Japanese IT domestic

GO BEYOND DIMENSIONS TOKYOに採択された4社とその街中実装パートナー各社の代表 東京都の「5G技術活用型開発等促進事業（Tokyo 5G Boosters Project）」において、スタートアップ支援の開発プロモーターとして採択されたサムライインキュベートは、5Gを活用したサービスなどの街中実装や事業化を支援するプログラム「GO BEYOND DIMENSIONS TOKYO」を実施している。 2月3日には、第1期として募集した中から4社が選定され、記者会見が開催された。採択されたのはYper、サイトセンシング、シナスタジア、Placyで、今後パートナーとなる大手企業や大学とともに、事業化を目指した実証実験などを行う。今夏には成果発表会も実施される予定だ。 採択された4社とその街中実装パートナー各社 夏までには一定の成果を上げ、発表を行う予定 東京都は、Tokyo 5G Boosters Projectとして20201年度から支援事業を開始。都が選定した「開発プロモーター」が主導してスタートアップなどの開発・事業化を支援するなどして、東京都が抱える課題を、5Gを活用することで解決しようという試みだ。2021年度にその1社に選定されたサムライインキュベートがオーガナイザーとして募集したのが今回のプログラムとなる。 サムライインキュベートのDirector Enterprise Groupの山中良太氏は、「5G普及による将来ビジョンは、AI・データ活用のケータイ化」と指摘。これはAIやデータ活用が「誰もが手軽に、いつでも利用できる」（山中氏）という意味だという。 例えば自動配送ロボットは、超高性能センサーや超高性能プロセッサを搭載するため、1大300～500万円とコスト高になる。しかし、5Gの特徴である高速・大容量、低遅延、多数接続といったメリットを生かし、クラウド側でデータを処理することでコスト低減に繋がる。これによって「サービスやソリューションが一気呵成に普及する可能性を秘めている」と山中氏。…

相鉄ホールディングスを親会社とする相鉄グループは、問い合わせ窓口「相鉄お客様センター」のコンタクトセンターをクラウドで刷新した。音声基盤にAWSの「Amazon Connect」を、対応履歴情報管理にセールスフォース・ドットコムの「Service Cloud」を採用した。各製品の標準機能をベースに、半年間で短期導入した。構築を支援した電通国際情報サービス（ISID）が2022年1月24日に発表した。 　相鉄グループは、問い合わせ窓口「相鉄お客様センター」のコンタクトセンターをクラウドで刷新した。PBX（回線交換）やIVR（自動応答システム）などの音声基盤にAWSの「Amazon Connect」を採用し、施設運用にかかる負荷を抑制した（図1）。 図1：相鉄グループが構築したクラウド型コンタクトセンターの概要（出典：電通国際情報サービス）拡大画像表示 また、電話を含むすべての対応履歴情報をセールスフォース・ドットコムの「Service Cloud」で一元管理することにより、相鉄グループ統一の受付窓口を実現した。営業時間外の応対のため、チャットボット「Einsteinボット」を導入した。 Amazon ConnectとService Cloudの標準機能をベースとすることで、半年で構築した。今後は、コールセンター機能の充実を図るとともに、顧客サービスの向上につながる施策を実施する。システム構築を支援したISIDは、自動音声認識といった最新機能の導入によるシステム拡充を支援していく。 相鉄グループは、関東圏を中心に、運輸業、流通業、不動産業、ホテル業などの分野で事業活動を展開している。コンタクトセンターの「相鉄お客様センター」はグループの総合窓口であり、顧客からの問い合わせの受付・対応、相模鉄道をはじめとするグループ各社へのエスカレーションを行っている。 コンタクトセンターの刷新にあたっては、Web/チャットなどのチャネル拡大による顧客満足度の向上、顧客情報や対応履歴などの分析を基にしたサービス改善による相鉄ファンの獲得などを目指した。 Original Post

