Machine）データは、リアルタイム性が強く、大規模なデータの中から、因果関係分析や状況に応じた予測・判断などの深い解析を必要とすることから、ビッグデータのリアルタイム分析基盤「Jubatus」を採用しましたビニールハウス温度管理サービスは、観測した温度と設定したしきい値と比較して、異常を自動的に検知し ルイヴィトン長財布 モノグラム、異常検知時に警告メールが生産者、管理者に送信される仕組みです。この従来の方法は、しきい値の設定が年間を通じ同一条件のため、季節毎に最適なしきい値を設定できない、個々のビニールハウスの環境（設備環境、稼働環境、設備の状態変化、運転条件など）に応じた異常検知が困難、設定したしきい値が適切とは言えないことなどが課題としてありました一方 ルイヴィトン長財布 モノグラム、このたびの「Jubatus」を用いた検証では、個々のビニールハウスにおける年間の観測データを対象に、季節毎の異常をコンピュータに学習させ、その学習データと類似度の高いデータから、異常を検知することが可能となります。これにより、季節毎のしきい値を自動的に設定し、個々のビニールハウスの環境に応じた最適な環境をつくることが可能となりますこのたび、ビニールハウス温度管理サービスにおいて、データの集合体から外れ値を自動検知する「Anomaly（※3）」（Jubatusの外れ値検知機能）により行った検証の結果 ルイヴィトン長財布 モノグラム、ビニールハウス温度管理サービスの大量データの中から、異常値とみなされるデータを「Jubatus」が自動的に検知し、その学習成果に基づき、「Jubatus」が新たな観測データから異常を検知しました。