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AOSデータ社、エネルギー業界向けAIデータ管理システム「AIデータALM エネルギー」を発表
[24/08/23]
提供元：PRTIMES
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〜エネルギーデータのAIデータライフサイクル全体の包括的な管理を支援〜
[画像: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/40956/428/40956-428-952a8f5ffa9abd5632b955960388d9c5-1978x1042.jpg?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
AIデータALM エネルギー
AOSデータ社の代表取締役社長、吉田 宣也は次のように述べています。「私たちの新しいAIデータ管理システムは、エネルギー業界のデータ活用のあり方を革新します。これにより、エネルギー業界は、効率的にエネルギーデータを活用し、業務効率を高めることができます。」
AIデータ社は、エネルギー業界におけるデータ活用の最前線で革新的なソリューションを提供し続けることを約束します。私たちの使命は、最先端の技術を駆使してエネルギー関連事業の成長と発展を支援することです。
AOSデータ社は、AIとデータ管理技術の分野でリーダーシップを持つ企業です。私たちは、エネルギーデータの活用を支援し、エネルギー業界の進化を促進する革新的なソリューションを提供しています。
■主な特徴：
「AIデータ管理システム AIデータALMエネルギー」は、エネルギー業界に特化した機能と特徴を備えており、エネルギーデータのAIライフサイクル全体を効率的に管理するためのソリューションを提供します。以下は、その主要な特徴です。
厳格かつ柔軟なアクセス権限管理機能や、エネルギー関連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、様々なフォーマットのデータを専用ソフトなしに表示できる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。「AIデータ管理システム、AIデータALM エネルギー」は、エネルギーデータを活用するAIプロジェクトに携わるエネルギー機関向けに設計されたクラウドストレージのSaaSです。
(1)エネルギー業界の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)専用ソフトを使用しなくて、多様なデータを閲覧し、チームと安全に共有できる
(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、エネルギー業界の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)マルチモーダルAIへの対応
(8)セキュアなデータ管理、厳格なセキュリティプロトコルに基づいたデータ管理を実現し、エネルギーデータの機密性と安全性を確保します。
■AIに学習させるエネルギーデータ
AIに学習させるエネルギーデータには、さまざまな種類があります。これらのデータは、エネルギーの生産、消費、効率性、環境影響、価格など、エネルギー分野に関する広範な情報を含んでいます。以下は、主なエネルギーデータの種類です。
1. エネルギー生産データ
- 発電量データ: 発電所ごとの発電量（電力の種類別：火力、原子力、水力、風力、太陽光など）。
- 再生可能エネルギー生成データ: 太陽光、風力、地熱、バイオマスなどの再生可能エネルギーの生産量。
- 化石燃料生産データ: 石油、天然ガス、石炭などの生産量、採掘量、精製量。
- 発電効率データ: 発電所ごとのエネルギー効率（熱効率、燃料効率など）。
2. エネルギー消費データ
- 国・地域別エネルギー消費量: 国や地域ごとのエネルギー消費量、セクター別消費（産業、家庭、輸送、商業）。
- 産業別エネルギー消費データ: 製造業、農業、運輸業、サービス業など、各産業セクターでのエネルギー消費。
- エネルギー用途データ: エネルギーの使用目的別（暖房、冷房、照明、輸送、工業プロセスなど）の消費量。
- エネルギー効率データ: 家電製品、建築物、工業プロセスなどのエネルギー効率データ。
3. 環境データ
- 温室効果ガス排出データ: エネルギー生産・消費に伴うCO2やメタン、NOxなどの温室効果ガス排出量。
- 汚染物質排出データ: エネルギー関連施設からの大気汚染物質（SOx、PM2.5など）の排出量。
- エネルギー関連の環境影響評価データ: 環境影響評価レポート、環境修復データ。