日立製作所は2022年1月24日、システム運用管理ソフトウェア「JP1」および「JP1 Cloud Service」を強化したと発表した。JP1においては、ジョブ管理機能のAzure連携などを強化した新版「V12.6」を同年1月31日から提供する。JP1 Cloud Serviceにおいては、運用作業をコード化する新サービス「JP1 Cloud Service/Operations Integration」（Ops I）を同年3月31日から販売する。 　JP1とJP1 Cloud Serviceは、システム運用管理ソフトウェア製品群である（関連記事：日立、システム運用管理の新版「JP1 V12.5」、障害対応時の対処案を提示して属人性を排除）。JP1ブランドの下、用途に応じて多数の運用管理ソフトウェアを用意している。クラウド版のJP1 Cloud Serviceでは、JP1を構成するソフトウェア製品のうち、システム監視（JP1/IM2）とジョブスケジューラ（JP1/AJS3）という2つの中核製品をSaaS型で提供している。 今回、JP1を新版「V12.6」とした。ジョブスケジューラ機能（JP1/AJS3）において、AWS上のサービスに加えて新たにAzure上のサービスとの連携機能を追加した。これにより、マルチクラウド/ハイブリッドクラウド環境をまたがった一連のジョブを自動で実行しやすくなった。価格（税別、以下同）は、JP1/AJS3のマネージャ機能が27万円から、エージェントは5万円から。 今回、クラウド版のJP1 Cloud Serviceも強化し、運用作業をコード化して実行・管理・再利用する新サービス「JP1 Cloud Service/Operations Integration」（Ops…

不動産仲介業者の業務をデジタル化する業務効率化ソリューションと、お部屋探しプラットフォーム「カナリー」（CANARY。Android版・iOS版）を開発・運営するBluAgeは1月24日、リアルネットプロが運営する不動産業者間流通サイト「リアプロ」と2021年11月から連携を開始したと発表した。 今回発表された連携後は、リアプロ管理の会員不動産管理会社は物件の空室情報を直接カナリーへ掲載することが可能になる。これにより仲介会社による入稿プロセスが省かれ、エンドユーザーに最新の空室情報をタイムリーで発信できるようになるという。カナリーにとっては、アプリ上の物件情報の鮮度と正確性を高めることで、ユーザー体験のさらなる向上、アプリダウンロード数の増加とそれに伴う反響数・成約数の上昇が期待できるとしている。 カナリーは、賃貸・売買物件を探すお部屋探しプラットフォーム。全国の賃貸マンション・アパート、新築・中古マンション・アパートの売買両方に対応している賃貸物件検索アプリとして提供しており、新規ダウンロード数は月10万件、累計ダウンロード数は100万件を達成しているという（2021年10月時点）。 また、募集終了物件や重複した情報を大きく削減した透明性と利便性の高さを特徴としており、ユーザーは最新情報を元に部屋探しが行える。不動産仲介・管理業務から部屋探し体験に至るまで、不動産業界における一気通貫したDXを推進し、「デジタルなインフラとして産業の発展に貢献する」というミッションの実現を目指している。 リアプロは、元付け情報のみを取り扱う賃貸物件情報データベースを活用し、管理会社や仲介会社の業務軽減・情報把握を可能にするシステム。賃貸管理業務用サービス「リアプロ管理」と賃貸仲介会社向けの業務用サービス「リアプロ仲介」からなる。リアプロ管理は2613店舗、リアプロ仲介は3万1766店舗（2021年10月現在）の利用があり、登録物件数は約620万戸に上るという。 リアプロ管理は、管理物件をデータベース化し、管理会社やオーナーの日常業務を効率化するというもの。「紙による入退去履歴の管理」「仲介会社との電話・FAX のやり取り」などの業務負担を削減できるほか、社内での共有、全戸登録での各種統計データ（物件情報登録はリアルネットプロが代行）、入居者管理にも利用できる。 またリアプロ仲介では、複数の管理会社やオーナーが持っている物件の空室情報をリアルタイムに把握でき、諸条件の画面上での確認により管理会社への電話・FAXによる問い合わせの手間を激減可能という。 Original Post

