PCCC21：株式会社日立製作所「研究開発力向上のための研究DXソリューション」

© Hitachi, Ltd. 2021. All rights reserved.
株式会社日立製作所
社会ビジネスユニット
公共システム事業部公共基盤ソリューション本部
デジタルソリューション推進部
三井直人
研究開発力向上のための
研究DXソリューション

プロフィール
1
三井直人
• 18年間、公共システムのシステムエンジニ
アとしてソフトウェア開発、インフラ構築、
システム運用保守などに従事
• これまで、公共機関(官公庁、自治体)や
学術機関(大学、研究機関)、素材企業
などさまざまなお客さまを担当
• 最近 2 年間は、研究開発部門の
課題解決を目的としたデータ利活用
によるデジタルトランスフォーメーション
を推進
公共システム事業部
公共基盤ソリューション本部
主任技師

本日お伝えしたいこと
VUCA時代において求められる研究開発のDX化
組織にとって宝の山となりうるデータを蓄積し、
活用するためのソリューション
日立がこれまで培ってきた経験を生かし、
お客さまの研究活動の変革に貢献してまいります
2

Contents
3
1. 研究開発におけるDX推進の背景
2. 当社の研究開発におけるDX推進支援について
3. 研究開発を支援する各取り組み
4. 本日のまとめ

4
1. 研究開発におけるDX推進の背景

5
1-1 VUCA時代の研究開発戦略
VUCA*1時代に突入した昨今では、
各組織における研究開発戦略の策定は困難な状況となっています。
自らの技術を秘匿化、
非公開ノウハウとし、
競合の模倣を防止
自らの技術を特許公開、
競合を排除し、市場での
競争力を獲得
vs
クローズ
オープン
技術情報を独占または
秘匿化し、自組織の
市場シェアの拡大
技術情報を広く公開、
他組織の参入を促し、
全体市場の拡大
競争
協調
vs
「超高速・大容量」
「超低遅延」
「超多数同時接続」で
データ爆発
当該データをいかに
利活用できるか
5G、Beyond 5G
イノベーションを生む戦略策定が可能なエコシステム*2の構築が急がれています
*1 VUCA：先行きが不透明で、将来の予測が困難な状態。
V(Volatility：変動性) / U(Uncertainty：不確実性) / C(Complexity：複雑性) / A(Ambiguity：曖昧性)
*2 エコシステム：企業やお客さまをはじめとする、多数の要素が集結した分業と協業による共存共栄の関係

6
1-2 研究活動のあるべき姿
研究活動は、さまざまなデータを利活用し、より高度化していくことが必要です。
After
Before
新しい発見会話がはずむエビデンスが分かる
⚫ 研究活動が研究者個人のローカル環境
に記載されるため、情報共有が難しい
⚫ 関連データが公開されておらず、研究の
再現に時間がかかる
⚫ 近い概念や対象を探し出すことが難しい
ため、他分野のアイデアを活用できない
⚫ データ共有や共同研究を目的としたデジタル研究
のIT環境整備
⚫ 論文や実験データのデジタル化と共有および公開
⚫ AIなどの先進ITを活用した研究DBの構築

7
1-3 研究部門における課題
さまざまな研究機関や企業でデジタル変革が始まっており、特にコロナ禍で従来の紙や自己管理ベースの
研究から脱却し、付帯業務の改善を含めた研究の効率化が求められています。
本業の時間を
増やしたい。
研究活動を
効率的に実施
したい。
ベテラン
ずっと研究職でいたい。
リーダーシップをとりたい。
研究成果の
管理が始まったが
手間がかかる。
R&Dに有用な内外の
コミュニケーションが少ない。
特に在宅勤務になってからは
顕著だ。
やるべき仕事と
そうでないことを
明確化したい。
マネジメント系1
(研究開発関係)
マネジメント系2
(管理職関係)
研究活動以外の業務
研究者
本業ど真ん中！
実験
データ
整理
考察
論文執筆報告書執筆
社外発表特許執筆
技術情報検索
学会セミナー聴講
学会活動
(役員・幹事)
ブレスト
打ち合わせ
研究検討
コミュニケーション系インプット系
アウトプット系
装置管理
安全衛生
教育・伝承
リーダー業務
情報共有会議
研究開発進捗管理
研究予算獲得活動
研究部門渉外
業務系1
(総務/経理/法務/調達など)
業務系2
(企画/広報関連)
コンプラ強化
コスト削減活動など
外部連携強化
研究計画まとめ
アウトリーチ活動など
事業に貢献する研究開発部門のデジタル変革の対象

