過去記事一覧 (2018 年)

9 月

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デジタルトランスフォーメーション(DX)に不可欠

いまさら聞けない「機械学習」とは何か? 「AI」との関係は?

機械学習をはじめとする人工知能(AI)技術が勢いを増している。こうした技術はIT投資の次の波になり、競走上の強みをもたらす可能性がある。

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博士号を持つメンバーは後でいい

データサイエンスチームに必要な“9つのプロフェッショナル”

データサイエンス分野は、企業がデジタル経済で成功を収めるのに不可欠な要素になっている。本稿では、掛けた費用に見合う価値を得るためのデータサイエンスチーム編成方法を考える。

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転移学習がより容易に

自然言語処理&転移学習用ツール「Enso」、オープンソースで公開

米国企業のIndicoが、Ensoというツールをオープンソースで公開した。自然言語による転移学習を簡便化するというこのツールを紹介する。

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AIはパターンマッチングを超えられるか?(後編)

「AIは物理学を理解するのではない。パターンを理解する」が持つ重大な意味

AIは膨大な情報から問題箇所を検知することができる。これだけでも十分有用だが、今のAIにはこれ以上のことができない。AI導入に際しては、「AIが理解するのはパターンだ」ということを理解する必要がある。

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未知の脅威にはAIが不可欠

モバイルワーカーの安全は「AI」が守る? 最新モバイルセキュリティ動向

モバイル脅威の情勢は多様化し続けている。そのため、IT部門は常に先手を打とうと戦っている。その鍵となるかもしれないのはAI(人工知能)だ。

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先駆者として伝えたいこと

リクルート流 深層学習でビジネス成果を得るための方法論

深層学習をどうやってビジネスの現場に適用させればいいのか。先駆者に学ぶ。

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従来のデータサイエンティストの領域ではない

AI成功の鍵はアルゴリズムではなくエンジニアリング

AI技術や機械学習技術を使ったシステムは管理が難しい。堅固で安定した稼働を実現するためにはエンジニアの関与が必要だ。AIシステムの構築と従来のデータサイエンスの取り組みを同じように考えてはいけない。

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必要なメモリを大幅削減

アルゴリズムのブレークスルーで量子コンピュータの実現に一歩前進

メルボルン大学の科学者たちが新たなアルゴリズムを編み出し、量子コンピューティングのシミュレーションに必要なメモリを大幅に削減。量子コンピュータの実現にまた一歩近づいた。

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コンボリューショナルニューラルネットワークで分析

新惑星発見に使われたGoogleの機械学習技術とは プロジェクト発案者が語る

GoogleとNASAは、機械学習技術の一つであるコンボリューショナルニューラルネットワークを用いて、新惑星を発見した。惑星探索に機械学習技術をどう活用したのか。

8 月

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Amazon Web ServicesやMicrosoftに差をつけられるか

Googleの機械学習用プロセッサ「Cloud TPU」の長所と短所

Googleは「TensorFlow」のパフォーマンスを向上させるため、Cloud TPUというマイクロプロセッサを提供している。クラウド機械学習市場で有力な立場を築いているかのように見えるGoogle Cloud Platformだが、TPUには課題も見られる。

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今、世界中のハッカーが狙うのは日本企業

ハッカーの意図を読め セキュリティ防御にCDP活用という選択肢

今日の日本は、世界で暗躍するハッカー集団の格好の標的となっているといわれる。なぜ日本が狙われるのか。サイバーセキュリティの専門家が解説する。

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まだブームは起きていない

音声コマースは主流になる? Alexaなど音声デバイスの未来に2つの意見

新しいレポートによれば、AmazonのAlexa対応デバイスを使って買い物をする人はそれほど多くない。音声コマースに関するレポートの内容および企業が音声コンピューティング技術をどう使っているかを紹介する。

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AIプラットフォーム「Contact Center AI」

Googleがコンタクトセンター向けAI発表、AmazonやMicrosoftと競い合う

Googleは顧客対応のためのAIプラットフォーム「Contact Center AI」を発表し、コンタクトセンター市場に参入した。Ciscoなど多くの大手ベンダーが、同技術を利用した製品を提供開始する。

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「ロボット vs. 人間」という戦争は起こらない

ロボットの業務利用は避けられないのに、ロボット導入を物理的に阻害する3つの理由

「ロボットは仕事を奪う」という恐ろしげなニュースの見出しは無視しよう。実際に起こり得る展開とは、人間とロボットが相互成長することだ。だが、ロボットが普及するには3つの物理的制限がある。

