    メンテナンススケジュールの最適化や予知保全のためのパターン認識、故障要因の特定などに活用されます。
  3. 位置情報データ
    位置や地理的な特徴を示すデータ。
    活用方法としては、インフラストラクチャーの配置最適化、交通の最適ルート計画、災害時の避難経路設計などがあります。
  4. 環境データ
    インフラストラクチャー周辺の環境に関するデータ。大気汚染レベル、騒音レベル、気象データなどが含まれます。活用方法としては、環境への影響評価や都市計画、持続可能なエネルギー政策の策定などがあります。
  5. 交通データ
    交通インフラストラクチャーに関連するデータ。交通流量、渋滞情報、公共交通機関の運行データなどが含まれます。活用方法としては、交通制御や交通予測、交通インフラストラクチャーの効率化などがあります。
  6. 社会経済データ
    インフラストラクチャーの利用状況や社会経済的なデータ。人口統計、利用者の需要予測、経済効果の評価などが含まれます。活用方法としては、インフラストラクチャーの需要予測や将来の需要見通しの作成、社会経済的な効果の評価や政策立案などがあります。
  7. ビッグデータ分析結果
    データプラットフォームに蓄積された膨大なデータから抽出された洞察やパターン。機械学習や人工知能の技術を活用して、異常検知や予測モデルの構築、最適化のための意思決定支援などに活用されます。

このように「インフラデータプラットフォーム AOS IDX」は、インフラテックにおいてデータの活用を最大限に引き出すための基盤となります。膨大なデータから価値ある情報を抽出し、インフラの効率性の向上や持続可能な運営を実現します。

■「インフラデータプラットフォーム AOS IDX」がインフラデータの課題を解決

インフラデータにはさまざまな課題が存在し、それらの課題への対応が求められます。データの品質と信頼性、データの統合と相互運用性、データのプライバシーとセキュリティ、データの膨大さと処理能力、そしてデータの活用と価値創出などです。これらの課題に対処するためには、適切なデータ管理の手法や品質評価の仕組み、データの統合や標準化、セキュリティ対策の強化、データ処理基盤の整備、分析手法や可視化ツールの選択などが重要で、次のようなインフラデータの課題に対する具体的な対応策や取り組みが必要となります。

  1. データ品質と信頼性の向上
    データ品質を向上のためには、データの正確性や一貫性を確保するための品質管理プロセスやデータの監視が重要です。データの校正や異常値の検出、データ品質の評価指標の導入などが行われます。
  2. データ統合と相互運用性の確保
    異なるデータソースやプラットフォームからのデータを統合するためには、データ統合技術やAPIの活用、データモデルの標準化などが重要です。相互運用性の確保によって、異なるデータソース間でのデータの共有や統合分析がスムーズに行われます。
  3. データのプライバシーとセキュリティ対策
    データのプライバシーやセキュリティを保護では、適切なデータ管理ポリシーの策定やデータ暗号化、アクセス制御、セキュリティ対策の導入が必要です。データの保護に関する規制や法的要件にも適合する必要があります。
  4. データの処理能力とスケーラビリティ
    膨大なデータに対応するために、適切なデータ処理基盤やクラウドインフラストラクチャーの活用が重要です。高速なデータ処理やスケーラビリティを実現するために、ビッグデータ処理技術やクラウドサービスを活用します。
  5. データの活用と価値創出
    データの活用では、適切な分析手法やアルゴリズムの選択が重要です。機械学習や人工知能の技術を活用して、データから洞察を抽出し、将来の予測や最適化を行います。また、データの可視化やインタラクティブなダッシュボードの提供によって、データの理解や意思決定のサポートが行われます

「インフラデータプラットフォーム AOS IDX」は、インフラテックで生成されるデータを日本において安全に管理し、AIを利用したサービスなどデータ活用に備えることができます。このようなインラテックにおける課題を解決し、インフラ業界における生産性と安全性を向上させることができます。

