Skip to content
インタ―システムズ製品やソリューション、キャリアの機会などについて、検索してご覧ください。

高速な金融サービスの新たな世界を生き抜く

高速な金融サービスの世界

高速な金融サービスの世界

取引量の増加と市場変動の期間拡大により、金融サービス企業のデータ管理インフラストラクチャは重大なテクノロジの課題に直面する可能性があります。

これが特に該当するのは、資本市場企業のフロントオフィスおよびミドルオフィスアプリケーションです。特にセルサイド企業(証券会社など金融商品を売る側の企業)では取引量が膨大になることがあり、大量の注文をさらに多くの注文に分割して実行する処理がすでに行われています。それと同時に、セルサイド企業は大量の同時分析クエリを実行して、注文状況、リスク管理、コンプライアンス、監視などの主要なメトリクスを社内外の顧客に提供する必要があります。要求されるパフォーマンスと信頼性のレベルがきわめて高く、総所有コストが低いことも相まって、大規模なマルチワークロード処理の要件を満たすのはこれまで困難でした。

Surviving New High Speed World Financial Services quote

問題をさらに複雑にしているのは、取引量は、予想の範囲内で段階的に増加するだけでなく、予期しない世界の出来事に反応して劇的に急上昇することも少なくないという事実です。最近の例では、2008年に起きた金融危機や、2010年のフラッシュクラッシュ(瞬時の急落)、2015年の中国元の切り下げ、ブレグジット(英国のEU離脱)、貿易戦争などの政治的な出来事があります。

企業のリアルタイムおよびほぼリアルタイムのフロントオフィスアプリケーションとミドルオフィスアプリケーションの基本となるデータプラットフォームは、テクノロジインフラストラクチャに不可欠の要素です。このようなアプリケーションには、通常の取引量の増加にも市場変動期間の取引量の急増にも問題なく対処できる、きわめて高度な信頼性と可用性が求められています。

基本となるデータ管理インフラストラクチャで障害が発生するか、単にパフォーマンスが低下しただけでも、企業に深刻な影響が及ぶおそれがあります。たとえば、インメモリデータベーステクノロジでは、障害の発生後にデータベースを再構築して通常の運用を再開するまでに、何分または何時間も要することがあります。その間、追加取引の処理機能や注文状況などの重要な情報の提供機能が損なわれ、経済的な損失が増すことになります。

わずかな遅延や機能停止でも経済的に大きな損失を引き起こし、企業の評価に影響を与えることがあります。最近、ある大手銀行は、注文管理システムのダウンタイムは1分あたり10万ドルの損失になると報告しました。

例: 注文管理システム
注文管理システムは銀行のテクノロジプラットフォームに不可欠の要素です。顧客や内部ソースから送られてくる注文をすべて記録し、取引データに関する分析ワークロードを同時処理しながら、注文の適切なルーティングと実行、各注文状況の整合性確保(注文の入力が不完全な場合など)、すべての取引実行の記録と適切な割り当て、すべてのデータの保存を行う必要があります。このシステムは完全にミッションクリティカルであり、市場の規模や変動性にかかわらず、速度の低下、取引の停止、処理不能などが起こることは許されません。

このデータプラットフォームでは、パフォーマンスや可用性を損なわずに増加と変動性に正しく対処できるよう、トランザクションのワークロード処理と下流のアプリケーションから送られてくる同時分析要求の処理を必要な規模で両立させる必要があります。

金融サービス組織は、1秒あたり数百万件の受信メッセージを処理する必要があります。それと同時に、数百のシステムから送られてくる、注文状況の報告を求める1秒あたり数千件の分析クエリを、他のクエリを処理しながら同時に実行する必要があります。

従来のオペレーショナルデータベースは低速であるため、スループットとデータアクセス速度の高度な要求を満たすことができません。また、インメモリデータベースだけでは、多くのアプリケーションにとって十分とは言えません。というのも、次に挙げるいくつかの理由があるからです。