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NoSQLデータベース市場が高成長

63.2%の企業がアナリティクスにクラウドDWHを積極利用 IDC Japanが発表

IDC Japanが国内ビッグデータ/アナリティクス(BDA)ソフトウェア市場の概況と、2022年までの市場予測を発表した。市場は非構造データの活用がさらに進む見通し。ユーザー企業調査から見た市場拡大における課題とは。

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「Amazon Elastic File System」「Azure Files」との違いは

Google、クラウドファイルストレージサービス「Filestore」を公開

Googleの「Google Cloud Filestore」が利用可能になった。パブリッククラウドとオンプレミス環境を統合して利用できるのが強みだが、競合他社のファイルサービス同様、課題も残されている。

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AIはパターンマッチングを超えられるか?(前編)

パターンを学習する「機械学習」でできること、できないこと

機械学習、深層学習は与えられたデータセットからパターンを学習し、パターンマッチングを行う。実務分野に応用されて成果を出す一方で、機械学習がうまく適用できない分野も見えてきた。

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“脱Excel”か“活Excel”か

なぜExcelツールは、機能が増えるほどに使い勝手が悪くなってしまうのか?

社内の一部門で独自開発して利用していたMicrosoft Excelのツールは、機能追加を繰り返すほど、だんだん使い勝手が悪くなってしまうことがあります。こうした悪循環はなぜ発生するのか、どう避ければよいのでしょうか。

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データ分析はクラウドストレージと深く関わる

「BIの未来は明るい?」 専門家が注目するBIのトレンドとは

ビジネスインテリジェンス(BI)の将来についての関心は高い。だが、BIのカンファレンスで専門家が明らかにしたのは、BIの将来は予測できないというものだった。

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SAPやSiemensが後押し

3Dプリントテクノロジーの最新進化 事例が示す次のブレークスルーとは

3Dプリント(付加製造)技術は進化し、航空宇宙業界や自動車業界の製造プロセスを改善できるようになっている。3Dプリントの外部委託を可能にするネットワークの成長も始まりつつある。

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オープンソースツールがまた一つ

機械学習で生じる問題を解決するPythonライブラリ「MLflow」

機械学習のパラメーターやモデルの管理、APIの提供などができるPythonライブラリがオープンソースで公開された。Databricksの「MLflow」が解決する機械学習の問題とは?

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人とロボットが同じ空間で働く未来

AI搭載の協働ロボット(Cobot)がいれば「理想の職場」になるのか? 夢と現実を探る

ロボットに人工知能(AI)を搭載することで、人間とロボットが同じ空間で安全に働けるようになり、人間の労働はもっと効率的になるかもしれない。しかし、課題は残る。

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学習モデルのチップ書き込みが容易に

Intelの新しいツールキット「OpenVINO」は深層学習のビジネス利用を促進する?

インテルの新しい開発キットは、CPUや他の種類のチップで深層学習するハードルを下げようとしている。動画データから多くの情報を容易に抽出できるようにすることが狙いだ。

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マーク・アンドリーセン氏が語る

「AIの冬」はもう訪れない そう言い切れる2つの理由

AI(人工知能)についてはこれまで何度も大きく宣伝され、そのたびに期待が急速高まり、失望するというサイクルを繰り返していた。今回はこれまでとは違い「AIの冬」は訪れないだろうと著名なAI専門家は話す。

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EHRからCHRへ

多種多様になる一方の電子健康記録(EHR) 医療システムはどう変わるのか

医療機関は、遺伝子データや患者データ、学問に関するデータなど、多岐にわたる関連データを統合して一元管理できる機能をEHRに求め始めている。

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「ガートナー データ & アナリティクス サミット 2018」レポート

アサヒビール×JAL×SOMPOホールディングス、データ活用のための組織と人材を語る

データ分析を担う人と組織はどうあるべきか、企業においてデータサイエンスに取り組む3人の担当者が語り合った。

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Nokiaの事例

「AWS Greengrass」でIoTアプリをクラウドとシームレスに連携させるには

AWS Greengrass上でIoTアプリケーションを構築する際の、さまざまなアプリケーションとインフラストラクチャの連携について考えてみよう。

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企業利用も本格化

ARスマートグラス製品紹介 Microsoft HoloLens、Epson Moverioなどの特徴は?

拡張現実(AR)スマートグラスを受け入れる準備は整っているだろうか。スマートグラス技術は向上し続け、通常のメガネのような形状になってきた。市場で受け入れられる日も近そうだ。

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経営情報ダッシュボードに必須

企業が設定すべき「KPI」(重要業績評価指標)10選

KPIは企業目標の達成度を評価するのに役に立つ。有益な経営情報ダッシュボードを作成するための適切なKPIは、どのように選べばよいのだろうか。本稿では、主要なKPIを10件紹介する。

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マンガで解説:ありすぎて泣けるIT課題

なぜビジネスインテリジェンス(BI)の使い方はこんなに難しいの?

