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すべてのフェーズでミスが重なった ―全銀ネットとNTTデータ、全銀システム通信障害の詳細を説明 全国銀行資金決済ネットワーク（以下、全銀ネット）とNTTデータは12月1日、2023年10月10日～11日にかけて全国銀行データ通信システム（以下、全銀システム）で発生した通信障害に関する報道関係者向けの説明会を開催しました。本件についてはNTTデータが11月6日に行った途中経過報告の内容をもとにレポートしましたが、今回、全銀ネットとNTTデータが揃って会見を行ったことで、より詳細な障害の原因が判明したので、あらためてその内容を検証してみたいと思います。 説明会の登壇者。左から、全銀ネット 企画部長 千葉雄一氏、事務局長兼業務部長 小林健一氏、理事長 辻松雄氏、NTTデータ 代表取締役社長佐々木 裕氏、取締役副社長執行役員 鈴木正範氏 なお、全銀ネットとNTTデータは、今回の障害に関して金融
2023年10月10日、全国銀行資金決済ネットワークは、同社が運用している全国銀行データ通信システムでシステム障害が発生したことを公表しました。この障害の影響により一部の金融機関で送金遅延などが生じました。ここでは関連する情報をまとめます。 560万件の取引に影響 障害が起きたのは全国銀行資金決済ネットワーク（全銀ネット）が運用する全国銀行データ通信システム（全銀システム）のうち、平日8時半から15時半まで稼働するコアタイムシステムで金融機関との接続に使用される中継コンピューター（RC）。障害は10月10日8時半に発生し、10月12日未明に復旧に向けた対応が完了、同日8時半の切替完了したことで復旧した。*1 全銀システムは1,000超の金融機関が参加しており、1営業日当たりの取引件数は2022年実績で約806万件、約14兆円。*2 今回のシステム障害により金融機関間で行われる送金に遅延や取
三井住友銀行（SMBC）が行内で使っている業務システムのソースコードの一部が流出していたことが2021年1月29日、明らかになった。Twitterなどのソーシャルメディアで、2021年1月28日の夜ごろから流出の可能性が指摘されていた。三井住友銀行が1月29日に事実関係を調査し、行内システムのソースコードの一部と一致したことを確認した。 一部のソースコードが公開されていたのは米ギットハブが運営する「GitHub」。日本在住で三井住友銀行のシステム開発に関係した人物が投稿した可能性が浮上している。三井住友銀行は日経クロステックの取材に対し、「当行が利用しているシステムのソースコードが公開されていたのは事実。顧客情報の流出はなく、セキュリティーに影響を与えるものではないことは確認済み」（広報部）と説明している。 三井住友銀行によれば、公開されていたコードは複数ある事務支援系システムの1つに含ま
向井蘭 @r_mukai 最近、昇進・昇格を断ったことを理由に懲戒処分ができないかという相談が増えてきました。店長や課長への昇進・昇格を断る人が増えているそうです。あまり議論されていない論点です。広い意味での労働条件の変更でしょうし、昇進・昇格による不利益（責任・残業代の扱い）もそれなりにありそうです。 2022-02-23 13:53:21 向井蘭 @r_mukai 昇進・昇格を拒否すること（積極的な不同意）は可能で、これを理由とする懲戒処分は難しいと思います。 懲戒処分をするよりも「店長になりたい」「課長に昇格できて嬉しい」と思ってもらえる制度にしないといけないでしょうね。 twitter.com/r_mukai/status… 2022-02-23 13:55:49
全国銀行資金決済ネットワーク（全銀ネット）とNTTデータは12月1日、10月10日〜11日に発生した全銀システムの大規模障害の真の原因を明らかにした。 全銀システムは、日常の振込や送金をリアルタイムで処理するシステムで、国内のほぼすべての預金取扱金融機関が利用している。10月のシステム障害では三菱UFJ銀行、りそな銀行など10行で、他行宛の振り込みができないなどの障害が丸2日間継続した。 障害は、全銀システムの中継コンピューターを新機種「RC23シリーズ」へ交換し、その後営業運用を開始した直後に発生した。RC23シリーズ内の「銀行間手数料を処理するためのインデックステーブル」が破損しており、同テーブルを参照する際の処理でエラーが生じたためだ。 中継コンピューターは東京と大阪に1台ずつ、冗長化として設置されていたが、2台同時に新機種のRC23シリーズに切り替えたため、2台ともにソフトウェア障
