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AOSデータ社、X-Techのディープテックでイノベーションの創出を支援「ディープテックデータプラットフォームAOS IDX」をDeepTech関連事業にInside実装サービスを開始
[23/08/22]
提供元：PRTIMES
提供元：PRTIMES
〜タイパのいいディープテック活用にデータを用いるData to AI(R)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、ディープテックデータ管理において、管理の効率化を実現するためディープテックデータの保存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「ディープテック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8月22日より販売開始することをお知らせします。
[画像1: https://prtimes.jp/i/40956/290/resize/d40956-290-cad1102319c3fe04a967-0.jpg ]
■高まるディープテックのニーズ
「ディープテック（Deep Tech）」は、先進的な技術や科学的な発見をベースとして新しい商品やサービスを開発するスタートアップや企業のテクノロジーを指す言葉です。ディープテックの背後には通常、深い研究や専門知識が求められ、その成果はしばしば革命的なイノベーションや大きな社会的変革をもたらす可能性があります。
ディープテックの例としては、以下のような分野や技術が考えられます。
・人工知能（AI）や機械学習
・バイオテクノロジーやゲノム編集
・ナノテクノロジー
・ロボティクスや自動運転技術
・量子コンピューター
・新しいエネルギーソリューションや再生可能エネルギー技術
ディープテックの企業やスタートアップは、通常の技術企業とは異なり、開発に時間がかかることや、高い資金投資が必要であること、専門的な知識や技能を持つ人材が必要であることなどの特徴があります。しかし、それらの技術が成功すれば、産業や社会全体に大きな影響をもたらす可能性があります。
ディープテックのニーズが高まっている背景には、複数の要因が関係しています。以下にその主な要因をいくつか挙げます。
・グローバルな課題への対応：
気候変動、食糧供給、健康、エネルギーなどのグローバルな課題に対応するためには、革新的な技術やソリューションが必要とされています。ディープテックはこれらの課題解決のための一つの答えとして期待されている。
・技術の進歩：
計算機の処理能力の向上、データの蓄積、センサー技術の進化など、多くの基盤技術が急速に進化しており、これがディープテックの発展を促進しています。
・投資の増加：
ベンチャーキャピタル、政府、大手企業などが、ディープテックの潜在的な価値を認識し、これらの先進技術やスタートアップへの投資を増やしています。
・学術研究と産業の連携：
大学や研究機関での研究成果が商業化の道を見つけることが増え、これにより研究成果を基にしたディープテック企業の創出が促進されています。
・消費者の要求の変化：
より持続可能で、効率的で、カスタマイズされた製品やサービスを求める消費者のニーズに応えるために、企業は革新的な技術を取り入れる必要が出てきています。
・新しい市場の創出：
例えば、CRISPR-Cas9技術を用いたゲノム編集や量子コンピューターのようなディープテック技術は、それ自体が新しい市場を形成する可能性があります。
これらの要因が相互に影響し合うことで、ディープテックのニーズや関心が高まってきていると言えます。
[画像2: https://prtimes.jp/i/40956/290/resize/d40956-290-f8e7914b2225a4a7bb61-0.jpg ]
■ディープテックの市場規模
Future Market Insightsによると、ディープテックの市場は、2021年に4億3,110万ドルに達しており、2032年までに37億3,380万ドルに達すると予想されおり、年率成長率は、21.8%とのことです。
https://www.futuremarketinsights.com/reports/deep-tech-market
■ディープテックにおけるデータ管理の課題
ディープテック領域におけるデータ管理には、以下のようないくつかの重要な課題があります。
・データの安全性：
ディープテック関連のデータは、しばしば高度な研究や商業的機密を含むため、データの安全性が非常に重要です。不正アクセスやデータの流出は、企業の競争力や研究結果を脅かす可能性があります。
・データの量：
特にAIやロボティクスの分野では、大量のデータが必要となることが多い。このデータの保存や共有、そして適切な分析のためのインフラストラクチャが必要です。
・データの互換性と統一性：
データのフォーマットや標準が統一されていない場合、異なるシステム間でのデータ共有が困難になることがあります。