日本ユニシスは2022年1月25日、アプリケーション内製化支援サービス「業務デジタル化支援サービス for Microsoft Power Platform」を提供開始した。プログラミング技術がない業務部門でも「Microsoft Power Platform」を使ってアプリケーションを内製開発できるように支援する。価格は、PoC環境構築は90万円から、本番アプリケーションの作成支援は個別見積もり。 　業務デジタル化支援サービス for Microsoft Power Platformは、業務アプリケーションをローコード/ノーコード開発ツールのMicrosoft Power Platformを用いて内製開発できるように支援するサービスである（画面1）。 画面1：サンプルアプリケーションの例（残業申請）（出典：日本ユニシス）拡大画像表示 背景には、業務を理解している業務部門自身によるアプリケーションの内製化が有効である一方で、内製化のハードルが高いという状況がある。組織・業務・開発環境や開発の進め方などを考慮する必要があり、業務部門が持っていない新たな知見・知識が必要になる。 内製化支援サービスでは、業務改善に活用可能なサンプルアプリケーション（勤怠報告、休暇申請など）を提供する。これを利用することにより、短期間で、開発方法の習得や、実現可能な範囲を理解できるようになる。 サービスメニューは2つ。（1）アプリケーション作成のPoC（概念検証）環境を構築する「PoC 環境構築支援サービス」と、（2）本番環境向けのアプリケーション作成を要件定義から支援する「業務アプリケーション作成支援サービス」、の2つのサービスで構成する。 （1）のPoC 環境構築支援サービスでは、PoC環境を構築し、サンプルアプリケーションを導入し、動作確認を実施する。操作のレクチャーも行う。期間は1カ月から。納品物として、作業報告書、簡易設計書、簡易操作マニュアルを提供する。 （2）の業務アプリケーション作成支援サービスでは、本番利用を想定して業務の要件定義を行い、実務適用を目的とした業務アプリケーションの作成を支援する。…

サイバネットシステムは2022年1月19日、ビッグデータ可視化ツール「BIGDAT@Analysis」を発表した。実験データや工場の機器ログなどが出力する各種のビッグデータを、高度な専門知識がないユーザーでも、簡単な操作で可視化・分析できるとしている。同社が自社開発したツールであり、同年1月1日から販売している。 　BIGDAT@Analysisは、実験データや工場の機器ログなどが出力する各種のビッグデータを可視化・分析するためのソフトウェアである（図1）。高度な専門知識を持たないユーザーでも、簡単な操作で可視化できるとしている。データの全体構造を俯瞰可能なため、工場設備の予兆保全などの効率が上がるとしている。 図1：BIGDAT@Analysisの概要（出典：サイバネットシステム） 拡大画像表示 背景には、IoTデータの監視による工場設備の稼働監視や予兆保全の動きが広まる一方で、IoTデータが多変量なビッグデータであることから、従来のツールでは分析が難しいという状況がある。「監視データを何にどう活用したらよいか分からない」、「データ活用のための統計解析や多変量解析といった専門知識を持つ人材やノウハウが不足している」などの課題がある。 BIGDAT@Analysisは、多次元のCSV（カンマ区切り形式）データをそのまま読み込ませるだけで、データの類似性を元に、マップを作成する。マップの形状によって、分析対象のデータの性質・構造が視覚的に把握できる（図2）。生産設備や工場ラインの現場担当者自身で、データ全体を俯瞰し、製造プロセスの不良要因の解明、対策立案などの対策を取れるようになる。 図2：多次元のCSVデータを読み込むだけでデータの性質・構造を把握できる（出典：サイバネットシステム） 拡大画像表示 多変量データの寄与度も可視化する（図3）。IoT機器で集積するデータは、膨大な特性（変数）があるため、仮設を立てながら目的に合わせた手法を選択して分析する必要がある。BIGDAT@Analysisを使うと、多変量のデータにおいても、ターゲットとなるデータとそれ以外のデータの差分を表示し、差の大きい物から順番に表示する。 図3：多変量データの寄与度が分かる（出典：サイバネットシステム） 拡大画像表示 データの特性に合わせたマップ化手法を選べる。まず、複数のマップ化手法でビッグデータを1度に可視化し、この結果を見てから、データの特性に合わせた適切な手法を選べる。マップ化手法に合わせてデータを加工する必要がないので、分析時間を短縮できる。 2022年後期に予定しているバージョンアップでは、前処理が必要な個所および修正案をワンクリックで表示し、修正の実行まで行える機能を追加する予定である。背景として、「集めたデータに欠損がある場合、どのように修正してよいか分からない」という声がある。また、「データの寄与度を数式で表したい」という要望に応えるため、選択領域のデータごとに複数の手法を用いて回帰分析を実行する機能を追加する予定である。 Original Post