インフラテックにおける課題

■「インフラデータプラットフォーム AOS IDX」の特長

「インフラデータプラットフォーム AOS IDX」は、厳格かつ柔軟なアクセス権限管理機能や、ドキュメントへの検索用メタデータ付与によるデータ検索性の強化、AIデータ活用に向けたマルチモーダルAIへの対応、ファイルビューアー機能、暗号化および監査機能、バックアップ機能、および大容量長期保管向けアーカイブシステム機能を備えています。「インフラデータプラットフォーム AOS IDX」は、インフラ業界に携わる企業や自治体向けに設計されたクラウドストレージのSaaSです。

(1)インフラ業界におけるデータをバックアップし、どこからでもアクセスできるようにする
(2)内部や外部と安全な共有をし、チームコラボレーションを効果的に行う
(3)すべてのドキュメントのバージョンと変更を追跡する
(4)VDRドリブンセキュリティにより、セキュリティとコンプライアンスを最大化して、企業内外の関係者のデータを安全に保つ
(5) AI活用を見据えた検索用メタタグ機能
(6)大規模なコスト削減を可能にする大容量データ管理機能
(7)独自カスタムブランドでの展開、ロゴ設定可能
(8)マルチモーダルAIへの対応

■インフラテックにおけるAI利用と「インフラデータプラットフォーム AOS IDX」

データ共有、保存、活用のデータプラットフォームにより、データを収集し、AIによって膨大なデータを分析・処理し、インフラ分野での最適な効率性と最適化、多岐にわたる利益を提供することができます。

データプラットフォームとAIの組み合わせは、インフラ業界において革新的な変革をもたらす重要な要素です。インフラデータからの膨大で多様な情報は、AIの活用によってこれらのデータから価値ある洞察を得ることができます。

具体的な例として、交通制御の最適化や混雑予測、エネルギー需要予測と供給調整、メンテナンス予測と故障防止、資産管理と予算最適化、リスク予測と災害管理などが挙げられます。また、施設のエネルギー効率化、運送物流の最適化、水質管理と浄水プロセス最適化、空港運営の効率化、電力ネットワークの安定性向上、治水対策と洪水予測、スマート都市の実現なども重要な例です。

これらの例は、データプラットフォームの統合とAIの活用によって、インフラ業界の効率化、最適化、リスク管理、持続可能性の向上など、さまざまな側面での改善が実現されます。データプラットフォームとAIの組み合わせは、インフラ業界において革新的な成果をもたらすパワフルなツールであり、今後ますます重要性を増して行くことが予想されます。

