厳密な学術研究を本番環境対応ソリューションに変換。当社の研究がクライアントに提供する最適化を推進しています。
最新のデータベースシステム間における可変長パスクエリ実行の包括的比較。
本研究では、MySQL 8.0、MySQL 5.7、MariaDB 10.3、MongoDB 6.0、Neo4j 5.xの5つの最新データベースシステムにおける正規パスクエリ（RPQ）実行性能の厳密な比較を行いました。
100万以上のトリプルを含むYAGO2s知識グラフデータセットを使用し、単純な1ホップクエリから複雑な9ホップの探索まで、9段階のパス複雑度にわたるクエリ性能を評価しました。
Neo4jは複雑なパスクエリにおいて、最新のSQLデータベースと比較して最大41.5倍の性能向上を実証しました。
100万以上の実世界エンティティ関係を含むYAGO2sデータセットでテストを実施。
MySQL 8.0、MySQL 5.7、MariaDB 10.3、MongoDB 6.0、Neo4j 5.xを対象とした包括的ベンチマーク。
当社のベンチマーク方法論は、データベースシステム間で再現可能かつ公正な比較を保証します：
医療、学術、産業パートナー向けに研究を本番ソフトウェアに変換。
リハビリ療法を専門とする医療機関向けの包括的なオンラインプラットフォーム開発。AI駆動のアフターケアにより、医師や療法士の負担を軽減しながら患者の治療成果を向上させます。
主要機能：
大阪大学大学院工学研究科の丸山美帆子教授研究グループ向けの専門画像分析ソフトウェア開発。
本ソフトウェアは、シュウ酸カルシウム結晶の顕微鏡画像の自動分析を可能にし、結晶相（COMとCOD）の分類とサイズ分布の測定を行い、材料科学研究を支援します。
主要機能：
再現可能なデータベース性能テストのための包括的なDockerベースのベンチマークインフラ。多様なデータベースアーキテクチャ間の公正な比較を可能にします。
システムコンポーネント：
複雑な関係性の重いワークロード向けの、グラフクエリ最適化、探索アルゴリズム、ハイブリッドデータベースアーキテクチャに関する継続的研究。
医療機関向けのセキュアAI展開、患者転帰予測、機械学習を用いた治療最適化に関する研究。
学術研究アプリケーション向けの画像分析、自動分類システム、専門ソフトウェアツールにおける応用研究。