8
2. 当社の研究開発におけるDX推進支援について

9
2-1 研究開発のDX化に向けた観点
当社は、以下の観点で研究開発のDX化に向けたご支援をいたします。
統合DB
分析結果、実験候補
日立の専門家
研究データ
貸与
お客さま
共有
データ
クローズ
データ
・プロジェクト管理
・証跡管理
・ファイル管理
：
外
部
連
携
外
部
連
携
プロジェクト機関群
プロジェクト機関群
公開
公開
データ
OT知識
抽出・結合
実験データ
管理基盤
分析・可視化
デ
ー
タ
収
集
基
盤
④データ分析支援サービスによる
開発期間短縮化とコスト削減
①効率的なデータ収集
⑤統合DBの活用を通じたさまざまな
データ分析の実現
意思
決定
資金
配分
戦略
立案
研究
評価
マネジメント層
②データ蓄積による
利活用基盤の構築
実験設備・機器
報告書・論文
ノウハウ・知見
③オープンイノベーション環境の実現

10
2-2 ご提案の方向性
デジタル技術を用いて、情報の共有や利活用、業務プロセスの変革の観点から、
お客さまの研究活動をご支援します。
デ
ー
タ
の
収
集
・
蓄
積
デ
ー
タ
の
利
活
用
設備の一元管理・高度化
実験データ管理・活用
データ整備・集約
統合DBの構築
研究開発環境の提供
研究開発マネジメント
研究開発データの適切な管理、情報共有環境の提供
デ
ー
タ
の
共
有
・
公
開
インフォマティクスに基づくデータ解析・特性予測
マテリアルズインフォマティクスの推進
企業の持つ課題への技術提供研究戦略の企画・立案
人と技術の関係性可視化
DB 実験装置計測装置
各企業や研究機関の
研究開発データコミュニケーションスペース
大学
研究機関
企業
研究課題
技術提供
素材・材料の研究開発
解析アプリケーション
AI
研究者戦略立案

11
3. 研究開発を支援する各取り組み

12
3-1 データの収集・蓄積

13
3-1-1① 統合データベースによる基盤構築
各種データの一元管理が可能な統合データベースを中核として、
新たな研究知見の獲得や迅速な新素材の研究探索を可能とするなど、研究開発のさらなる高度化・効率化をめざします。
さまざまなお客さまとの協創の取り組みで得たノウハウを活用し、
お客さまのDX化推進のためのプラットフォームの全体像を具体化します。
MI：Materials Informatics
MIを用いた材料開発「R&D ポータル」(検索・共有)
暗黙知の知識化
デジタル実験環境
MI、テキストマイニング
などの活用
• 実験予測AI
• 画像情報抽出AI
• 単語抽出AI
論文
研究成果データ
研究成果・・・・
実験メタデータ実験データ
シミュレーション
データ
材料DB
電子化論文研究データ
(オープン)
特許
社内報告書社内技術情報
Web記事
日報・月報
SNS
R&D部門の統合DB(収集、蓄積)
実験データ収集
関係性可視化
シミュレーション結果
計測結果実験結果
業務端末
実験設備・
機器
数値・時系列画像
オフィス
音声議事録 Web記事
報告書特許
オープンデータ
その他システム
開発・解析手法、ノウハウ、
研究データの共有
データ連携フィードバック
活
用
蓄
積
収
集

