※このニュースリリースは、インフォコム株式会社、株式会社光電製作所、コーデンテクノインフォ株式会社の三社によるものです。内容が重複するニュースリリースが配信されることがありますがご容赦くださいますようお願い申し上げます。

インフォコム株式会社（東京都渋谷区、以下インフォコム）と株式会社光電製作所（山梨県上野原市 代表取締役社長 加藤 毅、以下光電製作所）、コーデンテクノインフォ株式会社（東京都港区 代表取締役 真野 浩、以下コーデンテクノ）は、スマートフォン、タブレットやウェアラブル機器の急速な進歩と流通を背景に、市場拡大が期待される「IOTsup{※}（Internet of Things）およびM2Msup{※}（Machine to Machine）関連市場」における新規サービスの提供を視野においた共同研究を迅速に推進するため、三社共同でEverySense.Inc（米国カリフォルニア州、以下EverySense社）を設立しました。

今後は、関連技術を保有する企業・研究所等と積極的に共同研究・開発を推進し、新サービス・製品の開発・提供を行ってまいります。

EverySense社の設立は、今後特に市場拡大が期待される「IOT」領域において、

• インフォコムが持つビッグデータsup{※}分野におけるデータ解析ソフトウェア技術
• コーデンテクノ、光電製作所が持つ電子・情報機器を用いた無線通信技術

これらを組み合わせることにより、IOTやM2Mセンサーネットワークに関連する基礎的な研究から、新規サービスの創出につながる応用技術の研究開発を進めることを目的とするものです。

光電製作所は、「船舶用電子機器・産業用電子機器・情報通信機器等の開発・製造・販売」を事業とする企業で、特に 「電波・音波・光波を用いたセンシング、信号処理、特殊通信」について、一貫して対応できる世界でも極めて数少ない専門会社で、同技術を駆使したシステム機器及び、情報提供を可能とするノウハウを持つ企業です。

コーデンテクノインフォは、「無線ネットワークと電子機器のエキスパートコンサルティングサービス」及び「インターネット監視システム、無線通信、電子機器技術開発」等を事業とする企業です。特にインターネットと無線通信については、長年にわたりインターネットと無線LAN等の有・無線通信の融合システムに関する研究開発、各種標準化を専門に行っている技術指向ベンチャーです。同社は、今後IOTやM2Mで重要な要素技術となる高速認証技術について、代表自らがIEEE802.11aiのタスクグループ議長として、標準化を推進するとともに、各種実装実証技術開発実績を有しています。

インフォコムは、従来からデータサイエンスsup{※}分野において多変量解析・実験計画および解析ワークフロー構築支援パッケージソフトウェアの販売権を取得、日本国内における販売を、大学/研究機関等との共同開発による各種解析ソフトウェアの開発/販売を推進しています。また、この領域における事業展開で蓄積したデータ解析ノウハウを活用した「センサーデータからの故障の予兆予測・急性増悪予測等のアルゴリズム開発」や「各種データ解析受託サービス」、また、懸賞金モデルのデータ解析クラウドソーシングsup{※}サイト「CrowdSolving™」（データサイエンティストsup{※}会員登録者740名：2014年6月30日現在）を運営しています。

以上

＜ご参考＞ 用語解説（五十音順）

IEEEは、アメリカ合衆国に本部を持つ電気工学・電子工学技術の学会で、学術活動の他、電気、電子、通信等の標準規格の策定、普及を行なう標準化団体。

IETFは、インターネットにおける各種通信技術、資源管理、運用技術等の標準化を策定する標準化団体。

世の中に存在するさまざまなモノがインターネットにつながることによって実現される全てのサービスを指す。それに関わる機器、ネットワーク、データ分析基盤、アプリケーションなどの市場を包含したものをIoT市場とIDC社は定義し、その市場規模は2012年に約4兆8000億ドルだった世界市場規模が、2020年には約8兆9000億ドルになると予測している。

センサー・端末などの電子機器同士が通信ネットワーク（主に無線）を介して接続され、人間を介することなしに互いに情報をやり取りすることにより、自律的な制御・情報処理を行う仕組み。特に、コンピュータや通信装置などの情報機器以外の機械にセンサーや処理装置、通信装置などを組み込んで、データ収集や遠隔監視・制御などを行なうことを意味することが多い。

インターネットを介して、「不特定多数」の人や企業団体に業務を外注/委託すること。知的生産力やコンテンツなどを多数から調達して事業成果を出すことに適している。

通信キャリアの通話ログデータやセンサーデータなどのような、膨大な量のデータを効率的に分散処理/管理すること

データを収集・管理し、それらを分析/モデリングすることで、その現象の背後に特性や、相関、因果関係などを浮き彫りにする科学的アプローチ。統計解析やデータマイニング、パターン認識などの解析手法を駆使し、客観的な視点でデータを読み解くことで、物事の理解を深める。ビッグデータを対象としたデータサイエンスでは、上記のような手法と、利用しやすい形でデータを蓄積するデータベース技術、高速にデータ処理を行うための分散処理技術等も必要となる。

データサイエンスに関わる活動で中心的な役割を果たす人材。明確な定義は存在しないが、分析・モデリングに関するスキルのみに限らず、「物事を数学的命題として把握できる」能力や、「データの裏にストーリーを見出す」能力、またこれらの処理に活用できるIT技術に関する知識、さらには活動を主体的に押し進めるためのコミュニケーション能力や、周辺のビジネスに関する知識等、広範な能力を備え、実務で活かせる研究者のこと。

インターネットの普及と発展に伴って、様々な人間の社会活動や自然現象の結果として生成されるデータ。また、それらのデータを、収集・管理・分析/モデル化することで現象の理解やビジネスに利用する取り組みのことを表す場合もある。ビッグデータの特性として、3V(ボリューム(Volume),多様性(Variety),発生速度や更新頻度(Velocity))などが挙げられる。