写真1●GEデジタルのハレル・コデッシュCTO
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 米ゼネラル・エレクトリック(GE)は産業機器向けのIoT(Internet of Things)を実現するために、プラットフォームである「Predix」を開発した。Predixは「グラフデータベース(DB)」などの最新技術を意欲的に採用する。
 GEがシリコンバレーに置く「GEデジタル」でPredixの開発を指揮するハレル・コデッシュCTO(最高技術責任者)に、従来型システムとPredixとの違いや、Predixの技術的特徴などを聞いた。

(聞き手は中田 敦=シリコンバレー支局)

Predixとはどのようなプラットフォームで、従来のシステムと比較して何が違うのでしょうか。

 Predixとそのほかのシステムとの違いは、大きく四つに整理できます。

 一つ目の違いは、用途です。Predixは産業用機器(設備資産)の“成果”の最大化を目的とした「System of Asset(産業用機器のシステム)」を実現するプラットフォームです。産業用機器が生み出す大量のデータを蓄積し、そのデータを分析して、産業用機器の故障予測や稼働率の最大化、オペレーション効率の最適化などを実現します。

 Predixは、ERP(統合基幹業務システム)のような「System of Record(SoR)」や、ドキュメント(文書)用のシステムなどとは全く異なる用途を想定しています。当然ながらPredixでは、System of Recordやドキュメントシステムなどとは、全く異なるテクノロジーを採用しています。

 二つ目の違いは、データの扱いです。System of Assetの世界においては、産業用機器が発生する大量のデータを記録するだけでなく、複雑な関係性を持つデータをさまざまな用途に活用する必要があります。そこで我々はPredixの中核データベースに、System of Recordで主流である「リレーショナルDB」ではなく、「グラフDB」を採用しました。グラフDBこそが、Predixの核です。

 三つ目の違いは、機械学習の扱いです。通販サイトの「Amazon.com」や動画配信の「Netflix」におけるレコメンデーション(推奨)で、機械学習が大きな成果を挙げているのはご存じでしょう。しかし、書籍や映画のレコメンデーションに求められる精度と、産業用機器の故障予測に求められる精度は全く違います。

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