BI(ビジネスインテリジェンス)を導入して、「これでMicrosoft Excelのレポート作りは卒業!」とみんな喜んでいたはずなのに……データ分析の難しさに戸惑っている人が、ここにも一人います。

7 月

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生産性と品質向上を実現したIoT

紙容器メーカーがIoT基盤「Predix」を採用、稼働率管理だけじゃない、もう一つの成果

世界大手の紙容器メーカーSig Combiblocは、GE Digitalの産業向けIoTプラットフォーム「Predix」を導入し、IoTセンサーを使用して生産性向上とコスト削減を目指すという。

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ビジネスプロセスを変えるスマート製造テクノロジー

AIやARで実現 エンジンの部品交換が人手を介さず自動的に完了する未来

思い描いた未来が現実になる。AIの使用可能性とスマート製造テクノロジーによって、現在のビジネスシステムに変革が起きている。製造業では間もなく自律型のサプライチェーンが登場するだろう。

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人員の削減や増強も可能に

事例:分析機能を搭載したERPで生産性向上を実現、何が成否を分けたのか?

組み込み型AI技術を搭載したERPが従業員の生産性を向上させた、幾つかの米国企業の事例を紹介する。

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製品に応用される量子論

量子テクノロジーはビジネスに何をもたらすのか

量子コンピュータが実用化されるのはまだ先の話になるが、1〜2年で実現する技術分野もある。これを好機と捉えて生かすか、様子を見るか。いずれにせよ、これから何が起こるのか知っておく必要がある。

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それでも先進技術への投資が必要

ERPにARやAIは必要? 激推しするベンダーとユーザーの温度差

ERPベンダーは、拡張現実(AR)や人工知能(AI)といった先進的な技術の導入を後押しする役割を果たすかもしれない。だが、IT予算の締め付けが続いており、そうした技術の売り込みは難航する可能性がある。

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「物理的に」データに触れさせる案も

Airbnbが実践するBIベストプラクティスは使いやすさファースト

AirbnbとUnivision Communicationsが「Real Business Intelligence」カンファレンスで、成長促進とコスト削減の一助とするために使っているBI戦略を紹介した。

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表示の整合性を保つ

企業幹部の心を動かす優れたデータ可視化、7つの実践手法

データの可視化によって表示するデータが正しく解釈されるには、表示の整合性が必要だ。本稿で紹介する設計手順に従えば、表示の信頼性を高めることができる。

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AI導入時に考えるべきこと

AIを導入するのは「より安く・速く」するためではない

AIが実用化され、人々の関心は事業の実情に移りつつある。フォルクスワーゲンのブラッドショー氏は、AIによって「より安く・速く」することよりも考えるべきことがあると言う。

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人事部で機械学習のできることとは

機械学習で変わる従業員教育 DellとIBMはどう活用しているか

企業は、個人に合った従業員教育カリキュラムを用意する必要がある。本稿では、従業員の技術スキルや対人スキルを向上させるための教育、キャリアプランのアドバイスに、機械学習などのAI技術がどのように役立つかを解説する。

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ガートナーが重視する3つの戦略的要素も紹介

人工知能(AI)の勝ち組企業が重視する「CoE」とは?

企業が自社にとって合理的なAI戦略を把握する一つの方法は、AI技術に関する「センターオブエクセレンス」(CoE)を組織することだ。

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ブロックチェーンに欠けているもの

急いでブロックチェーンを導入した企業は失敗する

決済サービスを提供するWorldpayのスコット=タガート氏は、金融サービス業界におけるブロックチェーンの価値に否定的な見解を持っている。ブロックチェーンには何が足りないのか。

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AIの未来を開く

「Swift」はモバイルアプリ開発に機械学習を取り入れる

AppleのiOS向け開発言語「Swift」には、モバイルアプリへの機械学習の実装を容易にする可能性がある。SwiftでAIモデルを作成するための新しいツールや、そのユースケースを見てみよう。

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AI技術の宿命か

「機械学習を使ったセキュリティ製品」の弱点とは?