・プライバシーと規制対応：
健康、バイオテクノロジー、遺伝子編集などの分野では、個人情報や個人の遺伝情報など、プライバシーに関わるデータが含まれることがあります。これらのデータの保存や共有には、厳格な規制や法律が関わってくる場合が多いです。
・データの品質：
データの質や正確性が不十分な場合、そのデータを基にした研究や開発の結果も信頼性に欠ける可能性があります。
・コラボレーションの制限：
データ共有を円滑に行うためには、異なる組織や研究者間での信頼関係やコラボレーションのメカニズムが必要ですが、これが確立されていない場合、データ共有が制限されることがあります。
・データの持続的な保存：
長期間のデータ保存には、データの劣化や技術の変化に対応するための方法が必要となります。
ディープテックに関連するデータ管理に関するこれらの課題は、ディープテックの各分野における研究や開発を進める上で、十分に考慮されるべき重要な要素です。
[画像3: https://prtimes.jp/i/40956/290/resize/d40956-290-79f6c3b91c3307876c7a-0.jpg ]
■ディープテック領域において「ディープテックデータプラットフォーム AOS IDX」が果たす役割
「ディープテックデータプラットフォーム AOS IDX」は、ディープテックの領域において、多くの重要な役割を果たします。以下にその主要な役割を挙げます。
・アクセスの容易性：
「ディープテックデータプラットフォーム AOS IDX」は、どこからでもアクセス可能であり、研究者やエンジニアが必要なデータに迅速にアクセスすることを可能にします。
・スケーラビリティ：
クラウドは大量のデータの保存や処理のニーズに応じてリソースをスケーリングできるため、ディープテック関連のプロジェクトが拡大する際に柔軟なデータ共有環境を提供します。
・セキュリティの強化：
クラウドサービスプロバイダはセキュリティ専門家を雇用し、最新のセキュリティ技術を採用しているため、適切に構成されたクラウド環境はデータを安全に保存するのに役立ちます。
・コラボレーションの促進：
異なる組織や地域の研究者間でデータを簡単に共有できるため、共同研究やプロジェクトの効率が向上します。
・データ管理と統一性：
「ディープテックデータプラットフォーム AOS IDX」を使用することで、データのフォーマット、標準、アクセス権限などの一貫した管理が可能になります。
・コスト効率：
大規模なオンプレミスのデータセンターを持つ代わりに、必要に応じてクラウドリソースを利用することで、コストを効率的に管理できます。
・データバックアップとリカバリ：
クラウドプラットフォームは、データのバックアップと復元を自動化し、データ損失のリスクを低減する手助けをします。
・リアルタイムのデータ分析：
「ディープテックデータプラットフォーム AOS IDX」と、データ分析ツールやAIツールをAPIで連携させることで、リアルタイムのデータ分析やインサイトの取得を容易にします。
ディープテックの分野では、「ディープテックデータプラットフォーム AOS IDX」の役割が、研究や開発の迅速化、データのセキュリティの確保、およびグローバルなコラボレーションの実現に寄与します。
[画像4: https://prtimes.jp/i/40956/290/resize/d40956-290-98330ec288e204ef8972-0.jpg ]
[画像5: https://prtimes.jp/i/40956/290/resize/d40956-290-e34ad1a417646881b8eb-0.jpg ]
■ディープテック領域におけるデータ活用事例
「ディープテックデータプラットフォーム AOS IDX」でのいくつかのデータ活用例を挙げます。
[画像6: https://prtimes.jp/i/40956/290/resize/d40956-290-34d80de807e340e952d9-0.jpg ]
・医療研究の協力:
ゲノムデータ、臨床試験データ、医療画像データなど、大量の生物医学データを共有することで、国際的な研究チームが共同で治療法や薬を開発するプロジェクトを促進する。
・量子コンピューティングの研究:
量子コンピューティングのアルゴリズムやデータセットを共有するプラットフォームを使用して、研究者が新しいアプローチを最適化する。
・環境モニタリング:
センサーや衛星からのデータを収集し、気候変動や生態系の変化をリアルタイムで監視するためのプラットフォーム。
・新材料の開発:
研究者が新しい材料の特性や合成方法に関するデータを共有することで、より迅速にイノベーションを実現。
・宇宙探査:
宇宙ミッションからのデータを共有し、異なる国や機関の間での共同研究や分析を促進。
このようなプラットフォームは、データの整合性、アクセス制御、およびセキュリティを確保しながら、グローバルな研究コミュニティの間でのコラボレーションと知識の拡散を容易にします。
