【東芝】大規模IoTシステム向けデータベース「GridDB®」、100億件規模の長期間時系列データ分析をDWHなしで実現

株式会社 東芝

~リアルタイム分析とコスト削減を実現~

2026-11-4

株式会社 東芝
 
 
大規模IoTシステム向けデータベース「GridDB®」、
100億件規模の長期間時系列データ分析をDWHなしで実現

~リアルタイム分析とコスト削減を実現~

 当社は、大規模IoTシステム向けスケールアウト型時系列データベース「GridDB® Enterprise Edition(以下、GridDB® E.E.)」の新バージョン「GridDB® E.E. V6.0」の提供を、本日から開始します。GridDB® E.E.は、高頻度かつ大規模に発生する時系列データの効率的なリアルタイム処理を目的としたデータベースです。ペタバイト級データへの対応、高信頼性、柔軟な拡張性、SQLインターフェースによる開発の容易性を特長としています。

 近年、産業IoTや社会インフラ領域では、設備・センサー・運用ログなどから発生する大量の時系列データを収集し、長期間にわたり蓄積されたデータを高速に分析し、設備運用の最適化や業務改善に活用するニーズが高まっています。
 従来の大規模IoTシステムでは、データの収集・蓄積を担うデータベース(DB)と、長期間にわたるデータの分析を担うデータウェアハウス(DWH)を組み合わせて構成することがありました。こうした構成では、収集用DBからDWHへのデータ転送や加工処理が必要となるため、リアルタイム分析が難しくなることに加え、システム構成の複雑化や導入・運用コストの増加が課題となっていました。

 今回、GridDB® E.E. V6.0では、新たに「列データ高速分析機能」を実装しました。本機能は、長期間のデータを効率的に格納し、高速に分析するものです。これにより、従来、分析専用のDWHを併用することが多かった長期間の時系列データ分析についても、GridDB®単独で高速な分析処理を実現します(図1)。また、本機能により、100億件規模の長期間時系列データ分析において、従来バージョンでは2,900秒を要していた処理を41秒で実行し、処理時間を従来比の約70分の1に短縮しました(図2)注1。
 本機能を通じて、データ収集基盤と分析基盤を統合し、データ転送や加工を伴わないリアルタイム分析を実現します。
 
図1 列データ高速分析機能によるデータ収集・分析基盤の統合イメージ
 
図2 100億件の長期間時系列データ分析における処理時間の比較

 GridDB® E.E. V6.0では、データ収集基盤と分析基盤の統合により、以下の効果を実現します。
■ リアルタイム分析
分析のためのデータ転送や整形処理が不要となるため、収集したデータをそのまま分析できます。これにより、設備監視、予兆保全、品質管理、需給最適化など、リアルタイム性が求められるシステムで迅速な意思決定を支援します。
■ システム構成の簡素化
従来必要だった分析専用DWHや、収集DBからDWHへのデータ連携処理を削減できるため、システム構成を簡素化し、システム全体の信頼性向上に貢献します。
■ 導入・運用コストの削減
分析専用基盤の構築・運用が不要となる構成では、ハードウェア、ソフトウェア、保守・運用にかかるコストを削減できます。

 GridDB® E.E. V6.0は、エネルギー、社会インフラ、製造など、大量の時系列データを扱い、デジタル化やAI活用の推進が求められる領域での導入を想定しています。特に、設備・センサーから発生する大量の時系列データをリアルタイムに収集し、蓄積されたデータを高速に分析する用途に適しています。

 当社は今後もGridDB®を産業IoTや社会インフラ分野におけるデータ活用基盤として強化し、リアルタイムデータ活用の高度化とAI活用の推進に貢献していきます。

 なお本製品は、「DB TECH SHOWCASE 2026 TOKYO」にて講演を行います。
展示会名 DB TECH SHOWCASE 2026 TOKYO
開催日時 2026年11月5日(木)~11月6日(金)
場所 TKPガーデンシティPREMIUM 東京駅大手町
講演1 「DWHは本当に必要か?HTAPの波が時系列データ基盤にもやってきた
 ~ペタバイトの時系列データの収集と分析を同一基盤で実現するアーキテクチャ~」
講演2 「生成AIで障害解析はどこまで変わるのか?
 ~DB×MCPによるログ分析・原因調査の実践デモ~」

詳しくはこちらをご覧ください。
https://www.global.toshiba/jp/company/digitalsolution/event/2026/1105-1106.html

注1:以下の条件で測定
データセット:工場IoTデータ(日時・文字列・数値からなる20カラム)約100億件
測定環境:サーバ6台からなるクラスタ構成、サーバは6コアCPU、64GBメモリ、12TB HDD搭載
検索条件:日付絞り込み条件と集計関数(1~3カラム)からなるテーブルスキャンクエリ
SELECT SUM(col1), SUM(col2), SUM(col3) FROM TBL WHERE col0 BETWEEN TIMESTAMP(~) AND TIMESTAMP(~);
 
※GridDB®は、株式会社東芝の日本またはその他の国における登録商標または商標です。
※その他、本文章に記載されている社名および商品名はそれぞれ各社が商標または登録商標として使用している場合があります。
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