セキュリティ対策に、機械学習をはじめとするAI技術を生かす動きが広がっている。ただしAI技術は万能ではなく、弱点もあることに注意が必要だ。

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Computer Weekly製品ガイド

人工知能を使ったカスタマーサービスインサイトの導入

カスタマーエクスペリエンスを極限まで高めた「サイキックピザ」を実現するため、カスタマー分析アプリケーションにインテリジェンス層を追加する必要がある。

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シミュレーションを基に学ぶ

「AIサイバー攻撃」とは何か? Twitterの悪用を例に解説

人工知能(AI)技術をセキュリティ対策に応用する動きが広がる一方、攻撃者がAI技術を活用する「AIサイバー攻撃」の存在が意識され始めている。

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Computer Weekly製品ガイド

顧客ファーストへの転換を成功させるための着眼点

密接につながった世界の中で、企業が顧客のニーズについてきめ細かい理解を深めるための手段を紹介する。

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効率的な病院経営が可能に

医療の現場でAIにできることとは

患者データ分析に人工知能(AI)技術を利用すると、病院の効率的な運営につながる可能性がある。AIの導入を検討する医療機関向けに、現場でのAI活用例を紹介する。

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Computer Weekly製品ガイド

ディープラーニングによる非構造化データの徹底活用

ディープラーニングは、「顧客を理解する」というカスタマーインサイトチームの目標達成を支援できる。

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0.5歩先の未来を作る医療IT

人工知能(AI)の普及で、医師が「本来やるべき業務」に集中できる、これだけの理由

医療従事者が事務作業の負担によって本来やるべき医療に専念できない――という課題は、長きにわたり問題視されてきました。人工知能(AI)技術の普及は、こうした課題も解決するかもしれません。

6 月

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高度な技術をどうサポートするか

CIOが機械学習から逃げられなくなる日

機械学習を企業に導入する流れをCIOはどのようにサポートできるだろうか。恐らくはデータレイクの構築から始めることになるだろう。

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セキュリティと低レイテンシが強み

機械学習をクラウドではなく「モバイルデバイス」で実行すべき理由

モバイルデバイスのローカルリソースを使った機械学習が、現実的な手段となりつつある。クラウドの機械学習サービスが充実する今、あえてモバイルデバイスでの機械学習を選ぶ意味とは。

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CIOの悩みは解消されるか

人工知能(AI)と機械学習データの課題、予測不能な世界を予測するには?

企業が膨大なデータや先進技術を活用するには、予測がつかない将来に対応するという難題が立ちはだかる。MITメディアラボ准教授のイヤッド・ラーワン氏はそう指摘する。

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AIが生み出す自動運転の未来は一本道ではない

デンソーアイティーラボラトリが見据える自動運転のロードマップとは

高度なセンシング技術を必要とする自動運転。ここで鍵となるのがAI技術だ。デンソーが取り組む自動運転技術の開発やAI技術の活用について、具体的な研究事例とともに解説する。

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エンターテインメント事業を科学に変えた

『ライオン・キング』を成功させたディズニーのデータアナリティクス

ディズニーは、主にテーマパークやリゾート施設の顧客体験向上にアナリティクスを活用しているという。一方でミュージカルの運営にも取り入れ、『ライオン・キング』の興行を成功させた。

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AI技術で高度な分析をより容易に

Tableauが挑む「拡張分析」とは? EmpiricalのAI技術で実現へ

Tableauは人工知能(AI)スタートアップEmpirical Systemsの買収により、自動データモデリング機能の提供とBI/分析の活用範囲拡大を目指す。

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AIのような新機能も大事だが……

アプリケーションパフォーマンス監視(APM)の比較で着目すべき3つの機能

アプリケーションパフォーマンス監視(APM)市場で注目に値するベンダーを比較・評価する際、AI(人工知能)のような新しい機能だけでなく、監視、レポート、分析機能の点からも検討する必要がある。

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開発ツール「SAP Leonardo」が鍵

SAP Cloud Platformで機械学習やIoTのビジネスアプリ開発が加速する?

「SAP Cloud Platform」には、ブロックチェーン、機械学習、IoTなどの次世代技術をSAP製品群に結び付ける統合ツールが豊富にある。さまざまな業種業界がそれを活用し、新しい価値を生み出しているという。

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大量のデータを高速で分析するなら

GPUデータベースとは CPUとの比較で分かるビッグデータ並列処理

データを処理する新しい方法としてGPUデータベースの活用が始まっている。ビッグデータの並列処理を中心に話を聞いた。

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必要なことをリストアップ

人工知能(AI)インフラの基本要素、求められる戦略は?

