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1 エンタープライズ 2.0 と サーチ エンタープライズ研究部会第一回セミナー ファストサーチ & トランスファ株式会社代表取締役社長徳末哲一

2 INDEX ファストサーチ & トランスファ会社紹介 エンタープライズ 2.0 の背景 エンタープライズ 2.0 に求められるサーチ機能 先進サーチ活用事例

3 INDEX ファストサーチ & トランスファ会社紹介 エンタープライズ 2.0 の背景 エンタープライズ 2.0 に求められるサーチ機能 先進サーチ活用事例

4 ファストサーチ & トランスファ : 会社概要 概要 1997 年設立 2001 年オスロ市場上場 (OSE: FAST ) 売上成長率 = 50% 導入サイト数 3,600 社以上 従業員 750 人 (32 拠点 ) アライアンス &OEMパートナー 150 社 軌跡 一般向けインターネット検索部門 alltheweb.com を $100million で Overture に売却 AltaVista 企業部門の買収 Oslo Toronto Chicago London Boston Salt Lake City Paris San Francisco New York Dallas Washington DC Rio de Janeiro Sao Paulo FAST の現況 優れた財務状況 ( 黒字 & 高い時価総額 ) 毎期最高売上高を更新中また毎四半期ごとに新規大手顧客を獲得中 Tromsø Stockholm Copenhagen Cologne Munich Rome Dubai Seoul Tokyo HongKong Singapore Sydney Melbourne 日本法人 社名 : ファストサーチ アンド トランスファ株式会社 (Fast Search & Transfer Co., Ltd.) 所在地 東京都千代田区霞が関 大同生命霞が関ビル 4F Tel: Fax: 設立 2001 年 9 月 代表者 代表取締役社長徳末哲一 ( トクスエノリカズ ) 従業員数 30 名強 本社 社名 Fast & Search Transfer ASA 所在地 Christian Frederiks plass 6, Oslo N-0154 Norway 設立 1997 年 Capital $ 658 million ( 約 756 臆円 ) (Common Share + Paid in Capital) 2006 年 3 月時点 従業員数 750 名 ( 連結 ) 公開市場 Oslo Stock Exchange (FAST) 代表者 CEO John M. Lervik ( ジョン マーカス ラービック )

5 FAST の財務状況 FY2006 売上実績 $162.6M FAST Annual Revenues 56% CAGR FY2006 売上実績 Up 62% YOY $230M 預貯金高 $0M 負債高 財務上の安定性を確保 技術 製品開発への経常的投資の実現 有能な社員の採用を実現

6 市場における評価 Gartner Magic Quadrant Information Access 実行能力 財務内容 顧客数 価格 柔軟性 戦略が評価される FAST in Gartner MQ: 2001: N/A 2002: #13 in execution #11 in vision 2003: #5 in execution #1 in vision 2004: Leader Quadrant! #3 in execution #1 in vision 2005: Leader! #1 in execution #2 in vision Completeness of vision: Product (architecture, scalability, indexing, relevance, )

7 FAST をご利用頂いているお客様 FAST は 世界中各地の約 3900 以上の企業様 官公庁様と一緒にソリューションを展開してきました 一方 OEM を通じて弊社の検索機能を多くのお客様に体験して頂いています and many more

8 FAST をご利用頂いているお客様 FAST は 世界中各地の約 3900 以上の企業様 官公庁様と一緒にソリューションを展開してきました 一方 OEM を通じて弊社の検索機能を多くのお客様に体験して頂いています E コマース 金融 メディア / 出版 政府 OEM 通信 & エンターテイメント 製薬 製造 & 電力 and many more

9 INDEX ファストサーチ & トランスファ会社紹介 エンタープライズ 2.0 の背景 エンタープライズ 2.0 に求められるサーチ機能 先進サーチ活用事例

10 エンタープライズ 2.0 の背景 : データとコンテンツの指数的な増大 膨大なデータとコンテンツに対して いかにして求める情報を迅速に探し出せるか? 接続形態の多様化 : 2G, 3G, WiFi, WiMax, ブロードバンド 2007:?? デジタルコンテンツ ユーザ自身が生成するコンテンツ スピーチ 音楽 イメージ ビデオ オフィスにおけるデジタルコンテンツ ピア to ピア インターネット / イントラネットの活動 洞窟の壁画 骨製の道具 40,000 BCE 筆記 3500 BCE 0 C.E. 紙 105 印刷 1450 電気 電話 1870 トランジスタ 1947 Computing 1950 インターネット (DARPA) 1960 年代後半 Web : 12B 2001: 6B : 49B 2003: 24B 2000: 3B GIGABYTES 80% 非構造 出展 : UC Berkeley, School of Information Management and Systems