4. エネルギー価格データ
- 燃料価格データ: 原油、天然ガス、石炭、電力の市場価格、輸送コスト、精製コスト。
- 電力料金データ: 各国・地域の電力料金、家庭用・産業用の電力料金。
- 再生可能エネルギーのコストデータ: 太陽光パネル、風力タービンなど、再生可能エネルギー設備のコストデータ。
5. インフラデータ
- 電力グリッドデータ: 電力網の構造、送電線、変電所の位置、容量。
- 燃料輸送・貯蔵データ: パイプライン、タンク、輸送船のデータ、燃料の輸送・貯蔵キャパシティ。
- エネルギー貯蔵データ: バッテリー貯蔵、揚水発電、圧縮空気エネルギー貯蔵（CAES）などの貯蔵システムのデータ。
6. 政策・規制データ
- エネルギー政策データ: 各国のエネルギー政策、再生可能エネルギー促進策、補助金データ。
- 規制データ: 環境規制、排出量取引制度、エネルギー消費基準。
7. 需要予測データ
- エネルギー需要予測データ: 短期・中期・長期のエネルギー需要予測、消費パターン分析。
- 需要応答データ: 電力需要に対する需給調整データ、ピーク時の需要管理データ。
8. 技術データ
- 技術革新データ: エネルギー技術の研究開発データ、新技術の導入事例。
- エネルギー効率技術データ: 省エネ技術、スマートグリッド技術、エネルギー管理システム（EMS）データ。
9. 気象データ
- 気温、風速、日射量データ: エネルギー需要や再生可能エネルギーの発電量に影響を与える気象データ。
- 季節変動データ: 季節ごとのエネルギー消費パターンに関するデータ。
これらのデータをAIに学習させることで、エネルギー効率の最適化、需要予測、環境影響の予測、価格変動の予測など、多くの分野での応用が可能となります。また、政策決定や戦略的な意思決定を支援するためのインサイトも得られます。
■AIシステムを最適化するエネルギーデータのAIライフサイクルとは
AIシステムを最適化するためのエネルギーデータに関するAIライフサイクルは、データ収集からモデルの導入・運用に至る一連のプロセスを指します。このライフサイクルは、AIモデルがエネルギー関連の課題に対して最適なパフォーマンスを発揮するためのガイドラインとして機能します。以下は、その主なステージです。
1. データ収集 (Data Collection)
概要:
AIモデルのトレーニングには、質の高いエネルギーデータが不可欠です。エネルギーデータには、発電量、消費量、価格、環境データ、設備性能データ、天候データなどが含まれます。
アクション:
- 適切なデータソースからのデータ収集。
- 定期的なデータの更新と履歴データの蓄積。
- センサーやIoTデバイスからのリアルタイムデータ収集。
2. データ前処理 (Data Preprocessing)
概要:
収集したデータは、AIモデルに適した形に整形する必要があります。欠損値の処理、異常値の検出と除去、データの正規化などが含まれます。
アクション:
- 欠損値の補完や異常値の除去。
- データの正規化や標準化。
- 特徴量の抽出と選択。
3. モデルのトレーニング (Model Training)
概要:
前処理したデータを用いてAIモデルをトレーニングします。エネルギーデータに基づいて、予測モデルや最適化モデルを作成します。
アクション:
- 適切なアルゴリズムの選定（回帰分析、ディープラーニング、強化学習など）。
- ハイパーパラメータの調整。
- モデルの検証とテスト。
4. モデルの評価 (Model Evaluation)
概要:
トレーニングされたモデルの性能を評価します。エネルギー予測の精度や、最適化の効果を測定し、改善が必要な部分を特定します。
アクション:
- テストデータによるモデルの精度評価。
- 各種評価指標（MAE、RMSE、R2スコアなど）を使用したパフォーマンス測定。
- モデルのリトレーニングや調整。
5. モデルのデプロイメント (Model Deployment)
概要:
評価されたモデルを実際のシステムや運用環境に導入します。エネルギー管理システムや需要予測システムに組み込みます。
アクション:
- モデルのAPI化やクラウドサービスへの統合。
- リアルタイムデータとの接続。
- システム内でのスムーズな実行の確保。
6. モデルのモニタリングとメンテナンス (Model Monitoring & Maintenance)
概要:
デプロイされたモデルのパフォーマンスを継続的に監視し、必要に応じて再トレーニングや調整を行います。モデルの劣化や外部環境の変化に対応します。
アクション:
- モデルのパフォーマンスモニタリング（予測精度、応答速度など）。
- ドリフト検出（モデルの予測性能の変化）。
- 定期的なモデルの更新と再トレーニング。