CNCDT2021から、Visual Studio Codeを使ったKubernetesのデバッグ手法に関するセッションを紹介する。セッションを行ったのは、株式会社Mobility Technologiesのエンジニアの森下篤氏である。森下氏はサーバーサイドのエンジニアとしてタクシー配車アプリのGOの開発などに携わっているという。 セッションを行う森下篤氏 森下氏は一般的なアプリケーション、コンテナ、そしてKubernetes上で稼働するPod内のアプリケーションのデバッグなどについて解説を行った。 複数のプロセスが連携するアプリケーションを例に挙げて説明 このセッションは、複数のPodが連携するアプリケーションを例に挙げて、どうやってデバッグを行うのかについて具体的に解説する内容であると語った。そのための前提知識として、ローカルのアプリケーションやDockerコンテナのデバッグなどに関することも、おさらいという形で紹介した。 Kubernetesのデバッグの問題点を解説 ここでは、Kubernetesで実装されたアプリケーションにおいて発生する問題点について解説。特にローカルでは動くのにテスト環境のKubernetesでは動かないといった問題や、他のサービスとの連携が必要な場合においてはデバッグが難しいというポイントを紹介した。 森下氏は4つのパターンを挙げてそれぞれのコマンド例を使って紹介。 4つのパターンでデバッグ手法を解説 ここからローカルでのデバッグ、Dockerコンテナでのデバッグの解説をプログラミング言語に対応したコマンド例などを示しながら説明することで、実際にPythonとGoによるコマンドの違いなどについても紹介した。 Docker環境でのデバッグの注意点を解説 ここから、今回の焦点であるKubernetesで運用されている複数のPodの中でひとつのプロセスだけをデバッグする方法の解説に移った。 Kubernetes環境でのデバッグを解説 ここではローカルにデバッガとソースコードが存在し、テスト環境のクラスターのKubernetes上にPodが存在するという構成を前提としている。Podの中にデバッガと対象となるアプリケーションが存在している場合、ポートフォワードを使ってローカルのデバッガとPod内のデバッガが通信することで、ステップ実行や変数の確認などのデバッグ作業が可能になることを説明した。ここではKubernetesのDeploymentの設定によって複数のPodが実行されてしまうことを抑制するために、レプリカの数を1に設定することなどが操作上のポイントとして解説された。 実際にVisual Studio Codeを使ってデモを実施 デモでは実際にVisual Studio…

伊藤忠テクノソリューションズ（CTC）は2022年1月19日、「デジタルプラットフォーム構築サービス for Microsoft Azure」を提供開始すると発表した。Microsoft Azureを使ってデジタル基盤を構築することにより、企業におけるデジタルトランスフォーメーション（DX）の推進を支援する。DX人材の育成を含め、開発・運用の内製化も支援する。販売目標として3年間で30社を掲げる。 　伊藤忠テクノソリューションズ（CTC）の「デジタルプラットフォーム構築サービス for Microsoft Azure」は、デジタルトランスフォーメーション（DX）の推進を支援するSIサービスである。IoTデータの活用に必要なデジタル基盤をMicrosoft Azureの各種リソースを用いて構築し、ユーザー専用の基盤として提供する。スマートデバイスやIoTカメラなどの各種IoTデバイスに加え、ユーザーの既存システムや利用中のクラウドサービスとも連携する（図1）。 図1：「デジタルプラットフォーム構築サービス for Microsoft Azure」の構成（出典：伊藤忠テクノソリューションズ）拡大画像表示 IoTシステムの設計や構築、運用など全フェーズの知識を持つフルスタックエンジニアで構成したユーザー専門の支援チームが、データ利活用やアジャイル開発などの支援を中長期的に行う。業務改善や新たなビジネス創出に向けたシステム開発の内製化に加え、自社のDX人材の育成にもつながる。 具体的なサービスとして、エッジAI基盤「Actcast」（Ideinが提供）と、AIアルゴリズムを組み込んだ汎用デバイス（Raspberry Pi）を連携させた物体検知製品や人流分析製品を用意している。大がかりな設置工事は不要で、小型のデバイスを設置するだけで、荷物や貴重品などの忘れ物の検知、来店者の属性分析や人数カウントによる人流の可視化を行う。 CTCは今後、スマートグラスやAIカメラなどと連携した製品もデジタル基盤上で展開し、ユーザーのDXを支援する考えである。 同社は、企業の変革や競争力の強化を目的としたデジタル化に向けた重要な要素としてデータの活用を強調している。「データを適切に活用するためには、エッジコンピューティングやIoTシステムの構築、アプリケーション開発、ネットワークやセキュリティの設定を含め、IT環境の準備とともに多面的な知識や技術が必要となる。さらに、データを分析しDXや新たなビジネス創出につなげるには、高度なIT人材も求められる」（同社）。 Original Post

