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」

2. © Hitachi, Ltd. 2021. All rights reserved. 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主任技師

6. 5 © Hitachi, Ltd. 2021. All rights reserved. 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

7. 6 © Hitachi, Ltd. 2021. All rights reserved. 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

8. 7 © Hitachi, Ltd. 2021. All rights reserved. 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

10. 9 © Hitachi, Ltd. 2021. All rights reserved. 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

11. 10 © Hitachi, Ltd. 2021. All rights reserved. 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

14. 13 © Hitachi, Ltd. 2021. All rights reserved. 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

15. 14 © Hitachi, Ltd. 2021. All rights reserved. 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

16. 15 © Hitachi, Ltd. 2021. All rights reserved. 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プラットフォームデザイン 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

17. 16 © Hitachi, Ltd. 2021. All rights reserved. 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プラットフォーム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

18. 17 © Hitachi, Ltd. 2021. All rights reserved. 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。

20. 19 © Hitachi, Ltd. 2021. All rights reserved. 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 ※ 画面はイメージです。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

21. 20 © Hitachi, Ltd. 2021. All rights reserved. 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

23. 22 © Hitachi, Ltd. 2021. All rights reserved. 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……。

24. 23 © Hitachi, Ltd. 2021. All rights reserved. 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

25. 24 © Hitachi, Ltd. 2021. All rights reserved. 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

26. 25 © Hitachi, Ltd. 2021. All rights reserved. 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

28. 27 © Hitachi, Ltd. 2021. All rights reserved. 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。

29. 28 © Hitachi, Ltd. 2021. All rights reserved. 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

30. 29 © Hitachi, Ltd. 2021. All rights reserved. 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。 ※ 画面はイメージです。 ⚫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

31. 30 © Hitachi, Ltd. 2021. All rights reserved. 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。

32. 31 © Hitachi, Ltd. 2021. All rights reserved. 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

33. 32 © Hitachi, Ltd. 2021. All rights reserved. 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！！

35. 34 © Hitachi, Ltd. 2021. All rights reserved. 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

37. 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？

38. 37 © Hitachi, Ltd. 2021. All rights reserved. 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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