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NTT DATA MOBILITY TEAM

TEAM/M5-1

世界中のコネクティッドカーのインフラ基盤をつくる

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ウェビナー

TECH PLAY

2021

1213

クラウド技術最前線!
exabyte規模データを
どうリアルタイム高速処理するか?

世界中を走行するコネクティッドカーのインフラ基盤は構築可能か? 最高難易度のインフラ技術イシューコネクティッドカーのデータ基盤。NTT DATAが考える未来のクラウドアーキテクチャをNTT DATA モビリティチームが解説!

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  • TEAM/M5-1

    Interview

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    クラウド技術最前線!高速移動通信する車のexabyte規模データをどうリアルタイム高速処理するか?
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    クラウド技術最前線!高速移動通信する車のexabyte規模データをどうリアルタイム高速処理するか?

    Topic

    2021年12月13日に開催されたオンラインイベントのアーカイブ動画

  • TEAM/M5-1

    Interview

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    ①-1 “エクサバイト“のデータ量の世界では何が起こるのか?
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    ①-1 “エクサバイト“のデータ量の世界では何が起こるのか?

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    1 コネクティッドカーが生み出すデータ量の膨大さ

  • TEAM/M5-1

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    ①-2  “エクサバイト“のデータ量の世界では何が起こるのか?
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    ①-2 “エクサバイト“のデータ量の世界では何が起こるのか?

    Topic

    2 コネクティッドカーのデータ基盤づくりの難しさとは?

  • TEAM/M5-1

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    ①-3  “エクサバイト“のデータ量の世界では何が起こるのか?
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    ①-3 “エクサバイト“のデータ量の世界では何が起こるのか?

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    3 高速でトライ&エラーを繰り返して挑み続けるその難題とは?

  • TEAM/M5-1

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    ②-1 「世界レベル、超ド級の難問」に挑むNTTデータのインフラエンジニア集団とは?
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    ②-1 「世界レベル、超ド級の難問」に挑むNTTデータのインフラエンジニア集団とは?

    Topic

    1 M5-1の特別なミッションとは?

  • TEAM/M5-1

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    ②-2 「世界レベル、超ド級の難問」に挑むNTTデータのインフラエンジニア集団とは?
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    ②-2 「世界レベル、超ド級の難問」に挑むNTTデータのインフラエンジニア集団とは?

    Topic

    2 M5-1のメンバーがいま注目する技術・領域とは?

  • TEAM/M5-1

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    ②-3 「世界レベル、超ド級の難問」に挑むNTTデータのインフラエンジニア集団とは?
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    ②-3 「世界レベル、超ド級の難問」に挑むNTTデータのインフラエンジニア集団とは?

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    3 M5-1がいま求めているメンバーは?

  • TEAM/M5-1

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    ②-4 「世界レベル、超ド級の難問」に挑むNTTデータのインフラエンジニア集団とは?
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    ②-4 「世界レベル、超ド級の難問」に挑むNTTデータのインフラエンジニア集団とは?

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    4 M5-1が見据える今後の技術課題とは?

  • TEAM/M5-1

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    ②-5 「世界レベル、超ド級の難問」に挑むNTTデータのインフラエンジニア集団とは?
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    ②-5 「世界レベル、超ド級の難問」に挑むNTTデータのインフラエンジニア集団とは?

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    5 なぜNTTデータがパートナーに選ばれるのか?

  • TEAM/M5-1

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    ③-1 全世界的なクラウドインフラ基盤によるリアルタイム性の実現は可能か?
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    ③-1 全世界的なクラウドインフラ基盤によるリアルタイム性の実現は可能か?

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    1 グローバル対応の難しさとその乗り越え方とは?

  • TEAM/M5-1

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    モビリティサービスプラットフォームの実現
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    モビリティサービスプラットフォームの実現

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    TOYOTA ✕ NTTで目指すもの

MESSAGE

メッセージ

NTTデータ 製造ITイノベーション事業本部
第五製造事業部 コネクティッド統括部
第一開発担当 部長

千葉 祐

YU CHIBA

PROFILE

2005年 NTTデータ入社
入社後、研究開発部門で様々な外部パートナーと連携しながら技術開発を進める。研究成果を実際の商用開発に適用するオープン化プロジェクトに参画。金融機関の基幹システムの大規模システムオープン化のためSEとして常駐。その後、営業職に異動し当時まだ広まり始めたばかりのクラウドサービスを担当。広報部に異動後は経営層と近い距離でブランディングプロジェクトを推進。その際、高い視座から企業を俯瞰することを学び、グローバルな視野で市場を分析する知見も得る。現在は、次世代コネクティッドカー基盤の技術開発プロジェクトをリードしている。

圧倒的なデータ量を持つグローバル・リーディングカンパニー。
その強みを活かし、コネクティッドカーの技術開発を通じて
社会課題解決の手応えを日々実感しながら仕事できるのがM5-1チームです。