大阪大学医学部附属病院とヘルステック企業TXP Medicalは1月11日、治験や臨床研究のデータ収集を標準化し効率化することを目的とした電子ワークシート（症例報告書）開発のための共同研究を開始すると発表した。治験や臨床研究の現場担当者の負担を軽減し、医薬品、医療機器開発の発展に貢献するという。 通常の診療とは異なり、治験では特別な臨床データの収集が必要となる。通常それら被験者情報は、紙媒体のワークシート（症例報告書）に記入され管理されている。臨床試験値など、病院内でデータ化され電子的に管理されている情報であっても、医師や臨床研究コーディネーターがそれをワークシートに転記して、さらに治験依頼者が用意したEDC（Electronic Data Capture System）に打ち込むという作業が求められることもある。 その結果、電子カルテ、ワークシート、EDCと3つの異なるデータソースの整合性を確認する必要が生じ、ワークシートに修正があれば、整合性確認をその都度行わなければならなくなる。担当者の負担は増大し、多くの時間も食われる。転記ミスやチェック漏れなどのヒューマンエラーが起きる恐れも少なくない。 そうした手作業を軽減しようと、電子ワークシートの開発が開始された。まずは、過去の治験のデータを使って電子ワークシートのシステムを開発し、実現可能性の評価を行う。ベースとなるシステム開発完了後に、実際の治験や臨床研究に適用し、さらに評価を行うとしている。 電子ワークシートによって、業務の流れは以下のようになる。 電子カルテ入力時にテキスト構造化システムを用いて患者基本情報や基礎疾患情報、有害事象と考えられる記載を自動抽出し構造化 治験特有の評価項目を電子ワークシートに入力 他院の服薬情報や臨床検査値はOCRで院内環境の電子カルテより抽出し構造化 院内ネットワークに構築された治験に必要な構造化データをQRコードに変換し、院外ネットワークの電子ワークシートに統合 電子ワークシートは、2022年3月末をめどに大阪大学病院所属のCRCグループと共同でブラッシュアップし、仕様を決定する。そして4月末をめどに効果推定を行い、大阪大学病院の新規治験で試験活用が開始される。実用性が確認された段階で、他の医療機関にも展開を開始する予定。 Original Post

