第21回先端的データベースとWeb技術動向講演会(ACM SIGMOD 日本支部第58回支部大会)

VLDB2014国際会議報告とビッグデータビジネスの最前線

プログラム

10:00 受付開始

10:20 - 10:30 開会挨拶

10:30 - 11:30 VLDB2014 国際会議報告 (1)
北島 信哉 （富士通研究所）

概要：2014年9月1日から5日にかけて中華人民共和国浙江省杭州市で開催された
VLDB2014について報告する．前半では，VLDB2014の採択率などの統計データに
ついて紹介するとともに，キーノートを中心に紹介する．キーノート1ではイン
メモリデータベースやデータ分析システムといったビッグデータ分析の要素技
術についての講演が行われ，キーノート2では，ビッグデータを扱うためのデー
タセンタ・アーキテクチャについての講演が行われた．

11:30 - 13:00 昼休憩

13:00 - 14:00 VLDB2014 国際会議報告 (2)
北島 信哉 （富士通研究所）

概要：後半は，Best paperを含めた興味深い講演を取り上げて紹介する．なお，
Best paperは5本あり，その中からNational University of SingaporeのDawei
Jiang氏らによる「epiC: an Extensible and Scalable System for
Processing Big Data」とUniversitat StuttgartのStefan Funke氏らによる
「On k-Path Covers and their Applications」を中心に紹介を行う．

14:00 - 14:15 休憩

14:15 - 15:15 Deep Learning技術の最近の動向とPreferred Networksの取り組み
大野健太（Preferred Networks）

概要：2012年、HintonらのグループはILSVRC（画像認識コンテスト）でDeep
Learningを用いた手法を用いて他チーム を凌駕する結果で優勝した。これを契
機に、動画像・自然言語・センサー・ライフサイエンスなど様々な分野にDeep
Learningを適用する試みが盛んに行われている。株式会社Preferred Networks
はInternet of Things(IoT)にフォーカスしたリアルタイム学習技術のビジネス
活用を目的として2014年3月にPreferred Infrastructureからスピンアウトした。
Deep LearningはIoTに即した技術として特に注力して研究開発を行っている。
本講演では、Deep Learningに関する最近の話題、弊社でのDeep Learning関連
の取り組みの紹介を行う。また、その中の一例としてライフサイエンス分野に
多く存在する大量のヘテロジニアスなデータベースをDeep Learningを用いて活
用するアイデアについても言及する予定である。

15:15 - 15:30 休憩

15:30 - 16:30 トレジャーデータを支える技術
斉藤太郎（Treasure Data）

概要：Treasure Dataでは様々なオープンソースプロダクトを用いることで、ク
ラウド上でのデータ管理を容易にしています。fluentdによるデータ収集、型の
変更に柔軟なMessgePackを利用した圧縮ストレージ、Hiveによるスループット
を重視したバッチ処理、またPrestoによるインタラクティブクエリなどのサー
ビスを提供しています。これらトレジャーデータの技術基盤と、ビッグデータ
がビジネスの現場でどのように活用されているかについて紹介します。

16:30 閉会