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Global Summit Spotlight 3

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次はReady Computingのマイク ラロッカ氏のインタビューです。

マイクはこの会社を立つあげる前は実はインターシステムズの社員で製品サポートからセールスエンジニアリングを経て製品マネージャを務めていました。

https://developer.intersystems.com/devconnection/426-10/summit-spotlight-on-ready

Ready Computingはニューヨークを拠点とするITコンサル会社でインターシステムズの長期にわたるパートナーでインターシステムズのテクノロジーに精通しています。

Caché、Ensemble DeepSee HealthShareを手がけています。

そのほかZenやZen Reportを使った様々な医療プロジェクトをてがけています。

医療プロジェクトは最初はHL7やX12の様な標準メッセージのルーティングやメッセージ変換から始まりますが、それがだんだんヘルスケア情報交換に変化し、病院やコミュニティやもっと上位の組織をサポートするためのある種のクリエィティブな分析データ利用に花開くことがあります。

そこにはたくさんの仕事があります。

そのほか2つの産業向に関わっています。

1つは金融業界です。

1年以上前からタクシー業界の手配の仕事に関わっています。

面白いのはタクシー手配と医療業界の仕事に共通性がないとおもわれるかもしれませんが、技術的にはいろいろな類似点があります。

実際に行っていることは車に備わった様々なデバイスからのデータを取得して、一日を通してビデオコンテンツ、走行計やGPSなどのアトミックデータを集めて、それらのデータを中央のEnsembleシステムにフィードしていきます。

そして全てのトランザクションデータをCachéに格納します。

医療の現場でもホーム機器からの情報、体重計、補充機などアトミックな正規化されたデータもあれば、テキスト情報やビデオなどの非構造データもあり様々なデータを取り扱わなければなりません。

車の場合も車のパラメータのビデオ、車内のビデオ、ダッシュボード情報、燃料計、スピードメータ、アクセル情報、タイア圧など車が吐き出す全ての情報を得ることができます。

インターシステムズの技術はそれにすごくフィットします。

全てのデバイスを統合し、中央でそれらのデータを管理できます。

デバイスが供給するデバイス情報を中央で登録、管理でき、全ての取得したデータのセットを中央に保存してそのサブセットをDeepSeeに持っていって非常に膨大なデータに対して分析を行います。

最終的には保険会社がこれらのデータを分析することを支援することをめざしています。

タクシーやリムジンなどのハイヤーカーに保険金を提供します。

最初はニューヨークが市場ですがほかの都市でも使えると思います。

タクシーが衝突事故を起こした場合、車自身がEnsembleシステムに通知を送り、何かが起こったことを知らせるとCachéとEnsembleが保険請求のクレームをオープンするだけでなく、アラームのメカニズムを使って関係する人に通知をします。

その車の保険ポリシーを管理している保険代理店は何かが起こったことを知り、すこしづつそのトランザクションデータをサーチして30秒のビデオクリップ、そのアクシデントの15秒前、15秒後のビデオをそのクレームに添付して、全てのアクセルデータ、GPSデータ、ドライバの行動、レーンの変更、普通でないブレーキパターン、それらがクレームの証拠となり、保険代理店は裁判所にいくまでもなくクレームの執行を行うことができます。

車自体がクレームを発行するスマートブラックボックス、プロアクティブブラックボックスという話もありますがリアルタイムにデータが取得され、様々なデータの融合がおこなわれるようになります。

Ensembleのデバイスアダプターで様々なデータを取得しながら、様々なデータをひとまとめにするためのロジックを埋め込み、確実にクレームの請求や調停につかえるようにします。

それらのデータをDeepSeeに取り込み、ヒストリカルな分析に使います。

何がおこったのかとか、もっと面白いのは予防的な分析に使える可能性です。

天気の状態、ある時間帯、特定の交差点、アクシデントの起こる頻度、ある特定のドライバがかかわっている頻度、関わっていない頻度、サマざまな創造的な分析ができます。

というような内容を語っています。

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