14
3-1-1② 統合データベース構築への課題
活用イメージがないまま統合DBを構築すると、以下のような課題が発生します。
関連部署が多岐にわたり、
意見・ニーズがさまざまで、
合意形成が困難。
合意形成ができない。
そんなにたくさんの機能は
実装できない。
• 業務の状況
• 課題・要望
あんな分析もやりたい
こんな分析もやりたい！
取りまとめ部門
業務部門
業務側の要望を実現する
最適なDBの構築の仕方が
分からない。
どこからどう進めるべき？
方法が確立していない。
IT部門や取りまとめ部門
ITシステムの状況
技術的側面
活用したいデータ
の有無
何をKeyデータ
にすればよいか
データをただ集めるだけでは、
ユーザーの使い勝手が
置きざりになり活用されない。
新しい分析システムを
作りました！
欲しかったものと違う。
使い勝手が悪い。
IT部門や取りまとめ部門
業務部門

15
3-1-1③ 構想策定支援サービス
UXデザイナーとITコンサルタントが業務面、IT面の双方向からコンサルティング。
フィードバックと要件調整を繰り返し、実現性のある仕組みを検討していきます。
構想策定フェーズのみならず、次フェーズのプラットフォーム要件を
構想策定や業務要件と結び付け、最適なプラットフォームをデザインします。
お客さまに最適な
プラットフォーム
業
務
面
ユースケース
の整理・設計
ユースケースを
実現する仕組み
システム・データ
ヒアリング
機能/非機能
要件整理
業務要件踏まえた
アーキテクチャー
構想デザイン
デザイン
UXデザイナー
データ利活用事例の活用・
業務側の理解
ITコンサルタント
プラットフォーム・
DX技術の知識
I
T
面
将来構想
のデザイン
構想策定や業務からの要件抽出
プラットフォーム・DX技術の整理

16
3-1-1④ スコープに応じた拡張
取り組みのスコープ(ユースケースや対象ユーザー)に応じて段階的に拡張が可能です。
変化に強いデータモデルにより、データやアプリケーションの追加に柔軟に対応できます。
全体横断
R&D部門
横断
R&D部門
ローカル
全体
横断
R&D
部門
ローカル
R&D
部門
横断
•材料文献からの情報抽出
•実験データの取得・管理
•MIを用いた材料開発
•研究者の暗黙知を引き出し
知的生産性向上を支援
•研究・技術を可視化し
コミュニケーションを活性化
•コストや市場、お客さまの
情報を踏まえたR&D
•研究開発の戦略立案の迅速化
•人と技術の関連性を可視化し
情報共有・活用を促進
実験データ管理
材料文献からの情報抽出
統合DB
ユースケース対象ユーザー
研究者
研究者
R&D部門
管理者
本社スタッフ
経営層
拡張イメージ
アプリケーション
暗黙知
可視化
R&D
ポータル
MI
アプリケーション
人・技術
可視化
コストや市場を
踏まえたR&D
戦略立案
・・・
・・・
データ
モデル
プロセス
特性
データ
モデル
技術
研究
コミュニティ
人
パフォーマンス
構造パフォーマンス
材料

17
3-1-2① 実験データ収集サービス
お客さまが実験を実施する上で、以下のような課題はありませんか？
実験の結果を紙で入力しており、
デジタル化されていない。
課題1
紙からExcelなど
への入力が手間。
紙のまま保存
されている。
実験機器の情報を
書き写すのが大変。
実験ノートなどの
ツール・システムを
使っているが
業務とマッチしない。
実験データの
入力方法が
研究者それぞれ
で違っており、
共有しづらい。
実験の情報が研究者間で
共有されていない。
課題2
実験の結果が
研究者個人で
取り扱っており、
複数工程にわたる
実験の情報が
チーム内に
共有されない。
計画に沿って
実験が
進捗しているか
把握しづらい。
研究計画と結果の関係性が
把握しづらい。
課題3
研究計画～実験
～結果の過程に
時間がかかり、
計画と結果の間の
実験プロセスとの
因果関係が
見えづらい。
実験が
複数工程に
またがるため、
結果の情報を
各工程から
そろえるのが困難。
実験データの管理に関する課題を解決するサービスが「実験データ収集サービス」です。