  1. メンテナンス予測と保全
    センサーデータやメンテナンスデータをデータプラットフォームに統合し、AI技術を活用してメンテナンス予測モデルを構築します。AIはデータのパターンを分析し、故障や異常の予兆を検知することができます。これにより、メンテナンススケジュールを最適化し、予防保全を行うことができます。
  2. 都市交通の流動性改善: データプラットフォームによって収集された交通データや位置情報を活用し、AIを用いて都市交通の流動性を改善します。交通量や渋滞の予測、信号制御の最適化、公共交通機関の運行計画の最適化などが行われます。これにより、交通渋滞の緩和や移動時間の短縮が実現され、効率的な都市交通環境が構築されます。
  3. エネルギー管理と最適化
    スマートメーターデータや環境データをデータプラットフォームに統合し、AIを活用してエネルギー使用の最適化を行います。AIはエネルギー使用パターンを分析し、需要予測やエネルギー供給の最適化を実現します。また、AIを活用したエネルギー管理システムは、省エネルギーと再生可能エネルギーの効果的な統合をサポートします。
  4. リスク予測と災害管理
    環境データや地震データをデータプラットフォームに統合し、AIを活用してリスク予測と災害管理を行います。AIは異常パターンや地震の予測モデルを構築し、早期警戒や適切な避難計画の策定を支援します。これにより、災害の被害を最小限に抑えることができます。
  5. 建築物のエネルギー効率化
    データプラットフォームは、ビルディングマネジメントシステム(BMS)やセンサーデータから収集された情報を活用して、建物のエネルギー効率を向上させます。AIを活用して、エネルギー使用パターンの分析や最適な設定の提案が行われます。これにより、エネルギーの浪費を減らし、環境への負荷を軽減しながら、建物の快適性を維持します。
  6. 環境モニタリングと持続可能な運営
    環境データや気象データをデータプラットフォームに統合し、AIを活用して環境モニタリングと持続可能な運営を支援します。AIは環境データの分析により、大気汚染や騒音レベルの予測やモニタリングを行います。これにより、環境に配慮した施策や持続可能な運営を実現します。
  7. データセキュリティとサイバーセキュリティ
    データプラットフォームでは、AIを活用してデータセキュリティとサイバーセキュリティの強化も行われます。AIは異常なアクティビティを検出し、セキュリティ侵害やデータ漏洩のリスクを識別します。これにより、インフラシステムのセキュリティレベルを向上させ、データの保護とプライバシーの確保に貢献します。
  8. 交通インフラの予測メンテナンス
    道路や橋、トンネルなどの交通インフラは定期的なメンテナンスが必要です。データプラットフォームは、センサーデータや点検履歴などの情報を収集し、AIを活用してメンテナンスの必要性や最適なスケジュールを予測します。これにより、メンテナンスの計画的な実施や効果的な予算配分が可能となり、交通インフラの安全性と持続可能性が向上します。
  9. 水質管理と浄水プロセス最適化
    水道や排水処理施設などの水資源インフラにおいて、データプラットフォームとAIを活用して水質や水量のモニタリングと予測を行います。水資源の効率的な利用や水漏れの早期検知、浄水プロセスの最適化などが実現されます。これにより、水資源の持続的な管理と供給が実現され、環境への負荷を軽減します。
  10. スマートグリッドの最適化
    スマートグリッドは、電力ネットワークをインテリジェントに管理するシステムです。データプラットフォームによって収集された電力使用データやエネルギー供給データをAIで分析し、電力需要と供給のバランスを最適化します。これにより、エネルギーの効率的な利用や再生可能エネルギーの統合が実現され、スマートグリッドのパフォーマンスが向上します。
  11. 運送物流の最適化
    運送データや在庫データを統合し、AIを活用してルート最適化や在庫管理を行います。物流効率の向上とコスト削減を実現します
  12. 資産管理と予算最適化
    インフラストラクチャーの資産データを統合し、AIを活用して資産の状態評価や寿命予測を行います。これにより、予算配分の最適化や効果的な資産管理が可能となります。
  13. 空港運営の効率化
    空港内のデータを統合し、AIを活用して空港運営の効率化を図ります。旅客の動線最適化や搭乗ゲートの配分など、スムーズな運営と旅客サービスの向上を実現します。
  14. 治水対策と洪水予測
    河川水位データや降雨データを分析し、AIを活用して洪水の予測と治水対策を行います。適切な水門操作や避難計画の立案により、洪水被害を軽減します。
  15. 資源削減と廃棄物管理
    資源の効率的な利用と廃棄物管理が行われます。センサーデータやエネルギー使用データを収集し、AIを活用してリアルタイムな監視や分析を行います。これにより、エネルギーの節約や廃棄物の最適処理が実現され、環境負荷の軽減が図られます。
  16. スマートシティの実現
    これらのインフラデータを統合し、AIを活用してスマートシティの実現を目指します。交通制御、エネルギー効率化、廃棄物管理、公共施設の運営など、さまざまな領域でAIが活用され、持続可能な都市環境の構築が進みます。

これらのデータをデータプラットフォームに蓄積し、データ分析やAI技術を活用することで、インフラ業界における、効率化、パフォーマンス向上につながることが期待されています。

