日鉄ソリューションズ（NSSOL、新日鉄住金ソリューションズから2019年4月1日に商号変更）は2019年4月16日、AIを活用したデータ分析サービスを体系化し、これらの総合窓口となる組織「Data Leverage Center」（データレバレッジセンター）を同日付けで設立したと発表した。
写真1：日鉄ソリューションズの執行役員で技術本部システム研究開発センター所長の齋藤聡氏拡大画像表示
「データを活用するためには、2つの壁を越えなければいけない」。日鉄ソリューションズの執行役員で技術本部システム研究開発センター所長の齋藤聡氏（写真1）は、こう指摘する。
壁の1つは、データを蓄積するだけに終わらずに、蓄積したデータを活用することである。もう1つは、データ活用をやりっ放しで終わらせず、データの活用状況を分析して改善するサイクルを回すことであるという。
NSSOLは、データをビジネスに役立てる試みを“DataOps”と呼んでいる。2019年度中に、DataOpsを実現するためのソフトウェア機能群を「DataOpsのプラットフォーム」（仮）の名称で提供する。DataOpsのプラットフォームを利用することによって、データ活用の2つの壁を乗り越えて、データ活用を持続的に拡大していくことができる、としている。
2019年4月16日には、AIを活用したデータ分析サービスを体系化し、これらの総合窓口となる組織として、Data Leverage Centerを設立した。DataOpsのプラットフォームをベース技術として利用しながら、ユーザー企業にデータ分析を活用した情報システムを導入するSIサービスを提供する。
Data Leverage Centerでは、データ活用のためのSIサービスメニューを整備した（図1）。データの収集基盤の構築、データの流通を促進するセキュリティ機能、エンドユーザーによるデータ探索、特定業務へのデータ分析の適用、などの領域でサービスを提供する。2019年度中には、データ活用を持続的に拡大するための仕組みを構築するサービスも追加する。これにより、データ活用のライフサイクル全体をワンストップで支援できるようになる。
図1：データ活用のためのSIサービスメニューを整備した。データ活用のライフサイクル全体をワンストップで支援できるようにする（出典：日鉄ソリューションズ）拡大画像表示
説明会では、データ活用システムの例をいくつか紹介した。まず、熟練エンジニアのスキルや暗黙知をモデル化するスマートマシンの用途がある。具体的なキーワードが思い浮かばなくても情報を探せるシステムや、リーダーの代わりに報告書をレビュー（査読）してくれるシステムなどをユーザーに向けて提供済み。2019年度は、ベテランのプロジェクトマネージャの技能を備えたロボットPMOも社内に導入する。
IoTなどの、人やモノをつなげたシステムでは、人やモノの安全を見守るシステムや、異常検知システムなどを提供済み。2019年度は、これらのシステムを統合したサービスメニューとして「プラント保全統合ソリューション」を提供する。コンピュータ上に現実を模倣した仮想システムを構築してデータを分析するデジタルツイン向けには「Geminant」と呼ぶシステム基盤を提供する。
2019年5月には、NSSOLが社内で利用してきたアプリケーション開発支援ソフト「KAMONOHASHI」をオープンソースとして無料で公開する。ディープラーニング（深層学習）を用いたデータ分析システムの開発と運用を効率化する機能群を一式提供するソフトである。
KAMONOHASHIを使うと、学習や推論といったモデル開発の中核作業ではない副次的な作業全般を、自動化によって効率化できるとしている（図2）。入力データの用意や、これまでExcelなどで管理していた管理作業などを効率化できるという。取り組みの背景として、こうした副次的な作業で時間をとられているという状況を挙げている。
図2：KAMONOHASHIをオープンソースとして公開する。モデル開発にともなう副次的な作業を自動化・効率化できるとしている（出典：日鉄ソリューションズ）拡大画像表示
