お知らせ

2026年1月20日
プレスリリース
2/3(火)開催：メディア勉強会のご案内－内閣府戦略的イノベーション創造プログラム（SIP）「統合型ヘルスケアシステムの構築」で取り組む医療における生成AIの利活用－
2025年8月8日
プレスリリース
9/3(水)開催：メディア勉強会のご案内－内閣府戦略的イノベーション創造プログラム（SIP）「統合型ヘルスケアシステムの構築」で取り組む医療DX・医療データの利活用－
2025年6月19日
プレスリリース
【プレスリリース情報】テーマE-1：日立と東大、ビッグデータ検索を最大135倍高速化する「動的プルーニング技術」を開発（株式会社日立製作所のページにリンクします）
2025年5月15日
プレスリリース
【プレスリリース情報】生成AIテーマ4：LLMの情報処理は感覚性失語症の脳活動と似ていた ―LLMと失語症との情報処理ダイナミクスの比較―（東京大学国際高等研究所のページにリンクします）
2025年4月24日
プレスリリース
【プレスリリース情報】テーマE-2：世界初、CT画像をAIが比較・解析し日本語の所見文を生成　～放射線科医の経過観察支援に期待～（名古屋大学のページにリンクします）

PICK UP

日立と東大、ビッグデータ検索を最大135倍高速化する「動的プルーニング技術」を開発
2025年6月19日
株式会社日立製作所(以下、日立)と国立大学法人東京大学(以下、東大)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(以下、グラフ構造データ*1)の検索速度を大幅に向上する「動的プルーニング*2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*3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。