インフラテックにおけるAI利用

■「インフラデータプラットフォーム AOS IDX」とData to AI仕事術

インフラを取り巻く環境や携わる企業内に存在する様々なX-Techにおけるツールやデバイスで生成される膨大なデータを適切に管理することで、AIに向けたデータ活用の準備を進めることができます。
AIにおけるデータプラットフォームには、AIデータの源となる、各分野に分散されている大量かつ多岐にわたるデータドリブンのためのデータを効率的かつ安全に収集、保存、管理することが求められ、これらのAI学習データを適切に保存管理することができる AIデータマネジメントが重要です。AIの成功は、AIアルゴリズムのトレーニングに使用するトレーニングデータの品質と、AIライフサイクルによるメンテナンスが重要な鍵となります。

インフラテックにおけるデータマネジメントとAIライフサイクル

AIの精度を高めるためには、データの品質を向上させることも重要です。「インフラデータプラットフォーム AOS IDX」におけるデータ管理は、データの品質を確保するためにも重要です。データの収集、整理、保存、共有、分析などの過程で、データの品質を確保することが必要です。

「インフラデータプラットフォーム AOS IDX」では、こうしたAIライフサイクルの仕組みとマルチモーダルAIへの適用に基づき、AIデータにおけるAIシステムのためのAIデータ管理を行い、企業における優秀なデータがあって初めて優秀なAIシステムを実現できるというData to AIのコンセプトの元、「インフラデータプラットフォーム AOS IDX」によって、インフラストラクチャーの効率性向上、リスクの最小化、持続可能な運営を実現向けたプラットフォーム構築を支援します。

■「インフラデータプラットフォーム AOS IDX」を支える各賞受賞実績の技術

「AOS IDX」は、経済産業大臣賞に輝くAOSグループのリーガルテックの技術、ITreview Grid Awardの3部門で14期連続受賞、2020年11月ITreview Customer Voice Leaders受賞の「AOSBOX」のクラウドバックアップ技術、BCN AWARD システムメンテナンスソフト部門最優秀賞を14年連続受賞したデータ管理技術、経済産業大臣賞を受賞したグループ企業のリーガルテック社のVDR技術を融合し、安全なデータのやりとりと共有および保管システムを基盤とするインテリジェントなDXソリューションとして開発されました。

■「インフラデータプラットフォーム AOS IDX」サービス概要https://AOSIDX.jp/
  • サービス名:インフラデータプラットフォームAOS IDX(インフラデータプラットフォーム エーオーエスアイディーエックス)
  • 提供開始:2023年5月30日
  • 価格:月額16,500円(税込)~

【AOSデータ株式会社について】

名 称:AOSデータ株式会社
代表者:春山 洋
設 立:2015年4月
所在地:東京都港区虎ノ門5-1-5 メトロシティ神谷町ビル4F
資本金:1億円(資本準備金15億2500万円)
URL: https://www.aosdata.co.jp/

AOSデータ社は、データ管理技術で知的財産を守る活動を続けており、企業7,000社以上、国内会員90万人を超えるお客様のデータをクラウドにお預かりするクラウドデータ事業、20年に渡り100万人以上のお客様の無くしてしまったデータを復旧してきたデータ復旧事業、1,300万人以上のお客様のデータ移行を支援してきたシステムデータ事業で数多くの実績を上げてきました。データ移行、データバックアップ、データ復旧、データ消去など、データのライフサイクルに合わせたデータアセットマネジメント事業を展開し、BCNアワードのシステムメンテナンスソフト部門では、14年連続販売本数1位を獲得しています。また、捜査機関、弁護士事務所、大手企業に対して、証拠データの復元調査や証拠開示で数多くの事件の解決をサポートした技術が評価され、経済産業大臣賞を受けたグループ企業のリーガルテック社のリーガルデータ事業を統合し、今後一層、データコンプライアンス、AI・DXデータを含めた「データアセット マネジメント」ソリューションを通して、お客様のデータ資産を総合的に守り、活用できるようにご支援することで、社会に貢献いたします。