「データベース」の検索結果（241件）

高速時空間データ管理技術「Axispot®」と時空間データ高速検索技術｜NTT R&D Website

では、Axispot®が用いるデータベース(時空間データベース)と、その技術課題を解決するために昨年度開発した「時空間データ高速検索技術」(1)を紹介します。また、この時空間データ高速検索技術をベース技術として実現

https://www.rd.ntt/research/JN20191118_h.html

企業間のデータ連携を加速する「iChie」｜NTT R&D Website

タに対して匿名化や秘匿化といった加工処理を施すと、粒度が荒くなり、データとしての価値が低下します。 企業内でも、データベースを部門ごとに導入・運用するケースが多々みられるため、企業間のデータ連携と類似の問題が存在

https://www.rd.ntt/research/JN20191123_h.html

単語親密度データベース｜NTTコミュニケーション科学基礎研究所｜NTT R&D Website

単語親密度データベース｜NTTコミュニケーション科学基礎研究所｜NTT R&D Website NTT R&D Website NTTコミュニケーション科学基礎研究所 各部の紹介 協創情報研究部

https://www.rd.ntt/cs/team_project/icl/lirg/resources/goitokusei/

メニーコア向け高速トランザクション処理技術｜NTT R&D Website

ぞの しょう)/内山　寛之(うちやま ひろゆき) 膨大なデータベース処理と技術的課題 IoT(Internet of Things)においてモノどうしがやり取りし合う状況や、複数のWebサービスが連携し、自動

https://www.rd.ntt/research/JN20191132_h.html

迫り来る大規模データ時代に必要な「高速かつ正確なデータ分析基盤」 | NTT R&D Website

研究員から、研究の軸として変化しない部分と、柔軟に外部環境を研究して取り組む部分についてお話を伺いました。 藤原靖宏 NTTコミュニケーション科学基礎研究所 特別研究員 目次 データベース×機械学習

https://www.rd.ntt/research/JN202410_29841.html

マーケティング分析支援システム（M3S)｜NTTアクセスサービスシステム研究所

様のニーズを的確につかみ、営業活動を強化していくための方策として、お客様に関する情報をデータベース化し、蓄積されたデータを分析・加工しながら何らかの仮説を導き出し、新たなマーケティング施策としてお客様にフィ

https://www.rd.ntt/as/history/process/ne0004.html

言葉の難しさを測る─テキストの難易度と人の語彙数の推定｜NTT R&D Website

るか、発話できるかというデータを蓄積し、幼児語彙発達データベースを構築してきました。 しかし、小学生以上となると、知っているすべての語彙を調査することは困難です。そこで、提示した語を知っているか回答してもら

https://www.rd.ntt/research/JN202009_6736.html

高速時空間データ管理技術（Axispot®） | NTT R&D Website

-platpat.inpit.go.jp/t0201）。 図1　Axispot®技術の利用イメージ 技術課題 「時空間データベース」とは、緯度や経度といった空間情報と、時刻、期間といった時間情報の双方に関連付い

https://www.rd.ntt/research/JN202205_18181.html

Microsoft Word - ○ネットワーク20121010.doc

されたデータを分析・加工しながら何らかの仮説を導き出し、新たなマーケティ ング施策としてお客様にフィードバックするデータベースマーケティングが検討されました。 従来、定量的なデータベースマーケティングの一手法

https://www.rd.ntt/as/history/pdf/process/ne0004.pdf

自然言語の解析｜NTTコミュニケーション科学基礎研究所｜NTT R&D Website

をしています。特に高精度な言語解析を実現するための機械学習技術や大規模な意味・概念データベースを構築する方法について研究しています。 どのように使われるのか？ インターネットの発展に伴い、ブログやSNSなど様々なプロ

https://www.rd.ntt/cs/team_project/icl/lirg/innovative/research_innovative04.html