人工知能(AI)インフラを構築するには、ストレージ、ネットワーク、AIデータのニーズを真剣に検討し、その結果を熟慮した戦略的な計画と組み合わせる必要がある。

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演算リソースの不正利用をどう防ぐか

仮想通貨を勝手に採掘するクリプトジャッキングの最悪の犯人

無断でPCやサーバの演算リソースを使って仮想通貨を採掘(マイニング)する「クリプトジャッキング」が問題になっている。中でも「ある人物」による犯行は検知が難しい。

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既存のプロセスを強化する意義を見直そう

AWS Secrets Managerなどに注目 新しいAWS開発者用ツールが生み出す価値とは?

「AWS Summit 2018」では「AWS Secrets Manager」など、セキュリティと機械学習に重点を置いた新しいAWSデベロッパーツールが公開された。この新しいツールが扱うニーズについて解説する。

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スキルセットというよりも作業精神

テクノロジーに命を吹き込む「ラピッドプロトタイピング」が必要な理由

最先端のUI(ユーザーインタフェース)を築き上げるには、ラピッドプロトタイピングプロセスが欠かせないという。その理由について話を聞いた。

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AIチャットbotの可能性について識者が対談

女子高生AI「りんな」は人間に投資信託を買わせることができるか?

AIチャットbotを、例えば個人の資産運用にどう活用することができるか。日興アセットマネジメントの神山直樹氏とLINEの砂金 信一郎氏が語り合った。

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NVIDIA、Oracle、Quboleなど紹介

人工知能(AI)インフラ製品、主要ベンダー18社の特徴をつかむ(後編)

人工知能(AI)インフラ市場はまだ歴史が浅く、各社さまざまなツールを市場投入している。クラウドサービスも、パワフルで高価なハードウェアもある。後編ではNVIDIA、Oracle、Quboleなど、主要な7社を紹介する。

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AIの攻撃にはAIをぶつける

AIを悪用したサイバー攻撃が登場、対抗策の「機械学習アルゴリズム」に脚光

ハッカーの技術はますます高度になっている。機械学習を利用する手口もその1つだ。こうした攻撃に対抗するには、防御側も機械学習を使ってサイバー脅威を早期検出するのが効果的だと、専門家はアドバイスする。

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リアルタイムデータ収集処理基盤をAWSで構築

DeNAが「AWS IoT」を使った配車サービスの裏側を公開

モビリティーサービス(MaaS)事業に取り組むDeNAは、多数のAWS機能を駆使し、配車サービス「タクベル」を開発している。IoTの事例としても参考になる。

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現実的なGDPR対策を紹介

「GDPR施行」に間に合わなかった企業が今やるべきこと

一般データ保護規則(GDPR)の罰則は、これまでのどのデータプライバシー規制より厳しい。だが十分な対策ができている企業は、決して多数派ではない。

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AIやサーバレス人材も需要増

クラウド認定資格は取るべき? クラウドエンジニアのキャリアパスを描く

クラウド技術やデプロイモデルの高度化が進む中、将来にわたって有効なキャリアを築くことが重要になっている。専門家のアドバイスを参考に履歴書をチェックしてみよう。

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今までなかったものを作り上げるために

人工知能(AI)導入では、壮大な夢ではなく堅実な目標を立てよ

人工知能(AI)技術の領域ではホットな話題に事欠かない。しかしAI導入プロジェクトでは、こうした熱狂的ブームに惑わされることなく、合理的かつ実現可能な目標を見据えよ、と専門家はアドバイスする。

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勝者が全てを得る

マッキンゼーのアナリストが断言 「企業がAI導入を待つことに価値はない」

企業のAI(人工知能)戦略は、効率性よりも成長に照準を合わせる必要があると、McKinseyのアナリスト、ジャック・バギン氏は言う。だが、この助言に耳を傾ける企業は少ないという。

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データ品質に関するチェックリスト

ビジネスプロセス変革の大敵「不良データ」をどう対処するか

不良データはビジネスプロセス変革を阻害する。CIO(最高情報責任者)はこの問題を解決するために何をすべきか。まずはデータ品質に関わるチェックリストに回答してみよう。

5 月

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一般提供は?