バグは“数千パターンのテスト”をすり抜けた ―NTTデータ「2023/10/10 全銀ネット障害」について説明 NTTデータグループは2023年11月6日、10月10日に発生した全国銀行データ通信システムの障害に関する記者説明会を実施、現時点で判明している障害の概要について説明を行うとともに、再発防止策に向けたタスクフォースの設立などについて明らかにしました。会見の冒頭、NTTデータグループ 代表取締役社長 本間洋氏は、今回の障害により全国の預金者や金融機関をはじめとする社会全体に大きな混乱をもたらしたことを謝罪し、今後の原因究明と再発防止に向け、全国銀行試験決済ネットワーク（以下、全銀ネット）とともに全力をかけて取り組むことを明言していました。 本記事では会見の内容をもとに、現時点で判明している10月10日の事故の原因についてレポートします。 2023年10月10日 ―なにが起こったのか
一般社団法人 日本クラウドセキュリティアライアンス（以下：CSAジャパン）にて、「ChatGPTのセキュリティへの影響」が公開されました。 CSAジャパンは、Cloud Security Alliance（以下：CSA）の日本法人で、日本のクラウドセキュリティの向上を目的とし、クラウドのセキュリティに関する啓発・情報発信等の活動を行う任意団体です。 「ChatGPTのセキュリティへの影響」は、CSAが公開している「Security Implications of ChatGPT」の日本語訳で、ChatGPTのような大規模な言語モデルがサイバーセキュリティ産業の未来をどのように形作るかを包括的に理解することを目的としています。 原本である「Security Implications of ChatGPT」の日本語化において、当社サイバーセキュリティ事業本部 石井 英男が、翻訳メンバーの一員と
DXを推進する人材が求められるようになってきた背景とは 本間氏はまず「ITを推進する人材」について次のように話した。 「当社はおよそ10年前、野村総合研究所（NRI）と共同で、今後のITを推進する人材像として『スーツ・ギーク人材』が求められるようになると提言し、これまで人材育成に取り組んできた」 ビジネスパーソンが着るスーツから思い浮かぶように、ここでいうスーツは「ビジネスのプロフェッシナル」を指す。ギーク（geek）はもともと英語で「オタク」を意味する俗語だが、ここでは「技術のプロフェッショナル」の意味で、「スーツ・ギーク人材」はビジネスと技術の双方が分かる人材を指す（図1）。 その上で、同氏は「この10年でITの役割や位置付けが大きく変わってきた」として、次のように説明した。 「従来のITは既存の業務を合理化、効率化するための手段だった。これに対し、最近のITは既存業務のさらなる効率化
艦これユーザ「さぶれ」氏がツイッターで他のユーザと小競り合い ↓ ネットで面白がった連中に過去の言動が次々掘られる ↓ 「さぶれ」氏が仕事上で開発したSMBCのプログラムソースを、githubに勝手に公開していたことが分かる ↓ 直接企業に被害を与えることはあまり無いようなコードだが、そもそも流出してたという事実自体が 問題視され、ニュースになる ↓ twitterのIDが同じである「さぶれ」氏と思われる人物、賠償金700万円だと明かす 艦これのゲーム配信最大手である「きぃのん」 氏と今回の流出のきっかけとなったS氏がTwitterで論争となります（筆者はきぃのん氏の配信のリスナーです）。煽り合う中で、きぃのん氏の配信のリスナーがS氏の過去のTweetを調査し、S氏のGitHubアカウントを発見します。これを見た同じリスナーの「なぎ」氏 がGitHubに上がっているコードを見たところ「sm
新型コロナウイルス対策の給付金を国民に配るシステムの不備などにより、日本政府は「デジタル敗戦」を認めざるを得なくなった。その政府が起死回生を狙い、9月1日に立ち上げるのがデジタル庁だ。特集『ITゼネコンの巣窟 デジタル庁』の#1では、同庁職員500人の出身組織の構成を明らかにするとともに、幹部が大手ITベンダーを批判しつつも、実際には引き続き大手ITベンダーに依存している実態を明らかにする。（ダイヤモンド編集部 千本木啓文） デジ庁500名の陣容が判明！ 民間出身はLINE、ソフトバンク、楽天… 「今、優秀な技術者はベンチャーにいます。有能な人でも10年大手ITベンダーで働くと無能になりますから」 デジタル庁幹部のこのあけすけな言葉が、政府と大手ITベンダーとの「微妙な距離感」を象徴している。 ここでいう大手ITベンダーとは、富士通、NTTデータ、NEC、日立製作所のことだ。米調査会社ガー