Microsoft Word - メデイア20121015合体.doc

られています。 そこで、アクセスサービスシステム研究所では、基盤設備業務の現況調査、記録、分析に係わるデータを 管理する基盤設備ＤＢ（データベース）マネジメントシステムを開発しました（図）。 図 基盤設備ＤＢマネジメントシス

https://www.rd.ntt/as/history/pdf/media/me0702.pdf

子どもの獲得語彙チェックアプリ｜NTT知的財産センタ｜NTT R&D Website

ション） ※本オプションは、特許実施許諾契約のほか、データベース利用に関する契約が必要です。 子どもの言語発達を記録することのメリットとして、一般的な言語発達の指標を参考にすることができます。 NTTでは、多く

https://www.rd.ntt/chizai/ipmatching/IPmatching_goicheck.html

基盤設備DBマネジメントシステム｜NTTアクセスサービスシステム研究所

業務の現況調査、記録、分析に係わるデータを管理する基盤設備ＤＢ（データベース）マネジメントシステムを開発しました（図）。 図　基盤設備ＤＢマネジメントシステムの概要 本システムは、(1)データベース

https://www.rd.ntt/as/history/media/me0702.html

poster_12.pdf

Browsers - 概要： スマートフォンでキャプチャした映像やWebブラウザで視聴中の映像を手がかりにしてデータベースを検索し，関連する情報を提示する技術です．視聴 中の音や映像に関連するコンテンツを検索

https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2011/exhibition/12/poster_12.pdf

B10-j.pdf

トウェア開発にかかる稼働・工期を4割削減・短縮することをめざします。 研究目標 – 成果 01 1. 多様な開発資材を多面的に解析して依存 関係を把握し、知識データベースを構築 する技術 2. 生成AIに必要

https://www.rd.ntt/forum/2025/doc/B10-j.pdf

教育支援技術｜NTTコミュニケーション科学基礎研究所｜NTT R&D Website

ています。 YouTube: ぴたりえ ～こどもの興味と発達にあわせて絵本を探します～ YouTube: ぴたりえタッチ（西宮市立中央図書館） 語彙数推定テスト/単語親密度データベース 単語親密度とは、語のなじみ深

https://www.rd.ntt/cs/team_project/icl/cd/research_innovative10.html

探究心と好奇心を持って隣接領域にも挑む | NTT R&D Website

巻く環境についても調査しています。 ほかには、心理学や言語処理技術などの分野における基盤的言語資源として、継続して調査・構築してきた「単語親密度データベース」の充実に努めるとともに、難聴者・人工内耳装用者

https://www.rd.ntt/research/JN202210_19904.html

追加型特徴ＤＢによるリアルタイムメディア探索技術

の単位で データベースに登録していました が、追加型特徴ＤＢにより、生放 送やライブコンテンツでもその場 で登録・探索ができるようになり ました。また、探索機能の一部を 端末上に搭載し、ユーザ数の増加

https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2012/panel/panel_7.pdf

歌声音高軌跡の確率モデルに基づく歌唱スタイルの特徴抽出

と歌唱スタイル成分を分けて取り出す！ 歌声F0軌跡 周 波 数 スタイル成分 時間 周 波 数 楽譜データベース 楽曲1 楽曲2 楽曲3 楽譜成分 楽譜制御 スタイル制御 F0軌跡 歌声F0軌跡生成過程

https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2012/panel/panel_14.pdf

NTT コミュニケーション科学基礎研究所 オープンハウス2016

ム / プログラム / 研究展示 言語と計算の科学 こどもがいつどんな語を覚えるのかを教えます ～語彙チェックリストによる幼児語彙発達データベースの作成～ 概要 こどもがいつどんな語を習得していく

https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2016/exhibition/14/

NTT コミュニケーション科学基礎研究所 オープンハウス×未来想論 2008 テーマ展示 意味理解に向けた言語資源の構築

. 言語処理学会第14回年次大会発表論文集, pp.556-559. NTT乳幼児音声データベース 3家庭5名の幼児とその両親の自然発話を，幼児の誕生直後から最大5年間にわたって 断続的に録音した縦断的データベース

https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2008/language/

書籍出版物｜NTTコミュニケーション科学基礎研究所｜NTT R&D Website

わら あきお 出版社主婦の友社 発売日2024年02月01日 「新版 あかちゃんごたどりえほん ぶっぶーがおー」は、当研究所の成果である「幼児語彙発達データベース」から早期に発話できるようになるオノ

https://www.rd.ntt/cs/overview/publications.html

言語知能研究グループ｜NTTコミュニケーション科学基礎研究所｜NTT R&D Website

ダ) 西本 暁道 安田 宜仁 リソース JParaCrawl Webをもとに構築された1000万文を超える大規模日英対訳コーパスです。 単語親密度データベース 日本語16.6万語に「語のなじみ深さ」を表わ

https://www.rd.ntt/cs/team_project/icl/lirg/

倉島 健 | NTT R&D Website

2019年 マルチメディア, 分散, 協調とモバイル(DICOMO2019)シンポジウム 優秀論文賞 2015年 日本データベース学会 上林奨励賞 2013年 マルチメディア, 分散, 協調とモバ