Amazon Neptuneはグラフデータベースの起爆剤となるか

AmazonがAWSでグラフデータベースを提供すると発表し、このニッチなデータベースジャンルにもスポットライトが当たるようになった。Neptuneの一般提供前にグラフデータベースについておさらいしておこう。

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データの信頼性を追求することが重要

Gartnerがデータ活用と分析のリーダーに向けて発行した「4つの処方箋」

データ分析の価値を引き出すために、CIO(最高情報責任者)とデータ専門家は、虚偽の事実、多様性への対応、複雑さ、リテラシーという4つの課題を克服しなければならない。さらに、バイモーダルITは忘れることだ。

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Amazon、Baidu、Clouderaなど紹介

人工知能(AI)インフラ製品、主要ベンダー18社の特徴をつかむ(前編)

人工知能(AI)インフラ市場はまだ歴史が浅く、各社さまざまなツールを市場投入している。クラウドサービスも、パワフルで高価なハードウェアもある。Amazon、Baidu、Clouderaなど、主要な18社を紹介する。

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AIが履歴書をチェックして電話してくる

仕事をお探しですか? ペプシコが導入した「電話面接までこなすAI」事例

ペプシコが導入したAI「Robot Vera」は、求職者の履歴書をスキャンして適格者に電話をかけ、面接まで行う。ペプシコの導入事例を詳しく紹介する。

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“脱Excel”か“活Excel”か

“Excel職人”がいなくなる日に備えて後任を育成する「スキル定義」のコツ

頼れる“Excel職人”がいなくなる日は来ないでほしいものですが、その日が来たら後任者への引き継ぎが必要です。「こだわりの機能」と「最低限必要な機能」を切り分けて、スキルとツールを引き継ぐコツとは?

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GCPも活用、ディープラーニングでぶつかった4つの壁

TensorFlowを独自に学習 無人店舗化を目指すクリーニング店のAI事例

九州でクリーニング店を営む田原大介氏は、独学で「TensorFlow」を学び、ディープラーニング技術を駆使して衣類を自動認識できる無人店舗作りに挑戦している。

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セルフサービス型だけではない

ちょっとした機能強化でビジネスインテリジェンス(BI)の価値を上げる方法

従来のビジネスインテリジェンス(BI)ツールでも、価値ある情報を得ることはできるが、より高度なツールを備えた大掛かりな分析プラットフォームにBIを組み込めば、情報の価値はさらに高まる。

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医療ITイベントHLTH:The Future of Healthcareのトピックス

Googleが医療分野に本格参入の兆し、Fitbitとの提携で医療AIは爆発的普及するか

GoogleがFitbitと提携し、医療分野に敏速に進出して人工知能(AI)関連サービスを中小の医療ITベンダーに提供している。Fitbitも医療分野に事業を拡大している。

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新規ビジネスのチャンスを得やすいのはどちら?

いまさら聞けない「データサイエンティスト」と「ビジネスアナリスト」の違い

データサイエンスとビジネスアナリストの違いは、データサイエンティストがデータを深く掘り下げて、独自のビジネス解決策に行き着かなければならない点だ。もちろん違いはそれだけではない。

News

セールスフォース、小規模企業向けCRM「Salesforce Essentials」提供開始

セールスフォース・ドットコムは、小規模企業やスタートアップ企業向けの小規模ライセンス「Salesforce Essentials」を提供開始した。利用のしやすさだけでなく、企業の成長に合わせて機能拡張できる点が特徴だ。

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IPアドレスやSNSの投稿も対象に

GDPRが定義する「個人データ」と、注意すべき“グレーゾーン”とは

EUの「一般データ保護規則」(GDPR)が定義する個人データの範囲は広い。個人を直接または間接的に識別可能な、さまざまな種類のデータが含まれる。

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Tableau Prep発表

「Tableau」のデータ準備作業を容易に、新ツール登場

これまでデータ準備作業を他ベンダー製のソフトウェアに依存せざるを得なかったTableauユーザーに、新しいオプションが登場した。それが「Tableau Prep」だ。

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実際に触れてみれば価値は一目瞭然

SAP HANAが鍵となる「トランスリティカルデータプラットフォーム」とは何か?

Forrester Researchの「Translytical Data Platforms」に関する調査は、「SAP HANA」がデジタルビジネスの変革をリードし、データのトランザクション処理と分析を組み合わせることで新しいビジネスチャンスを生むのではないかと予想している。

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調査会社Forresterレポート

人間はAI、RPAとどうコラボレーションをすべきか、先進事例を見る

人間と機械のコラボレーションが進めば、働き方はよりシンプルで生産的で人間らしいものになる――調査会社Forrester ResearchのAI、RPAに関するレポートを紹介する。

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Gartnerのアナリストが提言

AIプロジェクトの難易度を図表で理解、企業が考えるべきその優先度とは

Gartnerのバーン・エリオット氏がAIへのアプローチとしてCIOに推奨するやり方は、AIプロジェクトを投資ポートフォリオのように扱い、ハイリスクとローリスクの複数のプロジェクトを同時に進めるというものだ。

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企業の導入が着実に進む

IT、金融、そしてマーケティング――各分野の人工知能(AI)活用最前線

IT分野におけるAIの活用はコンプライアンスとセキュリティに役立っている。その他、物流、マーケティング、ファイナンスなど各分野におけるAI活用の最前線を紹介しよう。

4 月

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WatsonとSiriの連携も実現?