7. フィードバックループ (Feedback Loop)
概要:
運用から得られたフィードバックをもとに、データ収集からトレーニングまでのプロセスを改善します。新しいデータを取り込み、モデルの精度とパフォーマンスを向上させます。
アクション:
- 実際の運用結果に基づくモデルの精度改善。
- 新たな特徴量の追加やデータソースの拡充。
- 持続的な改善とイノベーション。
8. データとモデルの保存 (Data & Model Storage)
概要:
データとトレーニング済みのモデルは適切に保存し、将来の使用やトラブルシューティングのためにアーカイブします。
アクション:
- データベースやクラウドストレージでのデータ管理。
- バージョン管理システムを使ったモデルの保存。
- セキュリティとアクセス管理。
9. 規制とコンプライアンスの遵守 (Regulatory & Compliance Adherence)
概要:
エネルギーデータを扱う際には、関連する規制やコンプライアンスを遵守する必要があります。プライバシーやデータセキュリティに関する法律に対応します。
アクション:
- データプライバシーとセキュリティポリシーの導入。
- 規制遵守のためのドキュメンテーションと監査対応。
- AI倫理に基づく開発と運用。
このAIライフサイクルを通じて、エネルギーデータを最大限に活用し、AIシステムを最適化することができます。結果として、エネルギー効率の向上、コスト削減、環境負荷の軽減など、多くのメリットが得られます。
■「AIデータ管理システム AIデータALM エネルギー」の機能
AIデータ管理システム AIデータALM（AI Lifecycle Management）の機能は、AIプロジェクトのデータの保存、共有、管理、最適化、運用に関する包括的なサポートを提供するために設計されています。以下に、それぞれのシステムの主要な機能を説明します。
「AIデータ管理システム AIデータALM エネルギー」の機能
1. データ保存
- セキュアなストレージ: 高度なセキュリティ対策（暗号化、アクセス制御）を備えたデータ保存機能。
- 大容量ストレージ: 大規模データの効率的な保存を可能にするクラウド上の大容量ストレージ対応。
- データバックアップ: データの自動バックアップ機能により、データ喪失のリスクを軽減。
2. データ共有
- 安全なデータ共有: 役割ベースのアクセス制御やリンク共有を通じて、指定されたユーザーやグループとデータを安全に共有可能。
- APIアクセス: 外部システムやアプリケーションとデータを統合するためのAPI提供。
3. データカタログとメタデータ管理
- メタデータ管理: 各データセットに関する詳細なメタデータを管理し、データの品質や由来を追跡。
4. データバージョン管理
- データバージョニング: データの変更履歴を追跡し、過去のバージョンに戻すことができるバージョン管理機能。
5. データ可視化と分析
- ダッシュボード: リアルタイムでのデータ状況を視覚的に表示するダッシュボード。
6. データセキュリティとコンプライアンス
- データ暗号化: 保存データと転送データの暗号化によるセキュリティの強化。
- コンプライアンス管理: データプライバシー規制や社内ポリシーに準拠したデータ管理。
これらの機能により、「AIデータ管理システム AIデータALM エネルギー」は、AIプロジェクトにおけるデータの保存と共有を効率的に行い、プロジェクト全体のライフサイクルを最適化するための強力なツールを提供します。
■「AIデータ管理システム AIデータ ALM エネルギー」を支える各賞受賞実績の技術
「AIデータ ALM エネルギー」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16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。
■「AIデータ管理システム、AIデータALM エネルギー」サービス概要
・サービス名： AIデータ管理システム、AIデータALM（エーアイデータ エーエルエム）エネルギー
・提供開始：2024年8月22日
・価格：月額16,500円（税込）〜
・URL：https://aidata.jp/notice/alm-energy/
【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 吉田 宣也
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8,000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、15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。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。