https://www.rd.ntt/organization/researcher/special/s_081.html

藤原 靖宏 | NTT R&D Website

研究会 専門委員（2016年～） 日本データベース学会電子広報編集委員会編集幹事（2017年～） 電子情報通信学会Transactions on Information and Systems

https://www.rd.ntt/organization/researcher/special/s_052.html

電柱個別の豪雨による土砂災害に対する被災予測技術｜NTTアクセスサ－ビスシステム研究所

に予測する技術を確立しました。本技術は図2のように過去の豪雨災害における設備の被災データと標高等の公開データを組み合わせたデータベースを機械学習で学習することで、被災しやすい電柱のパターンを検出する予測

https://www.rd.ntt/as/history/infra/in0228.html

4Dデジタル基盤®の全体概要。背景・目的・技術とめざす提供価値｜NTT R&D Website

で豊富な意味情報を持つ「高度地理空間情報データベース」上に、多様なセンシングデータをリアルタイムに統合し、高速に分析処理を行います。 ① 4Dデジタル基盤®の位置基点となる高度地理空間情報データベース

https://www.rd.ntt/4ddpf/0001.html

オープンハウス冊子2020.indd

な単語親密度データベースを再構築しました[2]。 データベースを元に令和版語彙数推定テストを作成、4千人 以上を対象に調査を行ったところ、小学6年生で約2万語、大人 で約5万語の語彙数があることがわか

https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2020/download/fujita.pdf

4.ＸＭＬデータベースNTTアクセスサービスシステム研究所

4.ＸＭＬデータベースNTTアクセスサービスシステム研究所

https://www.rd.ntt/as/times/060/01/04.html

ロバストメディア探索技術「RMS」｜NTT R&D Website

やすいという課題がありました。 概要 カメラで撮影した画像・映像やマイクで捉えた音の信号の断片を探索のキーとして、多数の映像や音楽やランドマークを格納したデータベースから一致するものを見つ

https://www.rd.ntt/research/CS0009.html

NTTsoukenrep2024_05.pdf

10ENVIRONMENTAL REPORT 2024 環境貢献度評価 ●評価条件 評価条件は、道路沿線に存在する設備のデータベースを 構築するために、カメラ画像と点群データを用いて道路周辺

https://www.rd.ntt/environment/pdf/NTTsoukenrep2024_05.pdf

d_28.pdf

し、得られる加速度データから、各選手がいつ、どの位 の強さで、どの方向に押そうとしたのか、そして全体としてどのように出力したかを簡便に評価します。 その結果は、手元のPCアプリにデータベース化され、その場

https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2020/download/d_28.pdf

グローバルパートナーと紡ぐIOWN構想｜NTT R&D Website

スアグリゲーテッドコンピューティング クラウドネイティブデータベース IOWN Global Forum におけるオープンオールフォトニクス・ネットワークの検討 オープンオールフォトニクス・ネットワーク（オープンAPN）に関する技術文書

https://www.rd.ntt/research/JN202203_17532.html

panel_hirao.pdf

手法を導入しました． 到達点：高精度な英日翻訳と修辞構造解析器を実現し，医療情報アクセスシステムを作成しました．その 第一ステップとして医学生物学分野の英語論文アブストラクトのデータベース

https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2010/theme/b6/panel_hirao.pdf

pr0014.pdf

する従来のオペレーションシステムでは対象のネットワークごとに管理すべき 情報保持に特化したデータベースを持つため、管理対象ネットワークの追加や変更を行うためには、管理 機能の追加を行う必要があります。ネッ

https://www.rd.ntt/as/history/pdf/process/pr0014.pdf

3D点群メディア処理技術 | NTT R&D Website

しています。4Dデジタル基盤®は、高精度で豊富な意味情報を持つ「高度地理空間情報データベース」上に、人・モノなどのセンシングデータを統合し、多様な産業分野における高度な予測・分析・シミュレーション・最適化を可能

https://www.rd.ntt/hil/category/3dspace/pointcloud/

モビリティ領域での4Dデジタル基盤®の活用｜NTT R&D Website

をめざし、4Dデジタル基盤®の研究開発に着手いたしました。 4Dデジタル基盤®構想の概要と提供価値 4Dデジタル基盤®は、図1に示すように、高精度で豊富な意味情報を持つ「高度地理空間情報データベース」上