私たちは、NTTデータ 第五製造事業部コネクティッド統括部 第一開発担当(以下M5-1)です。
M5-1は世界中で走行するコネクティッドカーからリアルタイムにあがってくる膨大なデータをさばく、グローバルなインフラ基盤構築の技術開発のために結成されたNTTデータの専門精鋭チームです。「全世界1000万台以上のコネクティッドカーからリアルタイムに膨大なデータがあがってくる未来」はもうすぐ目の前にあります。その未来は何よりもまず強固なインフラ基盤に支えられてこそ実現します。でも実は、それはまだ誰も挑んだことがない前人未踏の領域です。M5-1はいま世界的モビリティ企業とともに超ド級の難問に挑む戦いの日々を送っています。その戦いは、ほとんどすべてが規格外なのですが、特に三つの規格外の難問があります。

第一の規格外の難問はデータ量です。現在すでに100万台以上のコネクティッドカーが走行しています。それらが毎分約30KB程度のデータをあげてくると仮定すると、理論上1秒間に1万以上のトランザクションが発生します。それは “エクサバイトのデータ量”を扱う領域です。データ量・通信量・インタラクションどれをとっても、この時点ですでに世界最大級レベルの膨大さであることが分かるでしょう。これからさらにコネクティッドカーの台数は飛躍的に増加します。これまで以上のデータ量を持つ画像・動画データもリアルタイムにあがってくるようになります。全世界のコネクティッドカーを支えるインフラ基盤の実現。それは、見たこともないような超ド級の難題が次々に姿を現す予想のできない戦いに例えられます。いまM5-1にジョインすればこの人類史的な戦いに最前線で立ち会えることになります。

第二の規格外の難問は技術革新のスピードです。コネクティッドカーは、2、3年サイクルでシステムを刷新していく「IoTデバイス」でもあります。だからこそ、世界最先端の技術や製品・サービスを網羅的にチャレンジしながら、常にベストプラクティスのさらに先を目指さなければなりません。いわば、いまの未来からさらにその先にある、未来の未来を描いてプロジェクトに挑むのです。
膨大なデータ量の世界では、わずかな技術革新がもたらすコストインパクトも膨大です。M5-1のエンジニアたちが、世界中のありとあらゆるクラウドサービス、ありとあらゆるストレージサービス、オンプレミスすら含むありとあらゆる手法やアイデアを、すべて思い付く限りトライする理由がここにあります。私たちはただエクサバイトのデータ量の領域に挑むというだけでなく、そこで世界No.1を勝ち取るための戦いをしているのです。

第三の規格外の難問は世界仕向けのクラウド構築によるリアルタイム性の実現です。いうまでもなくコネクティッドカーはいまや世界中を走行しています。通信インフラ環境もコンプライアンスも異なる世界中のありとあらゆるリージョンでリアルタイム性を実現するには、特定のクラウドに閉じるのではなく、リージョンを跨ぐマルチクラウド化、ストレージのハイブリッド化、Edgeコンピューティングなど、リージョンに応じてありとあらゆる基盤技術を駆使しなければなりません。
これほどの難題に、日本をHQにしてチャレンジしているプロジェクトが他にあるでしょうか。M5-1にジョインすることは、モビリティプラットフォームのインフラ基盤をつくるというミッションの日本代表であり世界代表のチームメンバーになることだと思います。

世界的モビリティ企業とともに、世界のありとあらゆる最先端技術を片っ端からトライしベストプラクティスのその先を目指す。人類がまだ答えを知らない超ド級の難問に挑むM5-1のミッションは、膨大なデータの蓄積だけではありません。M5-1は、その膨大なデータを活用する分野においても、世界No.1を勝ち取る戦いをしています。
誰もまだ答えを知らない膨大なデータ量の世界で戦うには、なりふり構っていられません。だからこそ、M5-1ではインフラエンジニアもデータサイエンティストも、思い付く限りのありとあらゆる手法にチャンレンジできるのです。腕に憶えのある、インフラ関連やビッグデータ関連のスペシャリストが、思いっきり腕を振るえるこれ以上の環境は、いま他にはないのではないでしょうか。モビリティの未来のさらに未来を切り拓く、そんな私たちM5-1にどうぞご期待下さい。

OUR MEMBERS

モビリティチームのメンバー

  • TEAM/M5-1
    千葉 祐

    千葉 祐

    2005年入社。大学では人工知能に関わる研究に従事。高度な技術やノウハウを社会に還元し、他の人を幸せにできるような仕事をしたいと考えてNTTデータに入社。

    先進的なIT技術を活用してモビリティや社会の革新に貢献する、確かな手応えを感じられるのがこのチームの魅力です。

  • TEAM/M5-1
    竹内 一弓

    竹内 一弓

    2004年入社。大学ではオペレーティングシステムの研究に従事。インフラを支えるシステムソフトウェア全般に興味があり、様々なシステムに深く関われるNTTデータに入社。