[画像: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/40956/428/40956-428-952a8f5ffa9abd5632b955960388d9c5-1978x1042.jpg?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
AIデータALM エネルギー
AOSデータ社の代表取締役社長、吉田 宣也は次のように述べています。「私たちの新しいAIデータ管理システムは、エネルギー業界のデータ活用のあり方を革新します。これにより、エネルギー業界は、効率的にエネルギーデータを活用し、業務効率を高めることができます。」
AIデータ社は、エネルギー業界におけるデータ活用の最前線で革新的なソリューションを提供し続けることを約束します。私たちの使命は、最先端の技術を駆使してエネルギー関連事業の成長と発展を支援することです。
AOSデータ社は、AIとデータ管理技術の分野でリーダーシップを持つ企業です。私たちは、エネルギーデータの活用を支援し、エネルギー業界の進化を促進する革新的なソリューションを提供しています。
■主な特徴：
「AIデータ管理システム AIデータALMエネルギー」は、エネルギー業界に特化した機能と特徴を備えており、エネルギーデータのAIライフサイクル全体を効率的に管理するためのソリューションを提供します。以下は、その主要な特徴です。
厳格かつ柔軟なアクセス権限管理機能や、エネルギー関連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、様々なフォーマットのデータを専用ソフトなしに表示できる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。「AIデータ管理システム、AIデータALM エネルギー」は、エネルギーデータを活用するAIプロジェクトに携わるエネルギー機関向けに設計されたクラウドストレージのSaaSです。
(1)エネルギー業界の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)専用ソフトを使用しなくて、多様なデータを閲覧し、チームと安全に共有できる
(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、エネルギー業界の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)マルチモーダルAIへの対応
(8)セキュアなデータ管理、厳格なセキュリティプロトコルに基づいたデータ管理を実現し、エネルギーデータの機密性と安全性を確保します。
■AIに学習させるエネルギーデータ
AIに学習させるエネルギーデータには、さまざまな種類があります。これらのデータは、エネルギーの生産、消費、効率性、環境影響、価格など、エネルギー分野に関する広範な情報を含んでいます。以下は、主なエネルギーデータの種類です。
1. エネルギー生産データ
- 発電量データ: 発電所ごとの発電量（電力の種類別：火力、原子力、水力、風力、太陽光など）。
- 再生可能エネルギー生成データ: 太陽光、風力、地熱、バイオマスなどの再生可能エネルギーの生産量。
- 化石燃料生産データ: 石油、天然ガス、石炭などの生産量、採掘量、精製量。
- 発電効率データ: 発電所ごとのエネルギー効率（熱効率、燃料効率など）。
2. エネルギー消費データ
- 国・地域別エネルギー消費量: 国や地域ごとのエネルギー消費量、セクター別消費（産業、家庭、輸送、商業）。
- 産業別エネルギー消費データ: 製造業、農業、運輸業、サービス業など、各産業セクターでのエネルギー消費。
- エネルギー用途データ: エネルギーの使用目的別（暖房、冷房、照明、輸送、工業プロセスなど）の消費量。
- エネルギー効率データ: 家電製品、建築物、工業プロセスなどのエネルギー効率データ。
3. 環境データ
- 温室効果ガス排出データ: エネルギー生産・消費に伴うCO2やメタン、NOxなどの温室効果ガス排出量。
- 汚染物質排出データ: エネルギー関連施設からの大気汚染物質（SOx、PM2.5など）の排出量。
- エネルギー関連の環境影響評価データ: 環境影響評価レポート、環境修復データ。
4. エネルギー価格データ
- 燃料価格データ: 原油、天然ガス、石炭、電力の市場価格、輸送コスト、精製コスト。
- 電力料金データ: 各国・地域の電力料金、家庭用・産業用の電力料金。