https://www.rd.ntt/research/JN202011_8072.html

ネットワーク種別に依存しない統一管理モデルを用いたサービス影響把握技術｜NTTアクセスサ－ビスシステム研究所

します。 さらに、これらの汎用的なEntity情報を保持する際、通信技術毎に異なる情報を外部定義する機構を備えます。ネットワークを管理する従来のオペレーションシステムでは対象のネットワークごとに管理すべき情報保持に特化したデータベース

https://www.rd.ntt/as/history/process/pr0014.html

Microsoft Word - 地下光ケーブルルート確認技術.docx

Microsoft Word - 地下光ケーブルルート確認技術.docx 光ファイバ線路の設備データベースのケーブル長と、光ファイバ線路試験でのファイバ長では齟齬が生じて います。この齟齬を解消

https://www.rd.ntt/as/history/pdf/media/me0720.pdf

IOWN Global Forumにおけるストレージサービスの検討｜NTT R&D Website

ビスの検討 データハブ データセントリック ストレージ IOWN Data Hubは、IOWN（Innovative Optical and Wireless Network）時代に必要となる、データベース

https://www.rd.ntt/research/JN202203_17538.html

複数無線アクセス最適利用のための品質予測技術｜NTT R&D Website

をデータベース上に蓄積します。このデータベースをもとに、無線品質予測エンジンでは機械学習アルゴリズムの学習処理を行い、端末に対して周囲に見えている基地局に接続した場合に得られる品質（スループット、遅延

https://www.rd.ntt/research/AS0090.html

鉄筋コンクリートマンホールの劣化予測技術 | NTT R&D Website

しました。 解明した劣化要因ごとのメカニズムに基づき、既存点検データベース情報を用いて判定することにより、鉄筋コンクリートマンホールの約96％（約55万個）が点検周期27年へ延伸可能となるという知見を得

https://www.rd.ntt/research/AS0093.html

poster.pdf

({at}の部分を@に置き換えてください) ・インスタンスサーチとは： 大規模映像データベース 「黒いタクシー」 「この男」 「ゴールデンゲート橋」 インスタンス例 「ゴールデンゲート橋」 イン

https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2014/exhibition/15/poster.pdf

poster20.pdf

, 2013. ・インスタンスサーチ インスタンス例 「スティーブン コルベア」 インスタンス例 「ペプシコーラの丸いロゴ」 大規模映像データベース 「スティーブン コルベア」 1. 映像No. 65213 2

https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2013/exhibition/media8/poster20.pdf

重点募集中の職種 | NTT R&D Website

ーニングを要する業務 大規模なデータベース構築（主にテキスト、画像のデータ）に関する業務 〈歓迎要件〉 大規模言語モデルの研究開発の業務経験もしくは高い専門性 大規模言語モデルの実行環境を構成するOSSの活用経験

https://www.rd.ntt/hil/recruitment/focus01.html

地下光ケーブルルート確認技術｜NTTアクセスサービスシステム研究所

光ファイバ線路の設備データベースのケーブル長と、光ファイバ線路試験でのファイバ長では齟齬が生じています。この齟齬を解消するためのマンホール内でのケーブル確認作業の効率化に向けて、マンホールへの打撃

https://www.rd.ntt/as/history/media/me0720.html

4Dデジタル基盤®の実現に向けた空間情報処理技術｜NTT R&D Website

ています。 4Dデジタル基盤®を構成する要素技術のうち、車線・標識などの交通情報や通信等のインフラ情報等の高精度で豊富な意味情報を持つ「高度地理空間情報データベース」を構築するために必要な空間情報処理技術

https://www.rd.ntt/research/JN202010_7445.html

Microsoft Word - ○インフラ20121015.doc

でいく世界初の動的圧入推進技術、新材料を使った小型立坑技術、管接続作業のロボット化 技術、知識データベースと 適制御理論に基づいたオペレーションシステム技術などを導入し、土を出さ ずに管路を布設できる世界

https://www.rd.ntt/as/history/pdf/infra/in0109.pdf

可視化データ活用シーン拡大に向けたセキュリティ・トランスペアレンシー・コンソーシアムの活動 | NTT R&D Website

することがなかった事象についても、対処の判断が求められるようになります。例えば、可視化データと脆弱性情報データベースの照合によって、既知の脆弱性を効率的かつ網羅的に自動確認できるようになる一方で、大量の脆弱性が検出

https://www.rd.ntt/research/JN202409_29274.html

AIで人に迫り脳科学で人を究める　-人間を深く理解し、共生する存在へ-｜NTT R&D Website

ることができます。これまで、音や映像の信号の断片を手がかりに、楽曲や映像の膨大なデータベースの中から一致するものを高速に見つけ出す「ロバストメディア探索」技術を研究開発してきました。この技術はNTTデータを通じて実用化され、放送

