LeapMind社との資本業務提携について

株式会社NTTデータ（本社：東京都江東区、代表取締役社長：岩本 敏男、以下：NTTデータ）は、LeapMind株式会社（本社：東京都渋谷区、代表取締役CEO：松田 総一、以下：LeapMind）の第三者割当による株式を取得し、ディープラーニングを活用したビジネスの拡大に向けた資本業務提携を行うことで2017年10月20日に合意しました。

NTTデータは、ビジネス課題の分析経験豊富なデータサイエンティストを多く抱え、AI・Analytics活用から、データ連携・蓄積・分析基盤の構築、運用までトータルでお客さまにAI・IoTソリューションの提供を実施しています。またLeapMindは、ディープラーニングのモデルを圧縮しFPGAやCPUのような小さなコンピューティング環境でもディープラーニングの効果を最大化させる独自アルゴリズムの技術を保有しています。

今後は、NTTデータの組込み系ソフトウエア開発力と、LeapMindのディープラーニング圧縮技術、ハードウエア実装の強みを生かし、サーバーサイドだけでなくエッジサイドでのAIソリューション提供力も強化していきます。

本資本業務提携を通じ、お客さまや社会への新たな価値提供とAIビジネスの拡大を推進し、2020年までにAIおよびIoT領域において、売り上げを500億円規模に拡大することを目指します。

近年、AI、機械学習の中でも特にディープラーニングに大きな注目が集まっています。スマートファクトリー、デジタルマーケティング、与信管理などさまざまな場面においてディープラーニング技術活用が急速に進んでおり、製造、流通、金融、ユーティリティーなどの分野においてその活用領域は今後も飛躍的に拡大することが想定されます。一方で、ディープラーニング技術を活用するには、クラウド/GPUなどの大きなコンピューティングリソースや高電力が必要であり、現状においてはけっして扱いやすい技術ではありません。特に、IoT技術の高度化に伴い、大量かつリアルタイムな情報を取得し活用していくためにクラウド上ではなく、エッジサイドでのAI技術活用のニーズが高まってきています。そのため、省電力化や計算処理の効率化、計算処理装置自体のコンパクト化は重要な課題となっています。

NTTデータは、ビジネス課題の分析経験豊富なデータサイエンティストを多く抱え、お客さまビジネスへのAI・Analytics活用のための構想立案・コンサルティング・データ解析に加えて、クラウド/サーバーサイドを中心に大規模なデータ連携・蓄積・分析基盤の構築、運用業務までをトータルで支援するAIインテグレーションサービスを長年提供しています。製造、通信、金融などの業界において、大手企業を中心に数多くのAI・Analyticsの活用、データ分析基盤提供実績があります。また、株式会社NTTデータMSEや株式会社NTTデータSBC等、グループ会社を含め多数の組込み系ソフトウエア技術者も抱えており、サーバーサイドだけでなくエッジサイドでのサービス提供ができる体制を有しております。今後も多様化・複雑化するお客さまからの課題に対応してくために、パートナーとの連携強化を進めています。

LeapMindは、クラウドやGPUに頼らずディープラーニングを活用するための高度なモデル圧縮技術を有しています。また、圧縮したモデルをハードウエアに実装する技術も保有しており、ディープラーニングのモデル構築からその圧縮、ハードウエアへの実装までワンストップで行うことが可能です。この高度な一連の技術を、エッジサイドのデバイス組込み向けディープラーニングソリューション「JUIZ」として開発し、製造業におけるオペレーション自動化や自動運転システムを中心とした多数の大手企業に導入しています。

NTTデータとLeapMindは本提携を通じ、これらの双方の強み・ノウハウを生かして、AI/ディープラーニング案件に共同で取り組むとともに、クラウド/サーバーサイドのデータ連携・分析基盤と、エッジサイドの組込み型AIを組み合わせたソリューションの共同開発・サービスラインナップの拡充を図ることで、AI・Analytics/IoT事業の拡大を目指します。

NTTデータでは、AIやIoTに関するサービスのさらなる拡充と価値創出を行い、2020年までにAIおよびIoT領域において、売り上げを500億円規模に拡大することを目指します。今後も、多種多様な顧客接点を持つNTTデータの強みを生かし、お客さま企業のデジタルイノベーションパートナーとして、AI・IoT等のデジタルテクノロジーを活用し、お客さまビジネスの変革・新たな価値創造を支援していきます。

LeapMindはディープラーニング技術をあらゆるモノに適用するDoT（Deep Learning of Things）を加速させます。ニューラルネットワークモデルの改善や独自のアルゴリズム研究をソフトウエア/ハードウエアの両領域から行うことにより、ディープラーニング技術を「コンパクトに、シンプルに」することで誰でも簡単に使えるプラットフォームを作り、複雑で煩雑な技術を使いやすい形にして実社会に還元させ、世の中を一歩先に進めます。