当社グループでは、過度に人材に依存することなく、高い品質や生産性を安定的に実現できるよう、システム設計構造の共通化や共通コンポーネントの整備、及びプロジェクトの品質管理に注力しています。また高度データ解析手法とビッグデータ処理基盤の研究開発や、既存システムの分析手法及びプロジェクトに共通の設計・開発技法についての研究開発、またＡＩ/ＩｏＴ、ビッグデータ処理基盤といった新しいサービス提供に向けた研究開発にも力を入れています。当連結会計年度の研究開発費の総額1,190百万円となっており、主な内容は以下のとおりであります。

(1) 設計構造の共通化及び共通コンポーネントの整備

①　リアルタイム統合フレームワーク

　大量トランザクション・大量データを扱う分散処理基盤として整備を継続して行っており、通信処理の性能向上にも取り組んでおります。このフレームワークの特徴は、業務イベントに直結したリアルタイム処理、最小単位での情報粒度による負荷分散化、サービスの非同期連携による負荷平準化、業務プロセスの可視化、大規模システム、クラウドに適応したスケールアウト構造にあります。また、④の運用監視ツールや③の画面・帳票短期開発フレームワーク＆コンポーネントと連携した機能向上にも取り組んでいます。

②　システム間インターフェースコンポーネント

　ファイル転送やデータベース連携による、システム間のデータ連携を容易に構築し、企業システム全体の変化対応力の向上、運用の効率化を実現するためのコンポーネント群です。分散処理構成に対応し、大量のトランザクション処理、高信頼性、高可用性を実現することが可能となっています。これまでの導入・運用から得たノウハウを活用し、当期は効率化を追求した管理画面へ刷新し、運用管理機能を更に向上させています。クラウド環境での機能も実現しており、更に広範囲での活用に向けた開発を進めています。

③　画面・帳票短期開発フレームワーク＆コンポーネント

Ｗｅｂアプリケーションにおけるユーザー・インターフェイスの短期開発を実現するフレームワークを複数のプロジェクトに導入し改善を続けております。また、ＪａｖａＳｃｒｉｐｔによるエンタープライズ向け高速描画ライブラリやその周辺ツールを自社内で開発・オープンソース化することによりＯＳＳコミュニティへの貢献をしながら、複数のプロジェクトへ導入しています。更にクラウドの案件増加に伴い、クラウド最適化、コンテナ技術を前提に置いたフレームワークへと進化をさせております。

④　運用管理コンポーネント

　分散されたシステムの運用及びアプリケーションの性能情報、障害情報を一元管理するためのコンポーネント群です。システム全体の状況把握から処理単位の詳細な性能分析まで、精度の高い情報を迅速に取得することにより、高品質なシステム運用を実現することが可能となっています。特にアプリケーションと連携した性能分析、ログ解析機能を向上させており、各プロジェクトでの活用が進んでいます。

(2) プロジェクトの品質管理（プロジェクト統合管理ツールの開発）

　プロジェクトに関わる全情報をデータベース化し、科学的な設計・開発・マネジメントを実現しています。単なるツールではなく、ツールの使い方まで含めた一連の仕組みを提供しています。ツールの使い方には、過去のベストプラクティスを踏まえたノウハウが詰まった使い方を定めているので、経験の少ないメンバーが使っても、最初から高いレベルでの設計・開発・マネジメントを可能とします。社外からの引き合いも多く、社外へのクラウドサービス提供と設計開発プロセス改善のコンサルテーションも提供も行っています。更に、ＡＩを活用した設計・開発・マネジメントの高度化にも取り組んでいます。

(3) 既存システムの分析手法及びプロジェクトに共通の設計・開発技法についての研究開発

　近年の業界再編に伴う企業統合により、システムの統合・刷新のニーズが増加しておりますが、こうしたプロジェクトにおいては、既存システムの仕様書がない、設計時の担当者が不在等の要因により、顧客自身もシステムの全体像を把握していないケースがあります。これに対し、当社では、ソースコード・ログ・システム定義情報を科学的に分析し、分析結果を一元管理・可視化する仕組みを用いることでシステムの全体像を明らかにし、網羅性・確実性の高い移行計画を策定してプロジェクトを推進するアプローチを採っております。現在、ＡＩを活用した分析の効率化・高度化に取り組むとともに、将来的なサービス化を視野に入れた技術開発を推進しております。

(4) 高度データ解析手法とＡＩ/ＩｏＴ、ビッグデータ処理基盤の研究開発

①　高度データ解析手法の研究

　高度解析手法、データ可視化手法の確立を目指して研究を行っております。研究成果は複数のプロジェクトへ横展開し、最適な需要予測を組み込んだ先端システムの顧客への提供を進めてまいります。また、製・配・販が連携した品揃えや価格設定の最適化の研究にも着手しており、流通全体でのビッグデータ活用に取り組んでまいります。

②　ＡＩ（人工知能）活用方法の研究

　ディープラーニング等を活用した画像解析、時系列データ解析、自然言語解析の研究を行っております。証票認識、ユーザーの行動解析、企業に蓄積する文書の解析など、従来手法を超えた認識精度を実現することで、ＡＩの業務への適用を促進していきます。銀行との実証実験では融資判断で審査担当者と概ね同水準に至っており、更なる高度化と利活用方法を検討しております。また、最先端研究分野では、国内大学の医学部とワクチン用抗原探索に関する共同研究及び海外大学と農業分野での作物の病害や生育に関する共同研究に取り組んでおり、産学連携による技術高度化も進めてまいります。

③　ＩｏＴ、ビッグデータ処理基盤の研究

ＩｏＴによりセンサーデバイスから発生する膨大なデータをリアルタイムに処理するためのエッジコンピューティング、ストリーミング処理、並列分散処理について研究を行っております。また、高品質、高可用性、高信頼性を担保するための具体的なプロダクトを選定、全体最適なソフトウェアアーキテクチャーをデザインし、いくつかのプロジェクトで実際に稼働に向けて導入が始まっています。

(5) 情報セキュリティの研究

　企業の情報システムに関連する内外の様々な脅威から保護するため、情報セキュリティに関する研究を行っております。最新技術や製品の調査・研究だけでなく、脆弱性スキャナーをゼロから開発してオープンソース化し、オープンソースと当社のノウハウを組み合わせたＳＩＥＭ(Security Information and Event Management)の開発を行うなど、技術開発も積極的に進めております。特に、脆弱性スキャナーについては、スキャンした後どのように管理し、脆弱性を如何に日々の運用でなくし、リスクを低減できるかについて、現実の業務への適用に向けた取組みを実施しており、ＮＩＣＴやＯＷＡＳＰなどのセキュリティ団体とも連携しながら、推進しております。