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InterSystems Japan Summit 2019

日本におけるデジタル変革の進め方のポイント佐藤比呂志ビジネスデベロップメントシニアマネージャー

InterSystems Japan Summit : IRIS DAY 2019

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本日のアジェンダ

• デジタル変革の課題

• システムの現状、課題

• 人手不足に対するソリューション

• インターオペラビリティの重要性

• データの流動性

• InterSystems IRIS Data Platform

• まとめ

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デジタル変革の課題


経済産業省のDXレポート～ITシステム「2025年の崖」

経済産業省 DXレポート～ITシステム「2025年の崖」の克服

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バイモーダル

継続的で迅速なイノベーションの必要性

新規ビジネス

ビッグデータ

機械学習 IoT

モバイルアプリ

ウェブサービス

モード２

安定性、信頼性、徐々に変えていく

コアビジネス

財務管理

コンプライアンス

人事管理

サプライチェーン

業務

モード１


• 少子高齢化

日本特有の課題

これ以上の先送りはやめて

抜本的な解決が必要では？

• 生産人口減少に伴う人手不足が顕著

• 熟練技術者の退場に伴う暗黙知の喪失

• IoT、非構造化データの活用などでデータボリュームは爆発的増加

• コンプライアンス、管理当局の規制強化

• 人手の作業にしわ寄せがくる• 見逃し• 意図的な省略（みなし検査など）

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システムの現状、問題点


日本のITシステムの特徴

• 個々のシステムは、緻密で品質も高い（部分最適）

• システムは分断（サイロ化）されており、システム間ギャップは見えない形で人手によってカバーされている。

• システム構築時に決められたシステム化の範囲がそのまま温存されている• 当時システム化できる技術がなかった• 当時人手で行った方がコストパフォーマンスが良かった

• ITによる自動化を推進する余地が多分にある• システム化できる技術が進化（機械学習、人工知能、RPAなど）• IT VS 人的リソースのコストパフォーマンス比が逆転

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• レガシーシステム・モダーニゼーション

DXレポート ITシステム2025年の崖へのソリューション

• レガシーシステムを作り変える（例：COBOL→ Java）

• リスクは？（システムの背後のビジネスロジック、コンテキストまで完全にインプリできるか？）

• 膨大な工数（コンバージョン＋テスト）

• 技術者のモチベーション？

• そもそも作り変えるメリットは？― ハードウェアコスト

― 運用コスト

• ストレートコンバージョンだけで全ての問題が解決するか？

コモディティ化によるコスト削減効果


他に方法はないのか？

• レガシーシステム温存• レガシーシステム機能はそのまま塩漬け• 外部連携に必要な機能だけAPI化する

• 新しい仕組みはレガシーシステム上には実装せず、新しいシステムを構築し、必要に応じてそのレガシー機能を呼び出す。

• 新しく構築するシステム上で出来得る限りの自動化（人工知能、機械学習、RPAなどを活用して）を追求する

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人手不足に対するソリューション

• RPA

• RPAでカバーできない所を補完するシステム自動化• 人に高度な判断を促す分析データの提供• 人工知能、機械学習による最適化、省力化• システムによる自動判断（AI、MLが導きだしたアルゴリズムを適用）

システム間のインターオペラビリティが重要


ITシステムが抱える典型的な問題（データサイロ）

利活用したいデータが

散在している

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データサイロの発生と解決法

「RDBMSがネイティブに提供する以上の広範なデータタイプが必要」

「トランザクションと分析データベースにデータが分離されている限り戦略的な意思決定はできない」

「データセンターで多数のデータベースのメンテナンスが膨大なコストと複雑性の原因となっている」

「その解は、分析とトランザクション処理用に、関係の深いデータは、集約すること。デジタル変革の支援には広範なデータタイプを含むことが理想」

より広範なデータ

タイプのサポート多数のデータベースの

メンテナンスが膨大なコスト

と複雑性を生む

データが分断されている

と意思決定しにくい

キーとなるデータは

一箇所に集める


• ファイル交換

• 通信（TCP/IPソケット）

• RPC(Remote Procedure Call)

• Web Service(SOAP/XML）

• REST/JSON

インターオペラビリティの変化(進化)

ETL

技術は進歩しているのにかかわらず手法は古いまま

DataOps

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ソリューション


• データの流動性

• 5R（５つの正しいこと）の実現のために重要

― 正しいデータ

― 正しい人

― 正しい時間

― 正しい量

インターオペラビリティ

⚫ 正しい理解、正しい行動

• APIエコノミー

• データの流動性を担保

• 必要としているデータを使いやすい形で提供

• マイクロサービスアーキテクチャー

― サービスの大量生産が前提

― ユーザー（コンシューマ）全員がプログラマー

― MS Officeの新APIもREST/JSONベース

― EXCELのマクロ使いが自由に使える

― RPAとも連携できる

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さまざまなデータタイプ• キーバリュー• ドキュメント• グラフ、画像など

