サポーターソリューション「三井情報株式会社」

三井情報株式会社
企業内に蓄積されたさまざまな情報から
「人」を中心にデータの相関関係を表し、適任者を選任
SAP HANAの「グラフエンジン機能」を用いた次世代検索エンジン
ビジネスを変革していくには、社内にあるノウハウやスキルを有機的に結びつけ、スピーディーに活用していかなければなりません。三井情報株式会社(MKI)ではSAP HANAのプラットフォームを利用して、社内外に分散するナレッジや人材を瞬時に探し出し、相関関係の強さをグラフィカルに表示する検索エンジン「MKI Intelligence Search Engine powered by SAP HANA」を開発しました。

「人」を中心とした相関関係をグラフィカルに表示

MKI Intelligence Search Engineは、社内に分散するメールやスケジュール、ドキュメント、SNSなどの非構造データと、業務システム内の構造データをSAP HANAのプラットフォーム上に集約し、キーワードに応じて人材や情報の相関関係を表示するソリューションです。発信者である「人」にスポットを当てて結びつきの強さを表示するため、膨大な情報から、キーパーソンや関連情報を簡単かつ短時間に探すことができます。

具体的な例として、「IoT」で検索をすると、IoTに関連した人物、ドキュメント、SNSへの投稿などがスコア付けされて関連性の高い順に表示されます。そこに「モバイル」などキーワードを追加すると、さらに関連した情報が抽出されます。グラフィカルモードでは、検索結果の中から知りたいテーマを選んで画面にドラッグすると、関連する人物がイメージツリーのように表示されます。テーマとの関連度が強いほど太い線で表示されるため、誰にアプローチをして、どのドキュメントを参照すればよいかが一目で理解できます。

この仕組みがあれば、例えば国内外に多くの関連会社や拠点を抱える企業であっても、新規プロジェクトの適任者をスピーディーに探したり、部署を横断した関係者によるチームを組んだりすることが一段と容易になります。

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MKI Intelligence Search Engineのグラフィカルモード

アーリーアダプションプログラムのもと、いち早く開発を実施

検索エンジンのアーキテクチャーは、顧客企業の要望を受けてMKIが約2年かけて開発したものです。まず、クローラーを用いて構造データと非構造データを収集し、SAP HANAに取り込みます。インプットされた情報は文節に切り分けられ、処理プログラムによってスコアリングを計算。最後にSAP HANAのグラフエンジン機能を利用して、人物やドキュメントの相関関係を表示します。

SAP HANAのグラフエンジン機能は、統計学のグラフ理論に基づき、言葉の関連性を数値化するものです。MKIではリリース前の機能を先行評価するSAPのアーリーアダプションプログラムのもと、2014年夏から研究を続けてきました。

今後は、金融機関における与信管理や、化学品の規制管理など、業界を問わずさまざまな用途が検討されています。MKIは検索エンジンによる解析結果とSAP ERP上のデータをマッチングさせながら、情報の可視化基盤を構築することも構想しています。

2015年のSAPPHIREでHANA Innovation Awardを受賞

SAP HANAの技術検証に積極的に取り組んできたMKIでは、これまでも癌ゲノムの解析、需要予測、市況予測などの成果を、米国オーランドで毎年開催されるSAPPHIREで発表しています。今回の検索エンジンについて講演も実施した2015年は、「HANA Innovation Award」においてBusiness Application分野の「Technology Trailblazer」部門で3位に選出されるなど、大きな注目を集めました。MKIは今後もSAP HANAのナレッジを蓄積し、新たなソリューションを創出していきます。

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MKI Intelligence Search Engineの画面例

パートナー企業

三井情報株式会社
三井情報株式会社

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