- 再生可能エネルギーのコストデータ: 太陽光パネル、風力タービンなど、再生可能エネルギー設備のコストデータ。
5. インフラデータ
- 電力グリッドデータ: 電力網の構造、送電線、変電所の位置、容量。
- 燃料輸送・貯蔵データ: パイプライン、タンク、輸送船のデータ、燃料の輸送・貯蔵キャパシティ。
- エネルギー貯蔵データ: バッテリー貯蔵、揚水発電、圧縮空気エネルギー貯蔵（CAES）などの貯蔵システムのデータ。
6. 政策・規制データ
- エネルギー政策データ: 各国のエネルギー政策、再生可能エネルギー促進策、補助金データ。
- 規制データ: 環境規制、排出量取引制度、エネルギー消費基準。
7. 需要予測データ
- エネルギー需要予測データ: 短期・中期・長期のエネルギー需要予測、消費パターン分析。
- 需要応答データ: 電力需要に対する需給調整データ、ピーク時の需要管理データ。
8. 技術データ
- 技術革新データ: エネルギー技術の研究開発データ、新技術の導入事例。
- エネルギー効率技術データ: 省エネ技術、スマートグリッド技術、エネルギー管理システム（EMS）データ。
9. 気象データ
- 気温、風速、日射量データ: エネルギー需要や再生可能エネルギーの発電量に影響を与える気象データ。
- 季節変動データ: 季節ごとのエネルギー消費パターンに関するデータ。
これらのデータをAIに学習させることで、エネルギー効率の最適化、需要予測、環境影響の予測、価格変動の予測など、多くの分野での応用が可能となります。また、政策決定や戦略的な意思決定を支援するためのインサイトも得られます。
■AIシステムを最適化するエネルギーデータのAIライフサイクルとは
AIシステムを最適化するためのエネルギーデータに関するAIライフサイクルは、データ収集からモデルの導入・運用に至る一連のプロセスを指します。このライフサイクルは、AIモデルがエネルギー関連の課題に対して最適なパフォーマンスを発揮するためのガイドラインとして機能します。以下は、その主なステージです。
1. データ収集 (Data Collection)
概要:
AIモデルのトレーニングには、質の高いエネルギーデータが不可欠です。エネルギーデータには、発電量、消費量、価格、環境データ、設備性能データ、天候データなどが含まれます。
アクション:
- 適切なデータソースからのデータ収集。
- 定期的なデータの更新と履歴データの蓄積。
- センサーやIoTデバイスからのリアルタイムデータ収集。
2. データ前処理 (Data Preprocessing)
概要:
収集したデータは、AIモデルに適した形に整形する必要があります。欠損値の処理、異常値の検出と除去、データの正規化などが含まれます。
アクション:
- 欠損値の補完や異常値の除去。
- データの正規化や標準化。
- 特徴量の抽出と選択。
3. モデルのトレーニング (Model Training)
概要:
前処理したデータを用いてAIモデルをトレーニングします。エネルギーデータに基づいて、予測モデルや最適化モデルを作成します。
アクション:
- 適切なアルゴリズムの選定（回帰分析、ディープラーニング、強化学習など）。
- ハイパーパラメータの調整。
- モデルの検証とテスト。
4. モデルの評価 (Model Evaluation)
概要:
トレーニングされたモデルの性能を評価します。エネルギー予測の精度や、最適化の効果を測定し、改善が必要な部分を特定します。
アクション:
- テストデータによるモデルの精度評価。
- 各種評価指標（MAE、RMSE、R2スコアなど）を使用したパフォーマンス測定。
- モデルのリトレーニングや調整。
5. モデルのデプロイメント (Model Deployment)
概要:
評価されたモデルを実際のシステムや運用環境に導入します。エネルギー管理システムや需要予測システムに組み込みます。
アクション:
- モデルのAPI化やクラウドサービスへの統合。
- リアルタイムデータとの接続。
- システム内でのスムーズな実行の確保。
6. モデルのモニタリングとメンテナンス (Model Monitoring & Maintenance)
概要:
デプロイされたモデルのパフォーマンスを継続的に監視し、必要に応じて再トレーニングや調整を行います。モデルの劣化や外部環境の変化に対応します。
アクション:
- モデルのパフォーマンスモニタリング（予測精度、応答速度など）。
- ドリフト検出（モデルの予測性能の変化）。
- 定期的なモデルの更新と再トレーニング。
7. フィードバックループ (Feedback Loop)
概要:
運用から得られたフィードバックをもとに、データ収集からトレーニングまでのプロセスを改善します。新しいデータを取り込み、モデルの精度とパフォーマンスを向上させます。
アクション:
