ウイングアーク１ｓｔ、Python連携で機械学習基盤としての用途を想定するデータ分析エンジン

　「Dr.Sum」は企業内に蓄積する各種データを集計する用途に使われる高速処理エンジン。一方、日々の業務で取得するビッグデータをアルゴリズムを用いて分析し、需要予測による在庫最適化や予知保全などに活用したいというニーズが高まっています。そこで新版ではPythonと連携し、機械学習基盤として使えるようにしました。Pythonプログラムを大量の業務データやセンサーデータとシームレスに連携可能です。予測値の取得やプログラムの再学習も実施することができます。

　Dr.Sumはデータの前処理や、エラー発生時のログ出力、分析結果の業務部門への共有機能などを備えており、Dr.Sumで機械学習基盤（MLOps）を構築することが可能です。ビッグデータの機械学習モデルへの投入、開発コスト削減、障害発生リスク低減などのメリットを見込めます。

　主な機能強化は次の通りです。
・Python連携
　Dr.Sumのデータベースに格納するデータをPythonスクリプトで処理し、結果をテーブルに保持できます。

・インメモリエンジンの強化
　インメモリ永続化での差分更新追加しました。UNION ALLの対応を追加しました。集計速度を改善（JOIN・検索・関数、分散実行時の速度向上）しました。

・SQL関数を大幅追加
　非等価結合（条件式に「>」「<」「<=」「>=」「!=」「BETWEEN」「LIKE」を指定）、「QUARTER」、「DAYNAME」、「MONTHNAME」などの関数を追加しました。

・管理クライアントツールの機能強化
　ログビューア、SQL実行時の入力アシスト機能、パフォーマンスなどのモニタリング機能などを強化しました。

・多言語対応
　一部の管理クライアントツールが21言語に対応しました。

　価格は、基本となるDr.Sumエンジンが345万円から（税別、1サーバーあたり、初年度の保守費込）です。