https://www.rd.ntt/ai/0003.html

Microsoft Word - メデイア20121017.doc

キシブルプロセス制御（FPC：Flexible Process Control）技術」を確立し、プロトタイプ「FPC-OSS」を開発しました。 FPC-OSS では、実践的な設備データベーススキーマへの対応

https://www.rd.ntt/as/history/pdf/media/me0704.pdf

NTT コミュニケーション科学基礎研究所 オープンハウス2011

中の映像を手がかりにしてデータベースを検索し，関連する情報を提示する技術です． テキストによるキーワードではなく，音や映像の断片そのものキーにして検索することができます． 視聴中の音や映像に関連

https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2011/exhibition/12/

生成AIを活用したサービス開発技術 | NTT R&D Website

グラムなど、サービス開発で生じるあらゆる資材の依存関係を市中にない独自アルゴリズムを用いて解析し、生成AIの回答品質を向上させる知識データベースを構築 市中技術差異点 サービス開発を行うためには各サービス固有のドメ

https://www.rd.ntt/ai_tech/application_tsuzumi/software_dev_generative_ai/f-1.html

NTT コミュニケーション科学基礎研究所 オープンハウス2012

によるリアルタイムメディア探索技術～ 概要   音や映像をキーにして情報を検索し，それが何であるかを特定する技術です．これまでは，事前に準備されたコンテンツを番組や楽曲等の単位でデータベースに登録

https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2012/exhibition/7/

Microsoft Word - ○インフラ20121015.doc

テム化により、とう道内収容能力を維 持 ②設備管理：設備データベースに基づく知的なとう道設備の補修・更改計画策定や、光ファイバセンサ機 能を利用したとう道本体の構造監視を実行 ③入出管理：Web ブラ

https://www.rd.ntt/as/history/pdf/infra/in0309.pdf

複数無線アクセス最適利用のための品質予測技術｜NTT R&D Website

される詳細な情報を定期的にアップロードし、履歴情報をデータベース上に蓄積します。このデータベースを基に、無線品質予測エンジンでは機械学習アルゴリズムの学習処理を行います。無線アクセスを利用する端末は、位置情報

https://www.rd.ntt/research/JN20200411_h.html

DIFFERENTはほめ言葉である。未来を論理的に語る訓練を心掛けよう｜NTT R&D Website

Encoder Representations from Transformers）＊1で学習した単語の意味ベクトルを眺めてみたところ、多言語間の対訳文をデータベース化した、いわゆる対訳コーパスを学習に全く使用

https://www.rd.ntt/research/JN202104_12388.html

in0218.pdf

) 開発の背景 とう道をはじめとする NTT基盤設備の劣化を点検する手段は、スケールを用いた計測、目視による判定が 主流であり、計測結果を紙へ記入し、データベースへ投入・管理しています。しかしながら、従来

https://www.rd.ntt/as/history/pdf/infra/in0218.pdf

管路工事を完全非開削化した次世代エースモール工法｜NTTアクセスサービスシステム研究所

を使った小型立坑技術、管接続作業のロボット化技術、知識データベースと最適制御理論に基づいたオペレーションシステム技術などを導入し、土を出さずに管路を布設できる世界初の非開削エースモール工法を開発

https://www.rd.ntt/as/history/infra/in0109.html

車両データ選択的収集アルゴリズム | NTT R&D Website

つの工程から構成されています（図2）。 ・工程①：車両情報データベースの整備 画像選定の際に重要な手掛かりとなる車両のメタ情報は、コネクティッドカーから定常的に収集しておき、高速時空間データベース

https://www.rd.ntt/research/JN202205_18185.html

リアルとサイバーの交錯空間を支える要素技術｜NTT R&D Website

な意味情報を持つ「高度地理空間情報データベース」上に、人・モノなどのセンシングデータを統合し、多様な産業分野における高度な予測・分析・シミュレーション・最適化を可能とします（図1）。道路交通の整流化

https://www.rd.ntt/research/JN202110_15642.html

オープンハウス冊子2020.indd

の膨大なデータベースの中から一致 するものを高速に見つけ出す「ロバストメディア探索」技 術を研究開発してきました。この技術はNTTデータを通 じて実 用化され 、放 送番 組で 使 用された楽曲を自動 検

https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2020/download/yamada.pdf

