企業がこれまで考えもしなかったことや、これまで不可能だと思っていたことを実現できる、そんなIT（情報技術）が続々と登場している。背景にあるのは、「ビッグデータ」の台頭だ。ビッグデータとは、従来のコンピューティング技術では短時間で収集・解析するのが難しい、膨大な量のデータのこと。グーグルの検索サイトやTwitter、Facebookなどビッグデータを扱うサービスが普及し、それらを支える最先端のITが身近なものになってきたのだ。今回は、現実世界の変化をリアルタイムで把握できるようにするデータ処理技術「CEP（複合イベント処理）」に迫る。
構造物の異常を常時監視したり、交通渋滞を事前に検知したりする――。現実世界の変化を表すリアルタイムデータの活用で、情報システムの可能性はぐっと広がる。
リアルタイムデータの分析を可能にするのが、「CEP」や「ストリームデータ処理」と呼ばれるデータ処理を行うソフトだ。時系列に流れてくるデータを次々とコンピュータのメモリーに読み込み、あらかじめ定めた「ルール」と突き合わせる。「直近5分間で平均株価が××円下がり、株式Aの株価が○○円下がったら、株式Bを買う」といったルールで自動売買を行う、株のアルゴリズム取引での利用が有名だ。
CEPは応用範囲が大きく広がりつつある。NTTデータは、橋梁モニタリングシステム「BRIMOS」で、2011年の春に実証実験を行った。BRIMOSは、橋梁に桁間隔や振動を測るセンサーを取り付け、そこから得られる情報を解析して、異常検知などに役立てる。
NTTデータが実証実験でCEPを適用したのは、首都高速道路・三軒茶屋高架橋の監視だ。利用した製品は米サイベースの「Sybase Aleri Streaming Platform」である（図1）。
「金融以外でも、CEPが適用できるかを探ることが目的。この分野に特有のルールをCEPで実装できるのか、実データで高速に処理できるのかを調べた」（NTTデータ 技術開発本部 IT活用推進センタの中川慶一郎部長）。
結果は良好だった。利用したセンサーは51個（1Hz：26個、125Hz：25個）。それらから毎秒3000件を超えるデータが押し寄せたが、CEPで問題なく処理できた。
■外れ値や変化点をキャッチ
日立製作所はCEPを使い、交通状況監視の実験を行った実績がある。車両位置（経度/緯度）の情報を集計し、交通情報をリアルタイムにモニタリング。各車両の速度を分析することで、渋滞や事故の発生を検知し、交通情報を通知する仕組みだ。
利用した製品は「uCosminexus Stream Data Platform」（表1）。「1秒当たり2500件程度のデータを受け付けたが、ノートパソコンで十分に処理できた」（日立製作所 IT基盤ソフトウェア本部 大量データ処理ビジネス推進室の山口俊朗担当部長）という。