■「ディープテックデータプラットフォームAOS IDX」の特長
「ディープテック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。AOS IDXは、ディープテックデータ管理向けに設計されたクラウドストレージのSaaSです。
(1)ディープテックに関連す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、ディープ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
(9)次世代知財検索エンジン機能
■ディープテックにおけるAIの活用
ディープテック領域におけるAIの活用は非常に幅広く、多岐にわたるものがあります。以下にその活用例を12個挙げます。
[画像7: https://prtimes.jp/i/40956/290/resize/d40956-290-ec0740d713944ee8efcc-0.jpg ]
1.医薬品の探索：
AIは、膨大な化学データベースから新しい医薬品の候補を予測し、ドラッグディスカバリーの時間を短縮します。
2.ゲノム解析：
AIは、大量の遺伝子データの解析を助け、疾患の早期発見や遺伝子治療のターゲット特定に役立てられます。
3.自動運転車の技術：
AIは、センサーやカメラからのデータを解析し、車の自動運転を実現します。
4.エネルギー管理：
AIは、電力供給と需要の予測を助け、再生可能エネルギーの効率的な配分やストレージの最適化を実現します。
5.高度な材料科学：
AIを用いて、新しい材料や合成方法の予測や最適化を行います。
6.農業技術：
AIを用いたドローンやセンサーは、作物の健康状態や害虫の侵入を検出し、農作業の効率化や収穫量の最大化を支援します。
7.ロボティクス：
AIを搭載したロボットは、高度なタスクや人間との共同作業を行うことができます。
8.ナノテクノロジー：
AIは、ナノスケールでの材料の性質や動作を予測し、新しいナノテクノロジーの開発をサポートします。
9.バイオインフォマティクス：
AIは、生物情報学のデータ解析に用いられ、生命現象の理解や疾患の原因解明に役立ちます。
10.気候モデリング：
AIは、気候変動の予測や影響分析に使用され、対策の策定や環境問題の解決に寄与します。
11.金融モデリング：
AIは、複雑な金融市場の動きを予測するモデルの構築やリスク評価に用いられます。
12.量子コンピューティング：
AIは、量子コンピューターのアルゴリズムの最適化や、量子システムの動作を模倣する古典的なシミュレーションに使用されます。
これらの活用例は、ディープテック領域におけるAIの可能性を示す一部に過ぎませんが、AIが多岐にわたる分野で急速に進展していることを示しています。
■「ディープテックデータプラットフォーム AOS IDX」とData to AI仕事術
ディープテック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。
[画像8: https://prtimes.jp/i/40956/290/resize/d40956-290-a19276aea410f1caf145-10.png ]
[画像9: https://prtimes.jp/i/40956/290/resize/d40956-290-8104eb761f0cc6881f6a-0.png ]
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。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。
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、AOS IDXによって、ディープテックデータの利活用の促進、リスクの最小化、より質の高いディープテックデータ管理に向けたプラットフォーム構築を支援します。
■「ディープテック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15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。
■「ディープ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： ディープデータプラットフォームAOS IDX（エーオーエスアイディーエックス）
●提供開始：2023年8月22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、証拠データのフォレンジック調査や証拠開示のEデイスカバリサービス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、お客様のデータディープを総合的に守り、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。また、 若手隊員の登用・育成を促進し、防衛省の優秀な人材確保・育成に寄与することを目的として作られた若年定年制度を支援し、先端技術のエンジンニアキャリアが活かされる産官連携で日本社会に貢献します。