フレキシブルプロセス制御技術（FPC-OSS：Flexible Process Control-OSS）｜NTTアクセスサービスシステム研究所

Process Control）技術」を確立し、プロトタイプ「FPC-OSS」を開発しました。 FPC-OSSでは、実践的な設備データベーススキーマへの対応、実際の設備要素量への対応、制約充足処理の高速化、制約

https://www.rd.ntt/as/history/media/me0704.html

とう道マネジメントシステム｜NTTアクセスサービスシステム研究所

道設備の維持管理から運用業務を一元的に支援するため、次の機能を実現しました。 とう道内空間管理：ケーブル新設・撤去に伴う棚位置管理のシステム化により、とう道内収容能力を維持 設備管理：設備データベース

https://www.rd.ntt/as/history/infra/in0309.html

NTT コミュニケーション科学基礎研究所 オープンハウス2015

ム / プログラム / 研究展示 メディアの科学 目に見えるものと情報の世界とをつなぐ ～メディア探索技術による実世界情報検索～ 概要 カメラで撮影した画像・映像やマイクで捉えた音の信号の断片でデータベース

https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2015/exhibition/18/

画像を用いた鋼構造物の腐食による鋼材断面の欠損量推定技術｜NTTアクセスサービスシステム研究所

します。これにより、鋼材断面の欠損を伴う監視性の高い腐食の発生領域を定量的に把握できます。 NTT独自のデータベースを用いた機械学習モデルの構築により高精度な推定を実現しました。腐食の広がり、色、錆こぶの大きさ等

https://www.rd.ntt/as/history/infra/in0157.html

タブレットPCを活用した劣化部位計測技術｜NTTアクセスサービスシステム研究所

る）」について紹介します。 (1) 開発の背景 とう道をはじめとするNTT基盤設備の劣化を点検する手段は、スケールを用いた計測、目視による判定が主流であり、計測結果を紙へ記入し、データベースへ投入・管理

https://www.rd.ntt/as/history/infra/in0218.html

西田 京介 | NTT R&D Website

年3月 言語処理学会第26回年次大会(NLP2020) 優秀賞 2019年6月 2018年度日本データベース学会論文賞 2019年3月 言語処理学会第25回年次大会(NLP2019) 優秀賞 2019

https://www.rd.ntt/organization/researcher/superior/s_033.html

B06-j.pdf

Link】 － 仮想データレイクのデータを利用して、RAG に必要なベクトルデータベースなどを動的に 生成するAIエージェント 異なる事業者間のセキュアなデータ連携とガ バナンスを維持したまま、生成AI

https://www.rd.ntt/forum/2025/doc/B06-j.pdf

NTT コミュニケーション科学基礎研究所 オープンハウス2014 カメラで撮ってその場で動画検索 ～映像中の特定物体を検索するインスタンスサーチ技術～

をデータベースの映像の特徴点と直接照合します。これによりTRECVIDのデータを使用した実験で，現在世界最高レベルの検索精度を記録しています。 当日の様子 ポスター ポスターの画像をクリックすると、PDF

https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2014/exhibition/15/

NTT コミュニケーション科学基礎研究所 オープンハウス2013 ビッグデータチャレンジ ～ＮＴＴ研究所でのビッグデータ解析の取り組み～

，並列分散計算技術，データベース技術を駆使し，セキュリティ，ライフサイエンス，トラフィック，CRMなどのNTT事業との関わりが深くインパクトの大きな諸分野へ展開し，革新的ビッグデータ事業の基盤を確立

https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2013/exhibition/bigdata1/

NTT コミュニケーション科学基礎研究所 オープンハウス2014 異種データ間の隠れた関連性を探り出す ～教師なしオブジェクトマッチング～

関連のない複数のデータ集合の間で関連するオブジェクトを見つける技術を開発しました。例えば、意味が同じ英語と日本語の単語の対応付け（辞書自動作成）、画像と文の対応付け（説明文作成）、複数のデータベース

https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2014/exhibition/1/

posterB.pdf

汎用技術の構築 ・事業会社等からの先端的依頼案件に対する技術支援 機械学習技術： 潜在情報から新価値を 創出するための分析技術 並列分散計算技術： 大規模データの高速計算技術 データベース技術： 多種

https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2013/exhibition/bigdata1/posterB.pdf