日本電信電話株式会社（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：島田 明）は、2025年7月1日からCI（コーポレートアイデンティティ）を刷新し、商号をNTT株式会社へ変更し、新たなコーポレートロゴを採用いたします。これに伴い、NTTグループ各社もコーポレートロゴを変更します。あわせて「NTT Group's Core」および「NTT Group's Values」を制定します。 1. 背景 NTTグループは1985年の民営化以来、固定通信からモバイル通信、ITビジネス、不動産やエネルギーなど多角的な事業を国内外で展開し、社会課題の解決に取り組んでまいりました。民営化から40年が経過し、設立時に設定した「日本電信電話株式会社」という商号と、事業内容のギャップが大きくなっています。こうした中、NTTグループは、競争の激しいグローバル市場において、国内外統一のコンセプトのもとNTTグループの技術力
2023年10月10日午前8時30分ごろに発生した「全国銀行データ通信システム（全銀システム）」の障害。全国銀行資金決済ネットワーク（全銀ネット）は復旧に向けた対応を実施しているが、11日午前11時時点で解消のめどは立っていない。 全銀システムは東京と大阪の2カ所のセンターで並行運転し、システムを構成する各種装置や通信回線などをすべて二重化してある。顧客に影響が出るシステム障害が発生するのは1973年の稼働以降、50年間で初めてとなる。 今回、不具合が生じたと考えられるのは、金融機関が全銀システムに接続する際に使う中継コンピューター（RC）のプログラムだ。送金元の金融機関から送金先の金融機関に対して支払う「内国為替制度運営費（旧銀行間手数料）」の設定などをチェックする機能に不具合が生じたと見られる。 きっかけは保守期限到来に伴い、10月7～9日の3連休中に14の金融機関で実施したRCの更改
金融機関どうしの資金のやり取りを担う全銀ネット＝「全国銀行資金決済ネットワーク」のシステムに不具合が発生し、10日朝から11の金融機関で他行宛ての振り込みができない事態となりました。復旧の見通しは立っておらず、現時点で140万件の振り込みに影響が出ているということですが、11日の取り引きについては、別の手段で対応して振り込みができるようにするとしています。 全国銀行協会によりますと、10日午前8時半ごろ、一般社団法人の全銀ネット＝「全国銀行資金決済ネットワーク」が運営する通称・全銀システムに不具合が発生しているのが確認されました。 この影響で ▽三菱UFJ銀行 ▽りそな銀行 ▽埼玉りそな銀行 ▽関西みらい銀行 ▽山口銀行 ▽北九州銀行 ▽三菱UFJ信託銀行 ▽日本カストディ銀行 ▽JPモルガン・チェース銀行 ▽もみじ銀行 ▽商工組合中央金庫 の11の金融機関で他行宛ての振り込みができなくな
NTTグループによる接待を巡る問題で、内閣官房IT総合戦略室の幹部が、新たに昨年10月から3カ月連続で接待を受けていた疑いがあることが、「週刊文春」が入手したNTTの内部資料で判明した。 NTTグループから接待を受けていた疑いがあるのは、内閣官房IT総合戦略室の向井治紀室長代理。東京大学法学部卒業後、旧大蔵省に1981年に入省。太田充財務次官は2年後輩だ。 「向井氏は理財局次長などを経て、2010年から内閣官房でマイナンバー制度の立ち上げなどに携わってきました。霞が関では『ミスター・マイナンバー』の異名を持つ人物です。現在は、今年9月に発足予定のデジタル庁の設置準備を担う内閣官房IT総合戦略室の室長代理と、内閣府番号制度担当室長を兼務している。マイナンバーはデジタル庁に一元化されることもあり、平井卓也デジタル相は向井氏を側近として重用しています」 平井氏は昨年9月16日、菅政権の発足ととも
豊かで調和のとれた社会づくりを目指し、世界50カ国以上でITサービスを提供しているNTT DATA。グローバルITサービスプロバイダーのリーディングカンパニーとして、サステナビリティ経営にも取り組んでいます。NTT DATAの持ち株会社であるNTTデータグループ執行役員でコーポレート統括本部サステナビリティ経営推進部長を務める池田佳子さんに、自らがサステナビリティ経営を進める上で大切にしている本や、昇格試験を控えた部下に薦めたい本を挙げてもらいました。 やり抜く力がいるサステナビリティ経営 NTT DATAは2023年7月から持ち株会社、国内事業会社、海外事業会社からなるグローバル経営体制に移行しました（NTT DATAは3社を包括する名称）。持ち株会社であるNTTデータグループコーポレート統括本部には、私が所属するサステナビリティ経営推進部のほかに、財務、人事、事業戦略部門などが含まれて
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 1. はじめに 地理情報システム (GIS) で、使用するデータとして「Shapefile 形式」でデータ提供されていることがあります。この記事では、この Shapefile が、どのような構造となっているのかについて、説明していきます。 1.1. トポロジ構造とは Shapefile について説明していく前に、まずは GIS データ等でよく利用される「トポロジ構造」について説明しておこうと思います。 例えば、トポロジ構造を持つファイルとして、次のようなものがあります。 .gdb: ESRIのファイルジオデータベースは、トポロジを含む複