NEC、野村ホールディングス（野村HD）、野村証券、情報通信研究機構（NICT）、東芝は2022年1月14日、株式取引に量子暗号通信を適用する検証を実施したと発表した。実際の株式取引データを大量に暗号化して伝送した際の、低遅延性と大容量データ伝送への耐性について検証した。検証の結果、従来のシステムと比べて遜色のない通信速度を維持できることと、大量の株式発注が発生しても暗号鍵を枯渇させずに通信できることの2点を確認した。 　NEC、野村ホールディングス（野村HD）、野村証券、情報通信研究機構（NICT）、東芝は、株式のトレーディングに量子暗号通信を適用する検証を実施した。実際の株式取引データを大量に暗号化して伝送した際の、低遅延性と大容量データ伝送への耐性を検証した（図1）。 図1：野村証券などが実施した、株式取引に量子暗号通信を適用する検証の概要（出典：NEC、野村ホールディングス、野村証券、情報通信研究機構、東芝） 拡大画像表示 検証では、遠隔地同士で暗号鍵を共有する方法として、光の粒である光子に鍵情報を乗せて伝送する量子鍵配送（QKD）装置を利用した。NICTが2010年にQKD装置を導入して構築した試験用通信ネットワーク「Tokyo QKD Network」の上に、投資家と証券会社を模した金融取引の模擬環境を整備した。実際の株式注文と同様の模擬データを生成するアプリケーションを、野村HDと野村証券が開発した。 伝送する株取引メッセージの暗号化には、ワンタイムパッド（OTP）を採用した（図2）。OTPの特徴は、暗号が第三者によって解読されることがない情報理論的安全性を持つことである。一方、デメリットとしては、伝送データと同じ量の暗号鍵が必要となることから、暗号鍵が枯渇するリスクがある。今回の検証では、鍵の枯渇に対する備えとしてAES256も併用した。AESには情報理論的安全性はないが、暗号鍵を短時間で更新することによって十分なセキュリティ強度を持つと考えた。 図2：ワンタイムパッド（OTP）方式の概要。第三者は暗号鍵を知り得ないので、暗号前のデータを取得できない（出典：NEC、野村ホールディングス、野村証券、情報通信研究機構、東芝） 拡大画像表示 こうして、OTP、AES（ソフトウェアベースの実装：SW-AES）、AWS（低遅延な回線暗号装置：COMCIPHER-Q）の計3種類の方式を用いて、それぞれの通信性能を測定した。証券会社の株式業務で1日に伝送する取引メッセージ（FIXメッセージ）のデータ総容量と、その数十倍のデータ伝送量を想定した応答時間について、3種類の暗号化方式の違いによる影響を検証した。 Original Post

インフォサイエンスは2022年1月19日、AWS向けログ分析ソフトウェア「Logstorage for AWS」の新版「同 Ver.3.0」を発表した。同年1月14日にリリースした。新版では、AWSの各サービスが出力するログだけでなく、Amazon S3ストレージ上にある任意のログを取り込めるようにした。これにより例えば、オンプレミス環境のログをAmazon S3に出力している場合でもLogstorage for AWSでログを収集・管理できるようになった。 　Logstorageは、情報システムの稼働ログを収集して分析するための、汎用のログ分析ソフトウェアである（関連記事：インフォサイエンス、ログ管理ソフト新版「Logstorage 8」、人事データなど外部マスターとログをひも付け可能に）。代表的なOSやアプリケーションのログに加え、テキスト形式であれば任意のログを扱える。ログは、Syslog、専用エージェント、FTP、共有フォルダなどを介して収集する。 Logstorage for AWSは、AWS上のログ管理に特化したエディション（図1）。AWS上で利用可能なログ管理サービス（AWS CloudTrail、AWS Config、Amazon CloudWatch Logsなど）が記録する各種のログデータを統合的に管理する。管理者は、ログデータに対して、AWS上のアクティビティを横断的に検索可能である。例えば、「EC2インスタンスの起動、停止、削除」、「Network ACL/Security Groupの変更」、「IAMロールの変更」、「Management Consoleへのアクセス履歴」などを調べられる。 図1：Logstorage for…

