株式会社日立製作所と国立大学法人東京大学は、ビッグデータ分析の高速化に向けて、相互に複雑なつながりを持つデータ（グラフ構造データ）の検索速度を大幅に向上する「動的プルーニング技術」を開発しました。従来、データベース内でデータ分析を行う際のグラフ構造データを順次たどる処理は、再帰問合せ処理と呼ばれる手続きで行われ、不要なデータを繰り返し読み取る必要があり、検索速度が低下するという課題がありました。本技術では、再帰問合せ処理中に得られる情報をもとに、次に読み取るデータの範囲をリアルタイムかつ正確に特定することによって不要なデータ読み取りを削減し、検索速度を大幅に向上させます。今回、製造業の製品出荷判定を対象にした検証では、データ検索速度を従来比で最大135倍向上できることを確認しました。
　本成果の一部は、2025年6月22日から27日にドイツのベルリンで開催されるデータベース分野の国際会議 2025 ACM SIGMOD/PODS International Conference on Management of Data で発表予定です。
　詳細は、東大生研、日立の各Webサイトをご覧ください。

一般財団法人医療経済研究・社会保険福祉協会 医療経済研究機構（所長：遠藤 久夫）研究部の満武 巨裕 担当部長の研究グループと国立大学法人 東京大学 生産技術研究所（所長：年吉 洋）の合田 和生 教授の研究グループは、岐阜県国民健康保険団体連合会（理事長：水野 光二）と地域における医療・介護・健診に関するビッグデータを活用し、公益社団法人 岐阜県歯科医師会(会長：阿部 義和)が行うオーラルフレイル対策推進事業のための分析支援を実施しました。詳細は東大生研、医療経済研究機構、岐阜県歯科医師会の各Webサイトをご覧ください。

　東京大学 生産技術研究所（所長：岡部 徹、以下 東大生研）と株式会社日立製作所（代表執行役 執行役社長兼CEO：小島 啓二、以下 日立）は、2022年4月1日に「ビッグデータ価値協創プラットフォーム工学」社会連携研究部門（以下、社会連携研究部門）を設置いたしました。
　社会連携研究部門では、東大生研と日立の双方が持つ英知を結集し、ビッグデータ解析基盤などの先端的情報技術を礎として、データプラットフォームによる社会課題の解決を推進し、持続可能な社会の実現に貢献してまいります。
　詳細は、東大生研、日立の各Webサイトをご覧ください。

株式会社日立製作所と国立大学法人東京大学 生産技術研究所は、このたび、超省エネルギー型のビッグデータ基盤の実現に向けた主要技術を共同で研究開発しました。具体的には、ビッグデータ基盤のデータベースエンジンにおける処理方式を、エネルギー効率最適化の視点で抜本的に変更することで、同一消費電力で従来比200倍超のデータ分析処理を実現しました。今後、日立製作所と東京大学 生産技術研究所は、ビッグデータの活用による社会課題・経営課題の解決と、環境負荷の低減を両立する高度なコンピューティング技術の一つとして、本技術を活用した超省エネルギー型のビッグデータ基盤の実用化をめざします。詳細は、東大生研、日立の各Webサイトをご覧ください。

東京大学 生産技術研究所（所長：岸 利治）の喜連川 優 教授の研究グループと株式会社日立製作所（執行役社長兼CEO：東原 敏昭）は、内閣府 総合科学技術・イノベーション会議が主導する革新的研究開発推進プログラム（ImPACT）「社会リスクを低減する超ビッグデータプラットフォーム」（プログラム・マネージャー：原田 博司）の支援の下、ハードウェア性能を最大限に引き出すソフトウェア実行原理である非順序型実行原理を活用し、大規模データの匿名加工処理を高速化する技術を共同で開発しました。これにより利用目的に応じたデータの有用性とプライバシー保護を両立するための対話的な匿名加工処理を可能とし、パーソナルデータの安全な利活用を促進します。詳細は、東大生研、日立、科学技術振興機構の各Webサイトをご覧ください。

一般財団法人医療経済研究・社会保険福祉協会 医療経済研究機構（所長：西村周三）研究部の満武巨裕の研究グループと国立大学法人東京大学 生産技術研究所（所長：藤井輝夫）の喜連川優の研究グループは、三重県名張市（市長：亀井利克、以下、名張市）と協力し、地域における医療・介護・健診に関するビッグデータを活用し、エビデンスに基づく効率的な地域包括ケアシステムを実現するための研究の取組みを開始しました。詳細は東大生研、医療経済研究機構、科学技術振興機構の各Webサイトをご覧ください。