G01-02-e.pdf

ォーマンスを即時に分析し可視化 Quick analysis and visualization of team performance タブレット Tablet AIデータベース AI database デー

https://www.rd.ntt/forum/2024/doc/G01-02-e.pdf

NTT コミュニケーション科学基礎研究所 オープンハウス2020

を手がかりに、楽曲や映像の膨大なデータベースの中から一致するものを高速に見つけ出す「ロバストメディア探索」技術を研究開発してきました。この技術はNTTデータを通じて実用化され、放送番組で使用された楽曲

https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2020/director/

「IOWN構想の実現に向けた技術開発」の進捗について──Progress of IOWN Technology Development｜NTT R&D Website

について──Progress of IOWN Technology Development 光通信 ディスアグリゲーテッドコンピューティング クラウドネイティブデータベース サイバーフィジカル社会に向け、より大容量、低遅延、低

https://www.rd.ntt/research/JN202203_17534.html

D01-08-j.pdf

にない独自アルゴリズムを用いて解析し、生 成AIの回答品質を向上させる知識データベースを構築 サービス開発を行うためには各サービス固有のドメイン知識が 求められるため、一般的な知識しか有さない生成AI

https://www.rd.ntt/forum/2024/doc/D01-08-j.pdf

D02-04-j.pdf

する点 • 医療業務LLMの構築支援分野において電子カルテや研究機関の学術データ、オープンデータベースなどの多様な学習データの利活用 • 金融業務LLMの構築支援分野において金融機関各社が保有する取引デー

https://www.rd.ntt/forum/2024/doc/D02-04-j.pdf

Microsoft Word - ネットワーク（詳細）UMS

としては、GUIを介した OpSのデータベース書き換え作業などが挙げられます。 UMSには大きく次の３つの特徴があります。 1. オペレータが行っていた煩雑な端末操作を自動化 2. シナリオの自動生成やビジ

https://www.rd.ntt/as/history/pdf/process/ne0007.pdf

「未完成感性社会」「AMのライフサイクル Another pain.」に関わる研究技術の紹介 | NTT R&D Website

など、その人ならではの特徴の抽出・再現する テキストの文脈生成に基づくユーザ埋め込み表現学習（日本データベース学会 データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム 2022）[Link] 複数人対話の文字起こ

https://www.rd.ntt/dtc/sf_prototyping/technology.html

4Dデジタル基盤®｜NTT R&D Website

りだす未来 4Dデジタル基盤®は、高精度で豊富な意味情報を持つ「高度地理空間情報データベース」上に、高精度な位置・時刻を持つセンシングデータをリアルタイムに統合し、高速に分析処理・未来予測を行います。 本基盤

https://www.rd.ntt/4ddpf/

【16×9】MKI_PPTテンプレート_2017_0401

【16×9】MKI_PPTテンプレート_2017_0401 企業内データ分析におけるGraphデータベース活用 2018/03/09 三井情報株式会社 デジタルトランスフォーメーションセンター R

https://www.rd.ntt/_assets/pdf/sic/event/2018/1/07_araki.pdf

オペレータの操作を自動化するソフトウェア（UMS）｜NTTアクセスサービスシステム研究所

することができます。また、操作の自動化はオペレータの人為的ミスを防止する効果もあります。UMSの適用効果が大きい自動化例としては、GUIを介したOpSのデータベース書き換え作業などが挙げられます。 UMSには大きく次の３つの特徴

https://www.rd.ntt/as/history/process/ne0007.html

in0225.pdf

2021 年（令和 3 年） 解明した劣化要因ごとのメカニズムに基づき、既存点検データベース情報を用いて判定することにより、 鉄筋コンクリートマンホールの約 96％（約 55 万個）が点検周期 27 年

https://www.rd.ntt/as/history/pdf/infra/in0225.pdf

近傍グラフを用いた高速類似探索

構築アルゴリズム： 類似度に基づく 近傍グラフ構築法 出力 データベース：索引 現在の 頂点 データから構築した近傍グラフを 索引とし、このグラフに貪欲探索 法を適用した提案法は、高速、精 度保証可能

https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2012/panel/panel_6.pdf

自然言語処理 | NTT R&D Website

に対する機械読解" 2020 論文 大塚淳史, 西田京介, 斉藤いつみ, 西田光甫, 浅野久子, 富田準二 ,"問い返し可能な質問応答：読解と質問生成の同時学習モデル", 日本データベース学会和文論文誌

https://www.rd.ntt/hil/category/language/

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対象領域の定義 以下の通りに対象領域を定義する． 𝐷 コンテンツ（作品，著作物，二 次的著作物，編集著作物，データベースの 著作物，実演，レコード，音，影像等のあ らゆる創作物の総称）の集合