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、ディープテックデータ管理において、管理の効率化を実現するためディープテックデータの保存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「ディープテック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8月22日より販売開始することをお知らせします。
[画像1: https://prtimes.jp/i/40956/290/resize/d40956-290-cad1102319c3fe04a967-0.jpg ]
■高まるディープテックのニーズ
「ディープテック（Deep Tech）」は、先進的な技術や科学的な発見をベースとして新しい商品やサービスを開発するスタートアップや企業のテクノロジーを指す言葉です。ディープテックの背後には通常、深い研究や専門知識が求められ、その成果はしばしば革命的なイノベーションや大きな社会的変革をもたらす可能性があります。
ディープテックの例としては、以下のような分野や技術が考えられます。
・人工知能（AI）や機械学習
・バイオテクノロジーやゲノム編集
・ナノテクノロジー
・ロボティクスや自動運転技術
・量子コンピューター
・新しいエネルギーソリューションや再生可能エネルギー技術
ディープテックの企業やスタートアップは、通常の技術企業とは異なり、開発に時間がかかることや、高い資金投資が必要であること、専門的な知識や技能を持つ人材が必要であることなどの特徴があります。しかし、それらの技術が成功すれば、産業や社会全体に大きな影響をもたらす可能性があります。
ディープテックのニーズが高まっている背景には、複数の要因が関係しています。以下にその主な要因をいくつか挙げます。
・グローバルな課題への対応：
気候変動、食糧供給、健康、エネルギーなどのグローバルな課題に対応するためには、革新的な技術やソリューションが必要とされています。ディープテックはこれらの課題解決のための一つの答えとして期待されている。
・技術の進歩：
計算機の処理能力の向上、データの蓄積、センサー技術の進化など、多くの基盤技術が急速に進化しており、これがディープテックの発展を促進しています。
・投資の増加：
ベンチャーキャピタル、政府、大手企業などが、ディープテックの潜在的な価値を認識し、これらの先進技術やスタートアップへの投資を増やしています。
・学術研究と産業の連携：
大学や研究機関での研究成果が商業化の道を見つけることが増え、これにより研究成果を基にしたディープテック企業の創出が促進されています。
・消費者の要求の変化：
より持続可能で、効率的で、カスタマイズされた製品やサービスを求める消費者のニーズに応えるために、企業は革新的な技術を取り入れる必要が出てきています。
・新しい市場の創出：
例えば、CRISPR-Cas9技術を用いたゲノム編集や量子コンピューターのようなディープテック技術は、それ自体が新しい市場を形成する可能性があります。
これらの要因が相互に影響し合うことで、ディープテックのニーズや関心が高まってきていると言えます。
[画像2: https://prtimes.jp/i/40956/290/resize/d40956-290-f8e7914b2225a4a7bb61-0.jpg ]
■ディープテックの市場規模
Future Market Insightsによると、ディープテックの市場は、2021年に4億3,110万ドルに達しており、2032年までに37億3,380万ドルに達すると予想されおり、年率成長率は、21.8%とのことです。
https://www.futuremarketinsights.com/reports/deep-tech-market
■ディープテックにおけるデータ管理の課題
ディープテック領域におけるデータ管理には、以下のようないくつかの重要な課題があります。
・データの安全性：
ディープテック関連のデータは、しばしば高度な研究や商業的機密を含むため、データの安全性が非常に重要です。不正アクセスやデータの流出は、企業の競争力や研究結果を脅かす可能性があります。
・データの量：
特にAIやロボティクスの分野では、大量のデータが必要となることが多い。このデータの保存や共有、そして適切な分析のためのインフラストラクチャが必要です。
・データの互換性と統一性：
データのフォーマットや標準が統一されていない場合、異なるシステム間でのデータ共有が困難になることがあります。
・プライバシーと規制対応：
健康、バイオテクノロジー、遺伝子編集などの分野では、個人情報や個人の遺伝情報など、プライバシーに関わるデータが含まれることがあります。これらのデータの保存や共有には、厳格な規制や法律が関わってくる場合が多いです。