NTTデータは法人向けシステム構築に生成AI（人工知能）を本格導入する。生成AIを利用したシステム開発手法やツール群を社内で整備し、2024年度から国内外の開発部門に展開する。 NTTデータは業務システム開発に携わるエンジニアが国内と海外を合わせて約10万人在籍する。生成AIを使う開発手法を全エンジニアに習得させ、営業など関係する職種も含めて全社員19万5000人が利用できる体制を目指す。 既に実証では開発工数を7割削減できたなど大きな成果事例が出ているという。システム構築の生産性が大幅に向上すると、受注できる案件を増やせる一方で、案件の単価や顧客単価が下がりかねない矛盾も抱える。システム構築の受注金額は、必要な工数を積算して算定根拠にする「人月型」の契約が主流だからだ。NTTデータは「課題を整理して、成果報酬型など顧客と新たな契約形態も検討を進める」（担当する技術革新統括本部システム技術
NTTデータは2023年5月11日、2024年3月期の連結売上高（国際会計基準）が4兆1000億円になる見通しだと発表した。富士通の2024年3月期の業績予想では、売上高に当たる売上収益を3兆8600億円としている。NTTデータの計画通りに進めば、売り上げ規模で富士通を抜いて国内最大のIT企業になる。 2023年3月期の売り上げ実績で既に、NTTデータはNECを抜き国内IT企業で2位になった。2023年3月期のNTTデータの売上高は3兆4901億円と、NECの売上収益3兆3130億円を上回った。 NEC、NTTデータ、富士通、日立製作所のIT大手4社のうち、日立は売上収益で10兆円を超える。しかしIT関連事業に限ると2兆円台となり、他の3社より規模は小さい。 NTTデータが急激に売り上げ規模を拡大しているのは、NTTグループの海外事業を統括するNTT Limited（NTT Ltd.）を2
注目を集めるPostgreSQL＋Analytics 先日、SnowflakeとDatabricksのそれぞれの年次イベントでPostgreSQLに関連する企業の買収が大々的に発表されました。 両社は分析系（OLAP）のソリューションを提供する比較的大きなベンダーであり、過去にはOLTP系への進出を目指したデータストアの開発が注目されたこともありました（SnowflakeのUnistoreが典型です）。 彼らは今後、PostgreSQLを自社がカバーできていなかった領域で適用することで、現在のメガクラウドのようにOLTP用途のRDBとOLAPのソリューションを統合してくることが予想されます。 そして、多くの利用者を持つオープンソースのPostgreSQL（コミュニティ版と言っても良いかも知れません）においても、OLAPとの統合という流れは今後確実に訪れるというのが、私個人の予想です。 今回
NTTデータ先端技術株式会社（本社：東京都中央区、代表取締役社長：藤原 遠、以下：NTTデータ先端技術）は2023年12月31日まで、統合運用管理ソフトウェア「Hinemos」の生成AIを用いた運用自動化・効率化を推進する実証実験を行います。 生成AIを使用し、過去の設計ナレッジやインシデント情報、ITシステムの稼働情報といった蓄積データを最大限に運用に活用するAIドリブン運用により、迅速性、生産性の向上が見込めます。これまでも、HinemosではITシステムから発生したイベントから対応不要なイベントをAIで判別し、その80%を削減させイベント対応業務を効率化・自動化できる検証結果を得ています。本実証実験では、さらに生成AI（ChatGPT）活用により自動化サイクルの効率化が図れる事を検証します。従来、専門知識が必要だった運用の自動化に必要な設定・ルール生成を、生成AI活用により自然言語で
キリンビールは11月29日、NTTデータと共同で、ビール醸造の仕込と発酵の工程「仕込・酵母計画業務」を効率化するAIを開発し、全9工場で試験導入を始めたと発表した。19年から導入を進めている発酵後の工程「ろ過計画業務」を担当するAIと併せて醸造の全行程にAIが関わるようになり、技術の属人化防止と年間4000時間の削減を目指す。 担当者の指示と製造計画などのデータを入力すると、AIが必要仕込量や発行タンクのスケジュールなどをシミュレーションするシステム。ろ過計画業務を担当するAI（1億6000万円）をベースに追加で1億7000万円を投じて開発した。2022年1月には本格運用を始める。 仕込・酵母計画業務は複雑で技術伝承も難しい業務だが、熟練者へのヒアリングで“経験と勘”を標準化することで、属人化を解消。年間1000時間以上の時間削減を目指す。ろ過計画業務担当のAIと合わせると、醸造の全行程に