AppleとIBMが人工知能(AI)で協業拡大、iOS向けAIアプリの開発が加速か

IBMとAppleは、AppleのiOS向けAIサービスやアプリ開発を促進するため、エンタープライズモビリティーパートナーシップを拡張した。

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医療の「知る権利」と「知らない権利」

Facebookの医療データ共有プロジェクト停止で争点となったプライバシー問題とは

匿名化した患者データをFacebookのユーザープロフィールと照合するという研究目的のプロジェクトに対し、一部の専門家からプライバシー問題を懸念する声が出ている。

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将来的にはマルチクラウド統合も

ロボティックプロセスオートメーション(RPA)にできて、APIにはできないこととは?

ロボティックプロセスオートメーション(RPA)は、定型作業を自動化できる技術として高度化し、現在ではレガシーアプリとクラウドアプリをつなぐ用途でも活用が始まっている。

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第17条「消去の権利」の対策を整理

「GDPR」第17条“忘れられる権利”がもたらす問題と技術的対策

「一般データ保護規則」(GDPR)の順守はオプションではない。違反すれば甚大な被害が生じる恐れがある。GDPR対策を進める上で認識しておくべきことを整理する。

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“脱Excel”か“活Excel”か

ロボティックプロセスオートメーション(RPA)は脱Excelに貢献するツールなのか?

「ロボティックプロセスオートメーション」(RPA)があれば、もう「Microsoft Excel」のマクロ機能に頼る必要はないのでしょうか。再び“RPA職人”を生み出さないために、2者の得手不得手を理解しましょう。

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SlackやCisco Sparkに差を付けるか

Microsoft Teamsに音声アシスタントのCortana統合、何ができるようになる?

Microsoftは同社の「Cortana」をコラボレーションプラットフォーム「Microsoft Teams」に統合する予定だ。音声アシスタントが企業に普及する小さな一歩になるだろうか。結論が出るのはまだ先のことだ。

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基礎から分かるAPI管理【第1回】

UberやKDDIのAPI活用とは 主要5社のビジネスモデルを解説

API活用には、APIの提供者と利用者の双方にとってメリットがある。APIを活用したビジネスモデルや主要な事例について紹介する。

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CW:Windows Phoneの失敗から学べ

2018年、MicrosoftはWindowsとOffice以外で存在感を示せるか?

Microsoftはマインドシェアを高める必要がある。非Windowsユーザーや非PCユーザーとの関わりをもっと増やさねばならない。モバイルの波で失敗した同社が、デジタルアシスタントの波に乗ることはできるだろうか。

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「Polly」や「Watson」と真っ向勝負

Googleの音声合成サービス「Cloud Text-to-Speech」のビジネス用途は?

Googleの新しい音声合成サービス「Cloud Text-to-Speech」は、32種類の声と12種類の言語で自然な音声を合成する。開発者はビジネス向けアプリや機器にこのソフトウェアを組み込むことができる。

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「プライバシーは基本的人権」とApple

Appleが「GDPR」級のプライバシー保護機能を全ユーザーに iOS 11.3に搭載

EUの「一般データ保護規則」(GDPR)の施行を前に、Appleは特筆すべき決断をした。GDPRの保護対象者だけでなく、全てのエンドユーザーに、GDPRレベルのプライバシー保護を提供するという決断だ。

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技術面の解決をする前にすべきこと

AIをビジネスに活用するための5つの難題

人工知能(AI)のビジネスを成功に導く鍵は、最高の採用担当者、信頼を生む組織構造、そして企業倫理への配慮だ。

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データ管理者が知っておきたい

GPUディープラーニングのためのインフラ構築とは?

GPUを使ったディープラーニング(深層学習)が一般的になっている。これに伴いデータ管理者は、大量の計算が可能なインフラを構築する必要がある。

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CW:音声アシスタント時代の企業戦略(後編)

Alexa対Googleアシスタント、完成度が高いのは?

AlexaとGoogleアシスタントとでは、どちらが優れているのか。実際に使ってみると、両者の違いは明らかだ。いずれにせよ、対応アプリ開発にはあるものが欠けているという。

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2018年に起こる変化とは

「ディザスタリカバリー」(DR)の注目トレンド GDPR対策からエージェントレスまで

災害などによる被害からシステムやデータを回復させる「ディザスタリカバリー」(DR)。2018年になってもその重要性は変わらず、引き続き進化を続けている。DRのトレンドをまとめた。

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Facebookデータの不正利用

Cambridge Analytica報道が物語るデータ収集の教訓

データ分析企業のCambridge AnalyticaによるFacebookデータの不正利用が明るみに出た。今後は、企業による倫理的配慮に基づくデータ収集がますます重要になるだろう。

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DPOの役割と課題を整理

GDPRが求める新職種「データ保護責任者」(DPO)の避けられない課題とは?