  • 規模の制約インメモリデータベースではデータがメインメモリに格納されるため、作業データセットは利用可能なメモリ量によって制限されます。そのため、データ量や分析クエリのワークロードが増加してある時点に達すると、トランザクション処理と分析クエリの両方でパフォーマンスが低下するか、処理が停止します。
  • システムのダウンタイム データはメモリに格納されているため、データベースサーバで障害が発生すると、そのサーバのメモリ内にあるデータは失われます。一部のインメモリデータベースシステムは、ミラーデータベースやレプリケーションなどの手法で永続性を実現しています。こうした手法はデータ取り込みのパフォーマンスとコストに影響を及ぼし、保守の複雑さが増すおそれがあります。ファイルとトランザクションログにデータを保管しているデータベースでは、リカバリを試みるときに、ログやチェックポイントファイルなどのバックアップデータを用いたデータベースの再構築を必要とします。これは時間のかかる工程であり、その間は銀行での注文を処理する能力が低下し、収入の損失といった業務上の不利益をもたらします。
  • 高いコスト インメモリシステムの拡張には多額の費用がかかります。また、サーバにはメモリというハード制限があるため、この制限を超えて企業がインメモリデータベースを拡張するには、追加ノードの購入が必要になります。そのため、通常の運用のほかに予期しない変動に備えた余裕を確保することになり、コストの増大を招きます。

新しいアプローチ

幸運にも、インメモリデータベース以上のパフォーマンスを提供する新しいアプローチがあります。それでいて、何も犠牲にしません。 InterSystems IRIS® データプラットフォーム は従来のオペレーショナルデータベースの耐久性と信頼性を提供しながらも、リソース効率に優れ、総所有コストも低減できます。インメモリデータベースとも従来のオペレーショナルデータベースとも異なり、市場が非常に不安定な時期でも信頼性やパフォーマンスを損なわずに、トランザクションと同時分析処理の両方に対応する非常に高い処理能力を発揮できるよう最適化されています。

このデータプラットフォームは、拡張性や信頼性、セキュリティを損なわずにトランザクションと分析を高速処理します。データを一切複製することなく、リレーショナル、オブジェクト、ドキュメント、キーバリュー、および多次元データを共通の永続的なストレージ層で処理します。

従来のインメモリデータベースと異なり、データはランダムアクセスに最適化されたフォーマットで常にディスクに保存されるため、データベースを再構築する必要がありません。

このデータプラットフォームは、ミッションクリティカルなトランザクション分析アプリケーションに最適な一連の独自機能を備えています。
たとえば、次のような機能があります。

  • 永続性を備えたトランザクションワークロードの高速処理
  • 分析ワークロードの高速処理
  • 大規模なトランザクション/分析ワークロードに対する一貫性した同時高速処理
  • インメモリテクノロジと比較した場合の総所有コストの低減

まとめ

高速な金融サービスの世界では、非常に要求の厳しいテクノロジインフラストラクチャの要件がいくつか存在します。

幸運にも、トランザクションクエリと分析クエリを同時にしかも大規模なスケールで処理するという、一見矛盾する要件を満たすことのできるテクノロジがあります。このテクノロジによって、市場スパイク時であっても最高レベルの信頼性をもたらし、低い総所有コストを実現します。

InterSystems IRIS データプラットフォームの詳細については、 InterSystems.com/jp/Financialを参照してください。

InterSystemsは、世界中の非常に重要なアプリケーションに力を与える情報エンジンを提供しています。医療、ビジネス、行政、さらには人と生活に関わるその他の分野で、InterSystemsは1978年以来、戦略的なテクノロジプロバイダであり続けています。InterSystemsはマサチューセッツ州ケンブリッジ(米国)に本拠を置く非上場企業です。世界中に拠点を構え、そのソフトウェア製品は80か国以上で数百万人が毎日使用しています。

 