11 エンタープライズ 2.0: ユーザ基点のオープン志向が価値創出型資産を形成 - 時間 場所 媒体の制約からの解放 - 集合知 - ユーザ基点 - サーチベース ; 果てしないベータ環境 - ロングテール - コンテンツ 人へのアクセス ユーザ基点のオープン志向 Social Network Tags Blogs Remix RSS Ajax Web Services Micro Formats Reviews PodCast Wikis xml Long Tail Mashups Folksonomy SOA 継続的な拡張を続けるコンテンツ 価値創出型資産 $ ユーザのニーズ変化に迅速に対応 制約フリーなユーザ環境 コンテンツ管理コミュニティサービス

12 INDEX ファストサーチ & トランスファ会社紹介 エンタープライズ 2.0 の背景 エンタープライズ 2.0 に求められるサーチ機能 先進サーチ活用事例

13 FAST ESP = 情報検索統合化プラットフォーム - FAST は構造化 非構造化データのいずれもをサーチ対象とし より多岐の情報を分析可能に - 市場データに対する RSS フィード機能が 社内データ利用の活性化を実現し より効果的な競合分析

14 FAST が提供するソリューション Profit Perform Protect エンタープライズ e コマース プレミアムコンテンツ配信 情報管理 ナレッジ管理 コンプライアンスとガバナンス 不正防止 オプション製品 Enterprise Search Platform (ESP) Personal Search Mobile Search レガシーデータ アプリケーション RDBMS DMS, CMS, Files Rich Media XML Elements, ポータルインターネット RSS Feeds, XPath Data Streams

15 技術的背景 : 検索機能に特化したアルゴリズムとパフォーマンス - 高度なアドホッククエリパフォーマンス 従来のデータウェアハウス以上に迅速 ダイナミックかつ柔軟なパフォーマンス 迅速な反応かつ一定水準のパフォーマンス No. Queries # q u e r i e s FAST Oracle /16 1/8 1/4 1/ [sec.] Latency (logarithmic/compressed scale)

16 サーチ : 基本構成要素 検索対象 検索サイド STRUCTURED DATA RICH MEDIA UNSTRUCTURED DATA CONTENT REFINEMENT Pipeline SEARCH ALERT QUERY PROCESSING RESULT PROCESSING

17 構造化 非構造化データの統合 : パイプライン 各種 DB Format Conversion Language Detection Synonyms Spell Checking Lemmas (tenses, forms) 各種文書フォーマット WEB ページ 各種アプリケーション Taxonomy Classification Vectorizer Custom PLUG-IN Entities Geography Companies People 画像 映像 音声 Scopifier index PARIS (Reuters) - Venus Williams raced into the second round of the $11.25 million French Open Monday, brushing aside Bianka Lamade, 6-3, 6-3, in 65 minutes. The Wimbledon and U.S. Open champion, seeded second, breezed past the German on a blustery center court to become the first seed to advance at Roland Garros. "I love being here, I love the French Open and more than anything I'd love to do well here," the American said. A first round loser last year, Williams is hoping to progress beyond the quarter-finals for the first time in her career.

18 ユーザのサーチ視点 : 4W エンティティ - いつ どこで 誰が 何を

19 INDEX ファストサーチ & トランスファ会社紹介 エンタープライズ 2.0 の背景 エンタープライズ 2.0 に求められるサーチ機能 先進サーチ活用事例

20 先進事例 : 楽天市場 1 取り扱い品目 : 1700 万アイテム 2テナント : 5 万社強 3 登録ユーザ数 : 30M 強 4ピーク時 TRX 量 : xxxx ダイナミック ドリルダウン ショップの検索結果 フリマの検索結果 ブックスの検索結果

21 先進事例 :Sesam.no 融合コンテンツから精査されたビジネス情報を創出 有効活用 の電話番号から FAST の人事部にコンタクトしてきた人物像は? Standard Directories give poor results: The Complete Picture Sesam はデータをクレンジングし 融合コンテンツを作成します 3 年間の財務データを成長率 利益高で示します 誰が人事部にコンタクトしてきたかがここでわかります 融合コンテンツ : ボイデン インターナショナル創立者についてのブログ 1942 年生まれのチェアマンは, Vinterbro 在住 健全な会社経営を実現 ボイデン社の CEO ボーバーグ氏から連絡がありました彼の携帯電話番号がここに非公開で記録されます

22 先進事例 : リアルタイムアラート データマイニング - FAST はルールベース アラートを提供 - ある顧客環境では FAST は 8M のルールアラートを提供すると同時に 1/10 秒でのレスポンスタイムを実現 RIC News Code

23 近未来 :DWH/AIW ハイブリッドエンタプライズアーキテクチャ 非構造化データ インテグレーションプラットフォーム データクレンジング 4W/ エンティティ 感情分析 AIW: アダプティブインフォメーションウェアハウス ユーザの利便性大容量 Limited アドホック Adhoc なクエリ Queries 内部のデータ 分析用マート Analysis 分析 Reporting レポート 外部のデータ リアルタイム Dashboards ダッシュボード エンタープライズデータウェアハウス リアルタイムアラート

24 ご清聴ありがとうございます ファーストサーチ & トランスファ株式会社お問合せ

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