- 実際の運用結果に基づくモデルの精度改善。
- 新たな特徴量の追加やデータソースの拡充。
- 持続的な改善とイノベーション。
8. データとモデルの保存 (Data & Model Storage)
概要:
データとトレーニング済みのモデルは適切に保存し、将来の使用やトラブルシューティングのためにアーカイブします。
アクション:
- データベースやクラウドストレージでのデータ管理。
- バージョン管理システムを使ったモデルの保存。
- セキュリティとアクセス管理。
9. 規制とコンプライアンスの遵守 (Regulatory & Compliance Adherence)
概要:
エネルギーデータを扱う際には、関連する規制やコンプライアンスを遵守する必要があります。プライバシーやデータセキュリティに関する法律に対応します。
アクション:
- データプライバシーとセキュリティポリシーの導入。
- 規制遵守のためのドキュメンテーションと監査対応。
- AI倫理に基づく開発と運用。
このAIライフサイクルを通じて、エネルギーデータを最大限に活用し、AIシステムを最適化することができます。結果として、エネルギー効率の向上、コスト削減、環境負荷の軽減など、多くのメリットが得られます。
■「AIデータ管理システム AIデータALM エネルギー」の機能
AIデータ管理システム AIデータALM（AI Lifecycle Management）の機能は、AIプロジェクトのデータの保存、共有、管理、最適化、運用に関する包括的なサポートを提供するために設計されています。以下に、それぞれのシステムの主要な機能を説明します。
「AIデータ管理システム AIデータALM エネルギー」の機能
1. データ保存
- セキュアなストレージ: 高度なセキュリティ対策（暗号化、アクセス制御）を備えたデータ保存機能。
- 大容量ストレージ: 大規模データの効率的な保存を可能にするクラウド上の大容量ストレージ対応。
- データバックアップ: データの自動バックアップ機能により、データ喪失のリスクを軽減。
2. データ共有
- 安全なデータ共有: 役割ベースのアクセス制御やリンク共有を通じて、指定されたユーザーやグループとデータを安全に共有可能。
- APIアクセス: 外部システムやアプリケーションとデータを統合するためのAPI提供。
3. データカタログとメタデータ管理
- メタデータ管理: 各データセットに関する詳細なメタデータを管理し、データの品質や由来を追跡。
4. データバージョン管理
- データバージョニング: データの変更履歴を追跡し、過去のバージョンに戻すことができるバージョン管理機能。
5. データ可視化と分析
- ダッシュボード: リアルタイムでのデータ状況を視覚的に表示するダッシュボード。
6. データセキュリティとコンプライアンス
- データ暗号化: 保存データと転送データの暗号化によるセキュリティの強化。
- コンプライアンス管理: データプライバシー規制や社内ポリシーに準拠したデータ管理。
これらの機能により、「AIデータ管理システム AIデータALM エネルギー」は、AIプロジェクトにおけるデータの保存と共有を効率的に行い、プロジェクト全体のライフサイクルを最適化するための強力なツールを提供します。
■「AIデータ管理システム AIデータ ALM エネルギー」を支える各賞受賞実績の技術
「AIデータ ALM エネルギー」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16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。
■「AIデータ管理システム、AIデータALM エネルギー」サービス概要
・サービス名： AIデータ管理システム、AIデータALM（エーアイデータ エーエルエム）エネルギー
・提供開始：2024年8月22日
・価格：月額16,500円（税込）〜
・URL：https://aidata.jp/notice/alm-energy/
【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 吉田 宣也
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8,000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、15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。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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