    とにかく規模が大きいため、細かな技術追求もコスト的に十分有効。とことん技術にこだわれる、技術者冥利に尽きるチームです。

  • TEAM/M5-1
    柿沼 基樹

    柿沼 基樹

    2009年入社。グローバル目線で社会課題を解決する大きなプロジェクトに、最新のIT技術を活用する立場で携わりたいと思いNTTデータに入社。

    「もっと大きな仕事をしたい」「技術力をもっと社会に活かしたい」という思いを実践できる最新技術への適応力が高いチームです。

  • TEAM/M5-1
    下條 ひなた

    下條 ひなた

    2020年入社。大学で得たAIなどの情報工学の知識を活かして、社会に与える影響が大きな仕事に携わりたいと考えNTTデータに入社。

    高い技術力とお客様目線で考える力が特徴のチーム。やりたいことを新たに見つけたり、チャレンジできる環境だと思います。

  • TEAM/M5-1
    安間 悠貴

    安間 悠貴

    2020年入社。前職で培った自動車に関する基礎知識を活かしながら、自動車業界のコネクティッド領域にIT基盤技術の活用という側面から携わりたいと思いNTTデータに入社。

    各分野のエキスパートがおり、状況に応じた技術提案ができる。そういった人財の豊富さが何よりこのチームの特徴です。

  • TEAM/M5-1
    菅沼 直志

    菅沼 直志

    2020年入社。自動車メーカーやサプライヤーで、次世代E/Eアーキテクチャ開発、EPS、ESCのSW開発、スクラム適用などを経験。コネクティッド領域に貢献したくNTTデータに入社。

    様々な業界・経験を持つメンバーで構成されており、多面的なアプローチが可能なチームです。業界変革に取り組みたい方に最適です。

  • TEAM/M5-1
    片桐 正典

    片桐 正典

    2017年入社。世の中をより便利にするインフラシステム構築に携わりたいと考え、インフラ基盤の実績の多さからNTTデータに入社。

    今後の社会基盤となるコネクティッドカー領域のシステム開発。その課題にダイレクトにチャレンジできるのがこのチームの醍醐味です。

  • TEAM/M5-1
    道浦まゆ美

    道浦まゆ美

    2013年入社。健診データ管理システムの開発・運用や医療レセプト管理システムの開発を経験。現在は、車両データを収集・解析する大規模分散処理開発や商用導入開発に取り組む。

    技術力をもっと磨きたい、社会変革できるプロジェクトに携わりたい、という方には最適な環境だと思います。ぜひ一緒に働きましょう!

PROJECTS

プロジェクト紹介

  • 01.

    コネクティッドカーデータ収集プラットフォーム

    大量のコネクティッドカーからリアルタイムにデータを効率的に収集するプラットフォーム技術

    グローバルスタンダードなOSS技術(Spark、Hadoop、Kafka等)
    NTTデータも多くのコミッターを輩出しているOSS技術を最大限活用
    マルチクラウドを活用した最適アーキテクチャ
    AWSやGCP、Azureなどのパブリッククラウドの最適活用
    大規模データのリアルタイム分散処理技術
    数百万台規模のコネクティッドカーからのデータをリアルタイム処理
  • 02.

    コネクティッドカーデータ活用プラットフォーム

    収集した車両・画像・センサーデータ等をAIで分析するための技術開発

    最新AI技術を用いたアルゴリズム開発
    統計・機械学習・深層学習といった技術を駆使し、AIアルゴリズムを開発・検証
    AIアルゴリズムの最適アーキテクチャ
    クラウド技術を活用し、AIアルゴリズムの効果を最大化するアーキテクチャ
    MLOps / DevOps
    AIアルゴリズムが価値を生み続ける仕組み
  • 03.

    スマートシティプラットフォーム

    スマートシティに適用可能なプラットフォーム技術創出

    最新の研究技術を活用したAI処理の効率化・高速化
    NTT研究所の研究技術(IOWN)を活用したAI処理(推論処理)の効率化・高速化
    データ収集・活用技術
    スマートシティの様々なデバイスからデータ収集・活用が効率的に行える基盤技術の開発
    データ保護技術
    スマートシティに住む住民が安心して暮らせるようなプライバシー保護技術の開発
  • 04.

    大規模実証実験

    実車両-Edge-センターまでのEnd-to-Endでのコネクティッドカープラットフォームの技術評価検証

    Edgeコンピューティング技術を活用した分散アーキテクチャ
    大量のコネクティッドカーからのデータを効率的に利用するための分散処理技術
    ダイナミックマップなどの先進技術領域へのチャレンジ
    大量データをセンターでリアルタイムに管理する技術
    複数台の実車を活用した公道での実証実験
    先進技術を実際のフィールドで検証・評価を繰り返し実施

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