API galleryは銀行、企業、行政機関などが開発した金融サービスに活用できるAPIの情報を組織を問わずまとめるWebサイト。APIそのものに加え、APIの提供を含むソリューションの情報も掲載する。 APIの検索や掲載は無料で、個人も利用可能。22年1月には、Slackを活用してAPIを利用したい企業や個人同士のコミュニティーも開設するという。 金融機関のAPIを巡っては17年、銀行法が改正され、APIを公開する努力義務が銀行に課された。ただしAPIの提供側と利用側がそれぞれの目的に合った相手を探す場が少なく、公開されたAPIの活用が広がっていないのが現状という。NTTデータはAPI galleryを通し、この課題の解決を目指すとしている。 関連記事 筑波大の授業DB代替ツールを作った学生、「未踏」のスーパークリエータに認定 オープンソースの組版処理システム開発で 経済産業省が2020
NTTデータは12月6日、2024年7月にカプセルホテルを開業すると発表した。ホテル事業を展開するナインアワーズなどと協業。睡眠の解析に特化したコンセプトで、本人同意のもとで宿泊者の睡眠データを取得する。2027年までに、グローバルで1000万人の睡眠データ（3万床）を、世界最大規模での睡眠データの蓄積・分析サービスの提供を目指す。 同社が保有する商業ビル「アレア品川」の1階に開設。ベッドは70床を用意する。脳波センサーや、深部体温を推計するセンサー、体内リズム（1日のさまざまな時間帯に発生する身体、精神、行動の変化）を可視化できるセンサーなどを設置し、睡眠データの取得・蓄積・解析に取り組む。宿泊者は自身のデータを知ることも可能で、自身にとって最適な睡眠環境を把握できるとしている。 希望者にはGoogleのスマートデバイス「Fitbit」を提供し、ホテル外での睡眠データも収集できるサービス
1. 概要 近年、ディープラーニングの自然言語処理分野の研究が盛んに行われており、その技術を利用したサービスは多様なものがあります。 当社も昨年2020年にINTELLILINK バックオフィスNLPという自然言語処理技術を利用したソリューションを発表しました。INTELLILINK バックオフィスNLPは、最新の自然言語処理技術「BERT」を用いて、少ない学習データでも高精度の文書理解が可能です。また、文書の知識を半自動化する「知識グラフ」を活用することで人と同じように文章の関係性や意図を理解することができます。INTELLILINK バックオフィスNLPを利用することで、バックオフィス業務に必要となる「文書分類」「知識抽出」「機械読解」「文書生成」「自動要約」などさまざまな言語理解が可能な各種AI機能を備えており、幅広いバックオフィス業務の効率化を実現することが可能です※1。 図：IN
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます NTTデータグループがAIを活用したビジネス変革に取り組み始めている。その1つがソフトウエア開発分野への生成AIの活用で、プロジェクト管理から要件定義／設計、コーディング／テスト、運用・保守までのライフサイクル全域の生産性を2025年度に30％、2027年度に50％向上させる目標を打ち出した。 同社 技術革新統括本部 Apps＆Data技術部 Global Program Lead部長の市川耕司氏によると、ソフト開発における生産技術は2000年代の開発プロセスの標準化、2010年代の開発ツールの自動化、2020年代のアジャイル開発、そして今、AI・データドリブン開発へと進んでいる。中でも生成AIを適用した事例は設計情報からソースコードの
全国銀行資金決済ネットワーク（全銀ネット）とNTTデータは2023年12月1日、「全国銀行データ通信システム（全銀システム）」のシステム障害に関して会見した。この中で障害の原因は、OSのバージョンアップに伴うテーブルサイズ拡張の考慮漏れにより、作業領域が不足したことだったと明らかにした。 全銀システムと各金融機関のシステムをつなぐ中継コンピューター（RC）のOS更改に伴い、金融機関名テーブルのサイズが拡張したが、確保すべきメモリー領域を十分に考慮していなかったことにより、メモリー領域が不足したことが真因だった。商用環境の共有メモリー上にある金融機関名などに関するテーブルは、ディスクエリアのロードファイルから展開される。このロードファイルを作成する際に使用する生成プログラムにおいて、確保する作業領域の不足が発生。ロードファイルが一部破損し、商用環境の共有メモリー上のテーブルにも破損が生じたわ
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