18
3-1-2② 実験データ収集サービスのコンセプト
役割がそれぞれ違う研究者が、共同で実験データを更新し続け、成果を蓄積。
蓄積されたデータを用いて分析ができる、研究成果につながる共通プラットフォームです。
※ 画面はイメージです。
担当者
マネージャーリーダー
研究者

19
3-1-2③ 実験データ収集サービスの特長
シンプルな操作性と迷わず使えるガイダンスなど、ユーザビリティを向上。簡単操作で画面を作成。
項目の追加/変更など、めまぐるしく変化する研究課題へ素早く対応できます。
簡単、素早く、変化する、実験にフィットする画面を作成
データの一元管理による利活用推進、APIによるシステム拡張性
情報の一元集約、出力が可能となります。Web API連携することで、Excelを用いたデータエントリ、外部データの収集など、
運用に合わせたシステム拡張が可能です。
スピーディーな導入、環境提供まで最短で1か月
適用評価(画面コンサルティング)含めて、稼働まで3か月と短納期で構築可能です(環境提供のみであれば最短1か月で
ご提供可能)。また、1部署でのスモールスタートを考慮した、同時接続数5ユーザーからのご提供が可能です。
開発やシステム連携による一元管理/データ出力
各種データ
Web
API
実験Cデータ
テーマ
実験Bデータ
計画
各種書類
実験Aデータ
レビュー結果
・拠点全体用
・部門用
AppSquare

20
3-1-2④ 研究活動全体の管理支援
②業務プロセスの管理
①業務情報のフォーム管理 ③ファイルのフォルダ管理
自分の作業をポータルで管理 APIによる他システム/製品連携とアドオン
•きめ細かく自由なレイアウト設計
•編集制限/アプリケーション間データ連携
•条件分岐などで複雑なプロセスへ対応
•所属や役割によって表示項目を制御
•業務の成果物をフォルダ管理
•フォルダごとにWFを設定
•全社共通/部門単位のお知らせを確認
•利用頻度が高いアプリケーションはアクセスしやすい場所へ配置
•既存システムやExcelと連携するプログラム開発
•自社業務に最適な画面や機能を個別開発
既存システム/Excel
他連携製品個別追加機能
部
門
部
門
pdf doc ppt xls
ppt xls
doc ppt xls
xls
Web API
個別画面開発
「状況確認」や「情報受け渡し作業」を減らし、
研究の活動全体を効率化・可視化・一元管理することができます。
活用用途が広い3つの基本機能の組み合わせで、業務アプリケーションを作成。研究計画・実験データと研究の
プロセス(計画・承認・実行・振り返りなど)の一体化･見える化により部門同士をつなぎます。
A
B
AppSquare

21
3-2 データの共有・公開

22
After That
管理したデータを
どのように利活用するか
How
どうやって管理するか
Where
どこにデータを格納するか
3-2-1① 研究開発データ管理ソリューション
日立は、高信頼な環境で、お客さまの業務運用に適したデータ管理・公開を支援します。
オープンイノベーションの促進にはデータの適切な管理・公開が重要です。
また、論文や研究データの公正性確保は、お客さまの信頼性を維持するためにも急務と言えます。
お客さま自身で構築となると時間とコストが掛かる。
しかし、他社サービス利用では利便性や安全性に不安……。
どのようなデータ利活用の
手段があるのかわからない。
• 大切な資産である研究データを他社サービスに預けるのは不安。
• R&D特有の運用ルールにより、一般的な文書管理システムは適用しづらい。
• 機密性の高い研究データもあり、社内外問わず、公開/非公開を厳密に管理できないと困る。
• どのようなデータ利活用の手段があるのかわからない。
• どのサービスが自身の環境に最適かわからない。
スマートにデータの管理・公開・利活用をするにはどうすれば……。