さまざまなアプリケーションシステム・デバイス

InterSystems IRIS Data Platform

どのようなデータでも好きな形で取り出せる

• すべてのアプリケーション• すべての形式• 多様なデータセット

• テーブル• 入れ子、繰り返しを含む複雑なデータ

アプリケーション/システム

データの流動性が重要


• SDS(Software Defined Software)

• Docker

Software Defined XXX

• SDN(Software Defined Network)

• SDS(Software Defined Storage)

プログラミングがオフィスワーカーの基本お作法になる？

プログラミングで様々なものを定義していくというのがトレンド

自動化を推進するための不可欠な

要素

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デジタルトランスフォーメーションを加速する統合データプラットフォーム

InterSystems IRISデータプラットフォーム

マルチ-モデル• リレーショナル

• ドキュメント

マルチワークロード

• 隔離したワークロード処理によるHTAP

• ビッグデータ分析に対するユニークなアプローチ

• ACIDトランザクション + リアルタイムインデッキシング

オープンアナリティクス

• アナリティク SQL

• ビジネスインテリジェンス

• 自然言語処理

相互運用性

• 言語とツール

• データ統合

• アプリケーション統合

• 多次元

• オブジェクト

• A I モデルランタイム

• Apache Spark コネクタ

• B I ツールとの連携

• 複合ビジネスプロセスオーケストレーション

柔軟なクラウド | ハイブリッド | オンプレミス運用オプション

データべース相互運用性

分析機能


ガートナーオペレーショナル・データベース管理システムについてのマジック・クアドラント

• 「実行能力」と「ビジョンの完全性」が

評価され、3年連続チャレンジャーに

位置づけられる

出典：

Garrtner, Magic Quadrant for Operational Database Management Systems

Merv Adrian, Donald Feinberg, Nick Heudecker

2018年10月22日発行、ID: G00346575

本図表は、ガートナー・リサーチの発行物の一部であり、発行物全体のコンテクストにおいてご覧いただく必

要があります。ガートナーの発行物は、リクエストによインターシステムズからご提供することが可能です。

ガートナーは、ガートナー・リサーチの発行物に掲載された特定のベンダー、製品またはサービスを推奨するものではあ

りません。また、最高のレーティング又はその他の評価を得たベンダーのみを選択するように助言するものではありませ

ん。ガートナー・リサーチの発行物は、ガートナー・リサーチの見解を表したものであり、事実を表現したものではあり

ません。ガートナーは、明示または黙示を問わず、本リサーチの商品性や特定目的への適合性を含め、一切の保証を行う

ものではありません。

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Gartner Peer Insights オペレーショナルデータベースマネジメントシステムズソフトウェア部門にてCustomer's Choiceを受賞

Gartner Peer Insights Customer’s Choiceとは：

Gartner Peer Insights Customers’ Choiceは、Gartner Peer Insightsに掲載されている300以上の市場に関する10万件以上の評価を分析します。こうした評価は、ソリューションの購入、インプリメンテーション、運用の直接的な同僚の経験に基づくものです。十分なデータが存在する市場においてGartner Peer Insightsは、顧客から最も高い評価を得たベンダーをCustomer’s Choiceとして表彰しています。

InterSystems Data Platform は、最高点5.0 ポイント中 4.7 を獲得

（2019年1月14日時点）

Gartner Peer についてGartner Peerは、IT専門家や技術意思決定者によって書かれ、読まれているITソフトウェアおよびサービスの点数を評価のオンラインプラットフォームです。顧客からの客観的でバイアスのないフィードバックを得ることで、ITリーダのより洞察深い購入意思決定と、テクノロジプロバイダの製品改善を支援することを目的としています。ガートナーピア・インサイトは、200市場以上についての7万件以上の検証済みの評価を掲載しています。より詳しい情報はこちらをご覧ください。www.gartner.com/reviews/home

Gartner Peer Insights Customers’ Choice constitute the subjective opinions of individual end-user reviews, ratings, and data applied against a documented methodology; they neither represent the views of, nor constitute an endorsement by, Gartner or its affiliates.The GARTNER PEER INSIGHTS CUSTOMERS’ CHOICE badge is a trademark and service mark of Gartner, Inc., and/or its affiliates, and is used herein with permission. All rights reserved. Gartner Peer Insights Customers’ Choice constitute the subjective opinions of individual end-user reviews, ratings, and data applied against a documented methodology; they neither represent the views of, nor constitute an endorsement by, Gartner or its affiliates.


まとめ

• デジタル変革を進めるには？

• 人手不足に対処するためにシステムの徹底的な自動化の推進

• インターオペラビリティの重要性

• データ流動性

• インターオペラビリティとデータ流動性を担保するデータプラットフォーム

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https://www.gartner.com/reviews/home

http://www.gartner.com/reviews/home



Data Mattersブログ

InterSystems IRIS 誕生の背景 ―データを制すものはビジネスを制す

https://www.intersystems.com/jp-data-matters-blog/intersystems-iris-background/

https://www.intersystems.com/jp-data-matters-blog/intersystems-iris-background_2/


ご清聴ありがとうございました。

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https://www.intersystems.com/jp-data-matters-blog/intersystems-iris-background/

https://www.intersystems.com/jp-data-matters-blog/intersystems-iris-background_2/

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