日立造船がデータ分析基盤を強化、機械学習で効率化を図る取り組み

日立造船株式会社は、最新のデータ分析基盤を導入し、IoTと機械学習を活用して運用効率の向上を図っています。2018年に運用を開始したHitz先端情報技術センター「A.I/TEC（エイアイテック）」では、IoTやビッグデータを活用した監視システムの先進的な取り組みが行われており、今回のデータブリックスのレイクハウス・プラットフォームの採用が新たな一歩となります。

遠隔監視や運転支援サービスは、日立造船のゴミ焼却発電施設にとって重要な役割を果たしており、全社的なデジタル化を加速させるためにIoT基盤の構築を行っています。しかし、データ分析にはいくつかの課題が残っていました。具体的には、大量のデータ分析に対する不安や、データ分析者の育成、そして機械学習モデルの管理とデプロイ環境の整備が挙げられます。

まず、大量データの扱いについては、個人のローカル環境ではもはや制約が多く、大規模なデータ処理が必要です。これにより、効率的なデータ処理の仕組みを求められるようになりました。また、データ分析者の育成も重要で、様々な手法を駆使して分析力を高めていくには、そのナレッジを共有する環境が不可欠です。しかし、従来のインフラでは情報共有が難しくなっていました。

さらに、機械学習のモデルについては、分析からデプロイまでのプロセスをスムーズに行うためのシステムが必要です。このため、データの蓄積と利用を最大化する継続的な分析環境が求められていました。これらの課題に対処するために、日立造船はメソドロジックのサポートも得てデータブリックスの「レイクハウス・プラットフォーム」の導入を決定しました。

このプラットフォームには、Apache Sparkを用いた分散処理環境、Databricks Notebookを使用したデータ分析者間の共同開発、MLflowによる機械学習モデルの管理とデプロイの柔軟性といった機能があります。特にApache Sparkは、IoTデータのストリーミング処理とバッチ処理の両方に対応しており、リアルタイムでのデータ分析が可能です。さらに、Delta Lakeにより、高速で高信頼性のデータパイプラインを構築することができます。これにより、データ分析の効率が大幅に向上し、全社的なデジタル化に寄与します。

日立造船はこの新しいデータ基盤によって、今後様々なデータの利活用を進めていく予定です。メソドロジックの代表取締役社長、大西俊幸氏は、日立造船様との協力関係の意義を強調し、データブリックスによる統合データ分析基盤の採用に喜びを表しています。データブリックス・ジャパンの社長、竹内賢佑氏も、今回の採用が製造業全体に示唆を与えると確信しています。

株式会社メソドロジックについて
データモデリングとアーキテクチャー設計を専門としたITコンサルティング会社。業務とシステムを可視化し、最適な構造を提案。
データブリックス・ジャパン株式会社について
データとAIを活用した統合データ分析プラットフォームを提供し、世界中の企業のデータプロジェクトを支援しています。