23
3-2-1② 実績のあるパッケージをベースとしたデータ管理基盤
欧米の図書館、研究機関などで多数の利用実績がある信頼性の高いパッケージ「OSF」、「Invenio」を元に開発した
データ管理基盤をご提供。サービスを継続的に安定してご利用いただけます。OSFおよびInvenioは、
国立情報学研究所(NII)が開発・展開しているデータ管理・公開基盤のベースとしても使われています。
アメリカのNPOであるCenter for Open Scienceが
開発・提供する研究データ管理用のOSS
Webサイト： https://osf.io/
Open Science Framework(OSF)
欧州原子核研究機構(CERN)で開発・利用されている
Invenioという、機関リポジトリ内のデジタルコンテンツを
管理するためのOSS
Webサイト： https://invenio-software.org/
Invenio
欧米の実績あるパッケージがベース
出典：
https://www.nii.ac.jp/openforum/upload/20190530PM_
Contents2_01_ohmukai.pdf
実績あるパッケージがベースの高信頼性で安心なデータ管理基盤です。
データ管理基盤
データ公開基盤
データ検索基盤
着想
検索・発見
論文・データ出版
キュレーション
研究計画
研究準備
データ収集
データ保存
共同研究
データ分析
考察
論文執筆
研究データ
ライフサイクル
国立情報学研究所(NII)も
同パッケージを使用して基盤を開発

24
3-2-1③ オープン＆クローズ戦略に基づいたデータ管理
お客さま内部での管理に限定したクローズドなデータから、外部公開するオープンなデータまで、
オープン＆クローズ戦略に基づいた適正な管理が可能です。
データ公開機能
(オープンデータ)
公開デ－タ
(社会全体で共有し、将来に引き継がれるべきデータ)
データ管理機能
(クローズドデータ)
A社共有データ
A社 B社
C大
学外秘
A社・B社
共有デ－タ
A社
社外秘 B社・C大・
海外D大
共有デ－タ
C大海外 D大
データシェア
D大
学外秘
データ公開により
オープンイノベーションを加速
データシェアデータシェア
組織内外での情報連携を加速産学官連携を加速
公開された研究開発データを活用したい組織・個人
研究者・・・・・・・・・・・・
C社
社外秘

25
3-2-1④ 管理・公開に必要となる豊富な機能
Lumadaは、データから価値を創出し、デジタルイノベーションを加速するための、先進的なデジタル技術を活用したソリューション／サービス／テクノロジーの総称です。
国立情報学研究所(NII)が採用している実績あるパッケージの機能群をベースに、
大学や企業の「クローズドデータ」と「オープンデータ」の管理に向けた多様な機能が実装されています。
公開
加工
蓄積
収集
研究開発データ管理ソリューション機能メニュー
外部
システム
OSFの機能
マルチクラウド
ファイルVer管理
プレプリントレジストレーション
ディスカッション
証跡管理
アドオン追加
データ解析連携
SNS
統計
Local
storage
証跡管理
プロジェクト管理
アクセス制御
外部連携
外部連携
生体認証連携
OT-HUB
※開発中
WEKO連携
永続識別子
付与
マルチリポジトリ
統計/ランキング
検索機能強化
IR連携
ミーティング
引用管理
ワークフロー
典拠コントロール
ウィジェット
デザイン
indexツリーデータ同期
データ出力
メタデータ
自動登録
要旨付与
使用容量制限
日立AIソリューションビッグデータセンシング技術データ分析検証・シミュレーション
各種分析ツール独自ソリューション(材料開発・生体認証・類似画像検索など)
アイテムタイプ
プロジェクト情報
ユーザー情報
Invenioの機能
マッピング
バージョン管理
外部ストレージ
連携
ハーベスト
Local
storage
メタデータ付与
コンテンツ
ファイル登録
アクセス制御
コンテンツプレビュー
ORCID連携
プロジェクト情報
ユーザー情報
多言語対応多言語対応
・パブリッククラウド(プロバイダーDC) ・プライベートクラウド(オンプレミス環境)
装置
研究
データ
外部
システム
クローズドデータの管理機能オープンデータの管理機能
材料DB