・データの品質：
データの質や正確性が不十分な場合、そのデータを基にした研究や開発の結果も信頼性に欠ける可能性があります。
・コラボレーションの制限：
データ共有を円滑に行うためには、異なる組織や研究者間での信頼関係やコラボレーションのメカニズムが必要ですが、これが確立されていない場合、データ共有が制限されることがあります。
・データの持続的な保存：
長期間のデータ保存には、データの劣化や技術の変化に対応するための方法が必要となります。
ディープテックに関連するデータ管理に関するこれらの課題は、ディープテックの各分野における研究や開発を進める上で、十分に考慮されるべき重要な要素です。
[画像3: https://prtimes.jp/i/40956/290/resize/d40956-290-79f6c3b91c3307876c7a-0.jpg ]
■ディープテック領域において「ディープテックデータプラットフォーム AOS IDX」が果たす役割
「ディープテックデータプラットフォーム AOS IDX」は、ディープテックの領域において、多くの重要な役割を果たします。以下にその主要な役割を挙げます。
・アクセスの容易性：
「ディープテックデータプラットフォーム AOS IDX」は、どこからでもアクセス可能であり、研究者やエンジニアが必要なデータに迅速にアクセスすることを可能にします。
・スケーラビリティ：
クラウドは大量のデータの保存や処理のニーズに応じてリソースをスケーリングできるため、ディープテック関連のプロジェクトが拡大する際に柔軟なデータ共有環境を提供します。
・セキュリティの強化：
クラウドサービスプロバイダはセキュリティ専門家を雇用し、最新のセキュリティ技術を採用しているため、適切に構成されたクラウド環境はデータを安全に保存するのに役立ちます。
・コラボレーションの促進：
異なる組織や地域の研究者間でデータを簡単に共有できるため、共同研究やプロジェクトの効率が向上します。
・データ管理と統一性：
「ディープテックデータプラットフォーム AOS IDX」を使用することで、データのフォーマット、標準、アクセス権限などの一貫した管理が可能になります。
・コスト効率：
大規模なオンプレミスのデータセンターを持つ代わりに、必要に応じてクラウドリソースを利用することで、コストを効率的に管理できます。
・データバックアップとリカバリ：
クラウドプラットフォームは、データのバックアップと復元を自動化し、データ損失のリスクを低減する手助けをします。
・リアルタイムのデータ分析：
「ディープテックデータプラットフォーム AOS IDX」と、データ分析ツールやAIツールをAPIで連携させることで、リアルタイムのデータ分析やインサイトの取得を容易にします。
ディープテックの分野では、「ディープテックデータプラットフォーム AOS IDX」の役割が、研究や開発の迅速化、データのセキュリティの確保、およびグローバルなコラボレーションの実現に寄与します。
[画像4: https://prtimes.jp/i/40956/290/resize/d40956-290-98330ec288e204ef8972-0.jpg ]
[画像5: https://prtimes.jp/i/40956/290/resize/d40956-290-e34ad1a417646881b8eb-0.jpg ]
■ディープテック領域におけるデータ活用事例
「ディープテックデータプラットフォーム AOS IDX」でのいくつかのデータ活用例を挙げます。
[画像6: https://prtimes.jp/i/40956/290/resize/d40956-290-34d80de807e340e952d9-0.jpg ]
・医療研究の協力:
ゲノムデータ、臨床試験データ、医療画像データなど、大量の生物医学データを共有することで、国際的な研究チームが共同で治療法や薬を開発するプロジェクトを促進する。
・量子コンピューティングの研究:
量子コンピューティングのアルゴリズムやデータセットを共有するプラットフォームを使用して、研究者が新しいアプローチを最適化する。
・環境モニタリング:
センサーや衛星からのデータを収集し、気候変動や生態系の変化をリアルタイムで監視するためのプラットフォーム。
・新材料の開発:
研究者が新しい材料の特性や合成方法に関するデータを共有することで、より迅速にイノベーションを実現。
・宇宙探査:
宇宙ミッションからのデータを共有し、異なる国や機関の間での共同研究や分析を促進。
このようなプラットフォームは、データの整合性、アクセス制御、およびセキュリティを確保しながら、グローバルな研究コミュニティの間でのコラボレーションと知識の拡散を容易にします。
■「ディープテックデータプラットフォームAOS IDX」の特長
「ディープテック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。AOS IDXは、ディープテックデータ管理向けに設計されたクラウドストレージのSaaSです。