https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2008/formal/doc/ronbun_fujita.pdf

tsuzumi orchestra search: 人、AI、システムをつなぐ検索 | NTT R&D Website

もあります。このため、実務における情報アクセスを高度化するには、文書、データベース、Web上の公開情報だけでなく、人が保有する知見も必要に応じて参照しながら調査を進めることが重要です。 そこで本稿では、人、AI（人工知能

https://www.rd.ntt/research/JN202606_39538.html

D01-01-j.pdf

で柔軟にチューニングできるなど、ビジネスの 現場でのカスタマイズが容易 事務処理などの視覚読解技術を必要とする広範な分野において、購入手続き／申請業務／紙・PDF帳票のデータベース化のような業務 の自動化

https://www.rd.ntt/forum/2024/doc/D01-01-j.pdf

D01-05-j.pdf

を抽出するアルゴリズム （tsuzumi活用） • 通信品質要件の適合性判定を行うためのナレッジグラフと データベース生成手法 本サービスでは、ユーザとの自然言語による対話を通して、曖 昧なサービス要望

https://www.rd.ntt/forum/2024/doc/D01-05-j.pdf

鉄筋コンクリート（マンホール）の劣化予測技術｜NTTアクセスサ－ビスシステム研究所

データベース情報を用いて判定することにより、鉄筋コンクリートマンホールの約96％（約55万個）が点検周期27年へ延伸可能となるという知見を得ました。 図2　点検DB情報に基づく劣化要因の判定および分類

https://www.rd.ntt/as/history/infra/in0225.html

G01-02-j.pdf

し可視化 Quick analysis and visualization of team performance タブレット Tablet AIデータベース AI database データドリブンの評価

https://www.rd.ntt/forum/2024/doc/G01-02-j.pdf

NTT コミュニケーション科学基礎研究所 オープンハウス2020

リにデータベース化され、その場で確認することができます。 めざす未来 日々の実践的なデータを蓄積することで、各選手の特徴や再現性などを把握できるだけでなく、どのような選手の組み合わせが適切かを見極

https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2020/exhibition28/

b_3_2.pdf

かが分かり，適正かつ効率的な著作権の 管理が可能になります． ① 音楽の検索 ② 歌の採点 入力音響信号 類似度 測定楽曲Ａ データベース 音楽の類似度を測ると何ができるか？ ３０点！ 類似度が最も 高い

https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2009/theme/b3/doc/b_3_2.pdf

poster.pdf

タ集合の間で 関連するオブジェクトを自動的 に見つける研究です。例えば、 意味が同じ英語と日本語の単語 の対応付け（辞書自動作成）、 画像と文の対応付け（説明文作 成）、複数のデータベースのID の対応

https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2014/exhibition/1/poster.pdf

IOWN Data Hubの実現に向けた取り組み | NTT R&D Website

トウェアイノベーションセンタ IOWN Data Hubの実現に向けた取り組み ストレージ データベース 仮想データレイク IOWN Global Forumでは、IOWN（Innovative Optical and Wireless

https://www.rd.ntt/research/JN202312_24193.html

NTT コミュニケーション科学基礎研究所 オープンハウス2018

トとしてまとめました。 どこが凄い 日本語から英語への翻訳において文脈の理解が必要となる事例を系統的に収集した初めてのデータベースです。主語や目的語の省略が多く、語義の違いを漢字で表現するという日本語の性質

https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2018/exhibition/10/

統計的文書要約技術｜NTT R&D Website

されます。そして、この木から単語重要度データベースに基づき決定した文重要度の和を最大化する根付き部分木を要約として抽出します。こうして得た要約には文間の修飾関係が保存されるため一貫性が保たれるという利点があります。最適な根

https://www.rd.ntt/research/CS0026.html

jn201310019.pdf

トとは，図４に 示すように，Webブラウザ，サーバ側 の処理，データベースを結合させたと きに，システムが正しく動作するかを 確認するためのテストです．例えば， 「検索画面」で検索を行い，正常に検 索が行わ

https://www.rd.ntt/_assets/pdf/sic/team_researchers/other/jn201310019.pdf

DXスパイラル実現に向けたオペレーション技術の取り組み | NTT R&D Website

ます。従来、事業者ごと、サービスごと、ネットワーク種別ごとにネットワーク情報のデータベースが構築されており、ネットワークレイヤをまたがる保守運用業務の妨げになるとともに、オペレーション連携を進めるうえでの障壁

https://www.rd.ntt/research/JN202207_18752.html