26
3-3 データの利活用

27
3-3-1① MI(マテリアルズインフォマティクス)を用いた材料開発
お客さま
データの貸与
材料特性の分析結果、
実験候補
材料データ
・シミュレーションデータ
・実験データ
・論文データなど
日立の専門家
材料データ
分析支援サービス
クラウド上の
分析環境
材料データ
・シミュレーションデータ
・実験データ
・論文データなど
材料データの分析・可視化
材料特性の把握・共有
材料データ
分析環境提供サービス
お客さま
※ 受注実績：37件66事例(2021/2末時点)
【内訳】化学(21件35事例)／素材(5件6事例)／ガラス(1件4事例) ／食品(2件2事例) ／医薬品(2件4事例) ／
半導体(3件4事例) ／生活関連(2件9事例) ／公共機関(1件2事例)
2017年より培ってきた、豊富な実績を基にMIを用いた材料開発を支援します。

28
3-3-1② 材料データ分析支援サービス
データ追加
分析
実験計画提示
お客さまにて実施
日立が代行
実験
材料開発の実験に必要な「過去の実験結果の分析」および「実験計画の候補作成」を
日立の専門家が代行します。
(1)材料特性予測支援
(2)材料実験計画策定支援
(3)材料特性類似検索
(4)テキストマイニング支援
(5)材料画像解析支援
(6)材料デジタル計測ツイン
(7)材料データ可視化
ご提供サービス一覧

29
3-3-1③ 材料データ分析環境提供サービス
初心者でも使いやすいインターフェースが、他テーマへのMI適用を後押しします。
⚫ブラウザー1つで直観的な使いやすいユーザー
インターフェース
⚫お客さまとの協創で用いた分析手法を
アドオンし、お客さま自身で分析が可能
⚫基盤はクラウドを用いて、PoCから全体展開
しやすいスケールアップを考慮
⚫AIが出した結果から人間のインスピレーションを
高める可視化

30
3-3-1④ 材料データ分析環境提供サービスの構成
ミドル
ウェア
AP
開発
OSS
(凡例)
クラウド
お客さま
閲覧環境
データ
解析
データ
可視化
材料特性
予測支援
材料特性
類似検索
材料実験
計画策定
支援
テキスト
マイニング
支援
材料画像
解析支援
材料
デジタル
計測ツイン
材料データ
可視化
データ
収集・
加工
材料データ分析環境
Pentaho BA Server
+
saiku
KNIME Jupyter phpPgAdmin
Python
＋
R
Apache Spark
KNIME
Pentaho Data
Integration
実験データ
材料DBデータレイク
PostgreSQL mongoDB
GeoMation Web Map Engine
GeoMation Server
GeoMation
Apache Tomcat
Cesium
Webサービス
分析環境をコンテナ化
分析業務の増大に合わせた性能の増強が容易
分析支援サービスで
日立が使用した環境を利用可能
OSSを活用
サービス利用料を抑えて、手軽にPoC可能
シミュレーション
データ
⚫クラウド上で分析環境をご提供(SaaS形式)
⚫ご自宅からもご利用可能で、リモートでのMI推進に貢献
これまでMIを実施されていなかった方にもお使いいただくことで、
さらなるMI推進へのきっかけとなると考えております。

31
3-3-2① 人と技術の関係性可視化
「人」と「技術」の関連性を可視化し、情報共有・活用を促進します。
この装置の
有識者は誰？
ブレストしたい
どうしたら
つながれる？
有識者Bさん
有識者に話を聞きたいが
有識者を見つけるのが大変
有識者を探す
①詳しそうな人を検索 ②連絡先を確認 ③有識者へ連絡
有識者とつながる
関係性可視化社内の電話帳
電話帳を使って
連絡先を検索する
Bさん
メール
電話
統合DB
技術情報
月報・週報
特許
課題
内部の連絡
ツールを活用
解
決
策
Aさん