(1)ディープテックに関連す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、ディープ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
(9)次世代知財検索エンジン機能
■ディープテックにおけるAIの活用
ディープテック領域におけるAIの活用は非常に幅広く、多岐にわたるものがあります。以下にその活用例を12個挙げます。
[画像7: https://prtimes.jp/i/40956/290/resize/d40956-290-ec0740d713944ee8efcc-0.jpg ]
1.医薬品の探索：
AIは、膨大な化学データベースから新しい医薬品の候補を予測し、ドラッグディスカバリーの時間を短縮します。
2.ゲノム解析：
AIは、大量の遺伝子データの解析を助け、疾患の早期発見や遺伝子治療のターゲット特定に役立てられます。
3.自動運転車の技術：
AIは、センサーやカメラからのデータを解析し、車の自動運転を実現します。
4.エネルギー管理：
AIは、電力供給と需要の予測を助け、再生可能エネルギーの効率的な配分やストレージの最適化を実現します。
5.高度な材料科学：
AIを用いて、新しい材料や合成方法の予測や最適化を行います。
6.農業技術：
AIを用いたドローンやセンサーは、作物の健康状態や害虫の侵入を検出し、農作業の効率化や収穫量の最大化を支援します。
7.ロボティクス：
AIを搭載したロボットは、高度なタスクや人間との共同作業を行うことができます。
8.ナノテクノロジー：
AIは、ナノスケールでの材料の性質や動作を予測し、新しいナノテクノロジーの開発をサポートします。
9.バイオインフォマティクス：
AIは、生物情報学のデータ解析に用いられ、生命現象の理解や疾患の原因解明に役立ちます。
10.気候モデリング：
AIは、気候変動の予測や影響分析に使用され、対策の策定や環境問題の解決に寄与します。
11.金融モデリング：
AIは、複雑な金融市場の動きを予測するモデルの構築やリスク評価に用いられます。
12.量子コンピューティング：
AIは、量子コンピューターのアルゴリズムの最適化や、量子システムの動作を模倣する古典的なシミュレーションに使用されます。
これらの活用例は、ディープテック領域におけるAIの可能性を示す一部に過ぎませんが、AIが多岐にわたる分野で急速に進展していることを示しています。
■「ディープテックデータプラットフォーム AOS IDX」とData to AI仕事術
ディープテック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。
[画像8: https://prtimes.jp/i/40956/290/resize/d40956-290-a19276aea410f1caf145-10.png ]
[画像9: https://prtimes.jp/i/40956/290/resize/d40956-290-8104eb761f0cc6881f6a-0.png ]
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。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。
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、AOS IDXによって、ディープテックデータの利活用の促進、リスクの最小化、より質の高いディープテックデータ管理に向けたプラットフォーム構築を支援します。
■「ディープテック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15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。
■「ディープ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： ディープデータプラットフォームAOS IDX（エーオーエスアイディーエックス）
●提供開始：2023年8月22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、証拠データのフォレンジック調査や証拠開示のEデイスカバリサービス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、お客様のデータディープを総合的に守り、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。また、 若手隊員の登用・育成を促進し、防衛省の優秀な人材確保・育成に寄与することを目的として作られた若年定年制度を支援し、先端技術のエンジンニアキャリアが活かされる産官連携で日本社会に貢献します。
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