　Sansanは、紙の契約書や電子契約書など、あらゆる形式の契約業務をオンライン上で完結し、一元管理を可能とする新しいクラウド契約業務サービス「Contract One」（コントラクトワン）を、1月13日付けで発表。同日より正式サービスを開始した。 Contract Oneは、Sansanが培ってきたアナログ媒体を正確にデータ化する技術をもとに、紙の契約書をクラウドで受領・電子保存し、一元管理を可能とするサービス。契約書の製本から押印・郵送業務の代行まで行い、契約業務をクラウド上で完結させる。さらに主要電子契約サービス提供企業7社と機能連携することで、契約業務の包括的なDXを推進するという。2021年7月にプレローンチを行い、すでに既に45社が先行導入している。 Contract Oneでできること Contract Oneは、主に「スマート台帳」と「スマート判子」という、2つの機能で構成。スマート台帳は、どのようなフォーマットの契約書でもSansanが培ったデータ化技術により、正確にデータ化するというもの。契約書の情報をデータ化する際にネックになるのが、フォーマットや送付方法が各社で異なること。契約書は紙やPDF、電子契約を使って作成され、送付方法も郵送やメール送付など多岐にわたる。さらに電子契約を使用している場合でも、当事者間で使用するサービスが異なると、台帳化する際に手入力などの追加作業が発生することもあるという。 データ化された契約書はスマート台帳で一元管理が可能。また索引機能が備わっており、過去の契約書を探す必要がある場合は、契約内容や日付、契約企業名などから該当契約書や類似契約書などをすぐに見つける事ができる。 スマート台帳 スマート判子は、ユーザー企業の印鑑（印章）をContract Oneに預けることで、契約書作成に関わる製本から押印、郵送まで全てオンライン上で指示・実行することが可能となるもの。契約締結時には、契約書を取引先に送付する作業が発生するが、紙の契約書を取り交わす際には製本や押印、郵送といったアナログな作業が発生し、担当者の負担になるとともに、テレワークなどの新しい働き方を阻害していることが課題という。 スマート判子では契約書を発行する場合、Contract One上で指示をするとContract Oneが印刷・製本・押印を代行。取引先に郵送する。取引先から契約書を受領する場合は、ユーザー企業はオンラインで契約書の受領を確認し押印指示をすると、Contract Oneが押印を代行。取引先に返送する。 スマート判子 あわせて、前述のように主要な電子契約サービスと機能連携を行う。「クラウドサイン」（弁護士ドットコム）、「電子印鑑GMOサイン」（GMOグローバルサイン・ホールディングス）、「Adobe Sign」（アドビ）、「jinger」（jinger）、「マネーフォワードクラウド契約」（マネーフォワード）、「NINJA SIGN」（サイトビジット）の7つとなっており、順次実装していく。取引企業間で異なる電子契約が利用されるケースもあることから、企業が契約書を一元管理するためにはPDF化やインポート作業など、煩わしい工数が追加で発生することもあった。Contract Oneにより、各電子契約で受領した契約書についても一元管理が可能となるという。 Contract…

　東急電鉄と阪急電鉄は1月11日、東京工業大学と協働し、列車内の混雑状況の可視化に関する実証実験を実施すると発表した。 1月から、乗車前にリアルタイムで混雑情報を提供する。混雑度が低い車両への乗車を促し、混雑を避けたいというニーズに応えることを目指す。 具体的には、列車に乗車した利用者の持つスマートフォンの「Bluetooth」信号（電波信号強度：RSSIのみを測定・記録）を、駅に設置した「混雑解析装置」で取得。クラウド上のAIにて混雑状況を解析する。 また、AIの解析精度を高めるため、駅のホーム上から「高速度カメラ」で撮影、測定した混雑状況なども組み合わせ、AIのチューニングを行うという。 東急電鉄では、1月17日から2月28日の期間、田園都市線駒沢大学駅（東京都世田谷区）上り（渋谷方面）ホームで実施。 阪急電鉄では、1月12日から3月31日の期間、神戸本線の中津駅（大阪市北区）下り（神戸三宮方面行き）ホームと、神戸本線の十三駅（大阪市淀川区）下り（神戸三宮方面行き）ホームで実施する。 なお現在、スマートフォン向けアプリ「東急線アプリ」の「列車走行位置」画面において、リアルタイム情報として混雑状況を配信している。しかし、応荷重データがリアルタイムで取得可能な一部路線の東急電鉄所属の一部車両のみであるほか、その他の画面および、ホームページでは、過去データを分析したものが傾向値として配信されている。 同実験によって技術が確立した場合は、これまで対応できていなかった路線や相互直通運転を実施している他社所属車両の混雑状況もリアルタイム情報として配信できるようになる。また、データを蓄積することで傾向値を定期的に更新することも可能になるという。 同実験は、東京工業大学環境・社会理工学院の辻本研究室が開発した「列車内の混雑度解析技術」の精度を検証するもの。科学技術振興機構（JST）が実施する支援事業「SCORE」大学推進型（拠点都市環境整備型）に採択された、東京工業大学を主幹とするイノベーションデザイン・プラットフォーム（IdP）内のGAPファンドの支援により実施する。支援終了後は、東京工業大学発のベンチャーによる事業化を目指す。 Original Post