32
3-3-2② 人と技術の関係性可視化
収集
• 研究報告書
• 研究者
• 領域
など
研究開発にかかわる
組織内知財データ
研究報告書や論文を解析し、
研究者と技術の関係性や、研究者同士の関係性を見える化します。
AppSQUARE
• 任意の項目を定義可能
• リアルタイムに変更可能
分析対象項目を定義
分析
• 形態素解析
• 単語の重要度計算
• クロス集計結果の取得
CoreExplorer
ネットワーク図を構成する
ための各種解析を実行
見える化
ヒト – モノの関係
研究者と技術のつながり
ヒト – ヒトの関係
研究者同士のつながり
「誰が何を知っているのか」
「どこにどんな業務経験者やエキスパートがいるのか」
新たな発想や研究のコラボレーションが生まれる。
日立次郎
日立四郎
日立三郎
日立太郎
ディスプレイ
有機
液晶
顔料
！
！

33
3-4 事例紹介

34
3-4 事例紹介
⚫ 帝人と日立は、サイバー空間での
分析結果をフィジカル空間へフィード
バックし、新たな知見の獲得や高度化
を図るサイバー・フィジカルシステムの
環境を共同で構築する。
⚫ 研究者・組織間での研究手法や研究
データ、ノウハウを共有・利活用する
ための統合DBを中核に整備。
⚫ 統合DBのデータに基づき、
・人や組織・技術の関係性の可視化
・特許情報のマイニング
・実験データの解析支援
・電子顕微鏡データの利活用
・研究者の暗黙知の効率的な整理
などを進め、デジタル技術を活用した
研究開発スピードの向上と
開発力強化を推進する。
帝人の新素材の研究開発におけるDX推進に向けた協創
ー先端のデジタル技術を用いて社内外のデータ利活用を加速。
帝人の新素材の研究開発における高度化・効率化を実現ー
https://www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2020/07/0720.html

35
4. 本日のまとめ

本日のまとめ
© Hitachi, Ltd. 2021. All rights reserved. 36
本日のまとめ
研究開発戦略の立案が困難なVUCA時代では、
データを利活用しイノベーションを生むエコシステム構築が
不可欠です。
日立はデジタル技術を用いて、お客さまの研究活動における
情報共有・利活用や業務プロセス変革を支援します。
研究活動のDX化をさまざまな側面から支援する
日立のソリューションで、研究開発力を向上しませんか？

37
他社の商品名称
•AppSQUAREは、株式会社日立ソリューションズ東日本の登録商標です。
•CoreExplorerは、株式会社日立ソリューションズ東日本の登録商標です。
•GeoMationは、株式会社日立ソリューションズの登録商標です
•Pentahoは、Hitachi Vantara LLCの日本及びその他の国における商標または登録商標です。
•Apache、Tomcat、Subversionは、Apache Software Foundationの米国または、その他の国における登録商標または商標です。
•Apache Sparkは、カリフォルニア大学バークレー校で開発されたオープンソースのクラスタコンピューティング
フレームワークです。
•Cesiumは、Analytical Graphics Inc.によって運営するオープンソースのJaveScriptライブラリです。
•Jupyterは、改訂BSDライセンス（Berkeley Software Distribution License）に基づいて配布されているオープンソースの
データ分析ツールです。
•KNIMEは、KNIME GmbHのドイツもしくはその他の国における登録商標または商標です。
•Microsoft Office、Microsoft Office Word、Excel、PowerPoint、Outlook、OneNote、Visio、Skype、OneDrive、Azureは、
米国Microsoft Corporationの米国およびその他の国における登録商標または商標です。
•mongoDBは、MongoDB Inc.によって開発・サポートされているオープンソースのNoSQLデータベースです。
•phpPgAdminは、GPL（GNU General Public License）に基づいて配布されているフリーウェアです。
•PostgreSQLは、カリフォルニア大学バークレー校で開発されたオープンソースのデータベースシステムです。
•Pythonは、PSF (Python Software Foundationライセンス）に基づいて配布されているオープンソースのプログラミング言語です。
•Rは、R Development Core Teamによって開発・サポートされている、オープンソースの統計解析用プログラミング言語および実行環境です。
•Saikuは、Meteorite.biによって開発・サポートされているオープンソースのBIツールです。

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END
研究開発力向上のための研究DXソリューション
三井直人
公共システム事業部公共基盤ソリューション本部

PCCC21：株式会社日立製作所「研究開発力向上のための研究DXソリューション」

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