感染症の流行マップを10分で
まずは「超ビッグデータ創出ドライバ」について、プロジェクトリーダーの原田氏が説明した。このプロジェクトでは、ビッグデータの収集を担うネットワーク基盤を開発し、数～数十kmの範囲に存在する数万台規模のモニター/センサーが生み出すデータを収集できるようにする。
数kmエリアまでの「狭域系」ではWi-SUN（Wireless Smart Utility Network）方式、数十kmをカバーする「広域系」ではWi-RAN（Wireless Regional Area Network）方式を採用する考え。前者を京都大学とローム、後者を京都大学と日立国際電気が中心となって開発している。
このうち狭域系では、Bluetooth Low Energy（BLE）による無線通信機能を搭載した血圧計などで測ったデータを「広域につなぐ接続が重要になる。狭域と広域、超狭域と狭域をブリッジする技術を開発する」（原田氏）。開発成果の一端として紹介したのが、Wi-SUN FAN（Field Area Network）を搭載した小型IoTゲートウェイ。BLE搭載機器などで収集した情報を、マルチホップによる多段中継で伝送する仕組みだ。
超ビッグデータ創出ドライバでは、こうしたデータ収集の仕組みをパブリッククラウドにソフトウエア（OS）として実装できるようにする。既に「AWS（Amazon Web Services）上にOSに相当するプラットフォームを構築している」（原田氏）ところだという。このプラットフォームに、モバイル端末などからアクセスできる環境を整えていく。
「超ビッグデータ処理エンジン」については、プロジェクトリーダーの喜連川氏が、非順序型の実行原理を備え、必要な時に必要なデータ処理リソースを投入できる「エラスティック（伸縮可能）非順序型」の処理エンジンへの取り組みを紹介した。ストレージアクセス速度は、従来比4万倍に当たる約400万回/秒を達成し、目標とする1000万回/秒（従来比10万倍）に近づきつつあるという。
こうした進化により、「手足口病やインフルエンザの流行の季節変動を、10分くらいで算出できる」（喜連川氏）データ処理基盤が整ってきた。2017年秋には、約2000億レコードに相当する6年分の公的医療データも解析可能になる見通しという。