関連するトピックス

あなたが好きかもしれない他のリソース

2026年 9月 19日
基礎編
概要 ある眼科手術センターでは、患者数が減少していました。 他院に奪われるのではなく、予約しても来院しない事象です。 毎週、予約された診察の18%が未受診でした。 4人の常勤スタッフが、約500人の患者に電話をかけ、予約の確認に一日中奔走しました。 それがうまくいかなかったため、クリニックは数字が合うことを期待して、無作為に予約枠を上回って受け付けました。 ある日は、患者さんが全員来院し、待合室は大混乱になることがありました。 それ以外の日は、予約枠が空いたままでした。
2026年 9月 19日
基礎編
医療分野における会話型AIは、緊急度タグ付け、AIを活用した自動返信、およびインテリジェントなメッセージルーティングにより、患者ポータルへの負担を軽減しています。 何が導入されているのか、またその実証結果がどのようなものかを確認しましょう。
2026年 9月 19日
基礎編
エージェント型AIアーキテクチャでは、特定のタスクに専門化されたAIエージェントを割り当てることで、その総合的な成果が単一のモデルを凌駕します。 中核となる構成要素、パターン、意思決定の枠組みについて学びましょう。
2026年 9月 17日
国際モダンホスピタルショウ2026 ブースプレゼンテーション動画を公開しました。
「蒲郡市民病院が歩み出す内製化DX2.0 ~ 統合データ基盤(IDF)とローカルLLMが拓く、多目的かつ高度なAI活用への挑戦 ~」 蒲郡市民病院 デジタル医療推進室/
2026年 9月 17日
業界インサイト
医療分野で必要な飛躍的な進歩を実現するための鍵となるデータ統合 他業界の同業者から「なぜ医療分野ではデータが他の業界と同じように画期的な進展をもたらしていないのか」と尋ねられると、その答えの多くは、明白なとことにあります。すなわち、臨床データと管理データは依然として別々のシステムに保存されており、それぞれ異なる「デジタル言語」で「会話」しているからです。 これらを統合することは、次の段階の進歩――より質の高い医療、より良い患者体験、そしてより優れた業務パフォーマンスを同時に実現するための前提条件です。 幸いなことに、現在では、メディケア・メディケイドサービスセンター(CMS)による「Fast Healthcare Interoperability Resources(FHIR)」APIの義務化、全米品質保証委員会(NCQA)によるデジタル品質指標の採用、情報ブロッキング禁止措置の施行など、この統合を後押しする複数の取り組みが進められています。 しかし、医療保険プランや医療提供者は、これら2つの長年にわたるデータのサイロを、いくつかの新しいサイロと置き換えてしまうことのないよう注意する必要があります。
2026年 9月 17日
ソリューションの概要
在庫不足による処置の中止を減らす
2026年 9月 8日
大好評をいただきました 2025年10月7日(火)に開催した 第6回 InterSystems 医療 x IT セミナー 「すべてのデータを利用可能に ~データが支える医療と健康~」の講演動画を公開いたしました。
2026年 9月 3日
基礎編
医療分野におけるエージェント型AI あるマルチエージェントAIシステムが最近、希少な症例について80%以上の確率で正確に診断しました。 これは、経験豊富な人間の臨床医よりも4倍も優れています。 それは、どのAIよりも賢かったからという理由だけでそこにたどり着いたわけではありません。 これは、複数のエージェントが互いに議論を交わし、エラーが発見されるまで続けた結果、実現したものです。
2026年 9月 1日
Becker's Healthcare Report(ベッカーズ・ヘルスケア・レポート)
データは基盤である AIは巨額の投資を集めている技術ですが、パネリストたちは、そうした投資が成功するかどうかの決定的な要因は、依然としてデータにあるという点で一致しました。 正確で完全、かつ適切に管理されたデータがなければ、どんなに高度なAIツールであっても、有意義な結果を生み出すことは困難です。
2026年 9月 1日
基礎編
FHIRは、医療データの交換を変革するREST API規格です。 VA(退役軍人省)とFDA(食品医薬品局)が、有害事象の自動報告にFHIR APIをどのように活用しているか、そしてそれが貴院の医療システムにとってどのような意味を持つのかについてご紹介します。

次のステップへ

ぜひ、お話を聞かせてください。 詳細をご記入の上、送信してください。
*必須項目(英語でご記入ください)
強調表示は必須項目です。
*必須項目(英語でご記入ください)
強調表示は必須項目です。
** ここをチェックすることにより、お客様は、既存及び将来のインターシステムズ製品及びイベントに関するニュース、最新情報及びその他のマーケティング目的のために連絡を受けることに同意するものとします。 また、フォームを送信することで、お客様は、お客様のビジネス連絡先情報が、米国でホストされているが、適用されるデータ保護法に従って維持されている当社のCRMソリューションに入力されることに同意するものとします。