「一般データ保護規則」(GDPR)順守のために、新たに「データ保護責任者」(DPO)を任命する組織は少なくないだろう。組織にとって新たな役割となるDPOは、さまざまな課題に直面することになる。

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電子カルテや医師のメモを自然言語処理で分析

米国大学病院の医療用テキストマイニングツール活用事例、導入の苦労や成果は?

ペンシルベニア大学系列の医療グループ「Penn Medicine」は、自然言語処理技術で非構造化データを利用して、分析の質や患者ケアの向上につなげた。導入から活用までのプロセスや課題を紹介する。

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作業をしながら賢くなるAI

大手部品メーカーで増加する製造工程でのAI活用

人工知能(AI)が製造システムに導入されるようになっている。その代表例がプリント回路メーカーのJabilだ。同社ではAIを利用して社内の製造工程と製品品質を改善している。

3 月

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注意すべきは「データ受信用インフラ」

農業IoT、成功と失敗を分けるのは何?

農業の現場で取得できるデータには、農業業界が必要とする情報、生産効率を上げる方法など、さまざまな情報が含まれている。その中には、モノのインターネット(IoT)市場を築く方法についての情報もある。

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想定用途や開発の容易さに違い

「Qlik Sense」と「QlikView」の違いは本当に名前だけなのか?

「Qlik Sense」と「QlikView」にはあまり違いがないように見える。だが導入を検討する企業にとっては、検討すべき重要な考慮事項が幾つかある。

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コスト、拡張性で「Amazon Redshift」と比較

リクルートの「Airメイト」に「BigQuery」と「Dataflow」が不可欠だった理由

リクルートは飲食店の経営状態を分析する「Airメイト」に、GCPの「BigQuery」と「Cloud Dataflow」を採用した。大量データ処理に強いGoogleクラウドのメリットを最大限に生かした事例として参考になりそうだ。

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CW:音声アシスタント時代の企業戦略(前編)

Alexaスキル開発に失敗しないためのアドバイス

Amazon Echoをはじめとするスマートスピーカーにより、音声による対話で機能する機器の普及が加速した。Alexaスキルの開発も活発化しているが、この流行に乗るにはどうすればいいのか。スキル開発の注意点とは?

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Gartnerの評価レポート

機械学習プラットフォームでH2O.aiやKNIMEなど小規模ベンダーが躍進

データサイエンスと機械学習の市場は急速に拡大している。調査会社Gartnerの最新レポートによると、急増する市場の需要に素早く対応できる小規模ベンダーが大手を抑えてリードしているという。

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IoTとAIは不人気技術?

2018年IT導入優先度調査:ネットワーク、自動化、クラウドが上位に

「IT Priorities 2018 Survey」(2018年のIT優先度調査)では、2018年にITプロが最優先事項に掲げるのはネットワーク、クラウド、自動化であることが分かった。

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ハイパースケールプロバイダー各社が火花

AWS、Microsoft、Google、IBMがのめり込むクラウドAI、勝利の作戦は?

クラウドプロバイダー各社は人工知能(AI)クラウドサービス分野でしのぎを削っており、データサイエンティストや開発者がモデルをトレーニングするための環境として自社のプラットフォームを売り込んでいる。

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電源とWi-Fiだけで満足?

誰も使いたがらない会議室を「未来の会議室」に変える先進技術とは

最新鋭のコラボレーションツールを導入しても、従業員に使ってもらえなかったらもったいない。「会議室管理ツール」を併用して従業員の利便性を高めることの重要性に企業は気付きつつある。

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セルフサービスBIの2大巨頭

「Tableau」と「Qlik Sense」の違いを比較 両製品がますます似通ってきた?

「セルフサービスBI」の主要2ツール「Tableau」と「Qlik Sense」は、互いに似たものになりつつある。高度な視覚化機能と大規模データ分析に対するニーズの高まりが、その背景にある。

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インダストリー4.0が本格化

IoTが製造業界にもたらす5つの変革

製造業における古い生産モデルは、新たに出現したインダストリー4.0やスマートマニュファクチャリングなどのアプローチに姿を変えている。本稿では、製造業のビジネスに起こる変革を5つ紹介する。

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主要な9大用途を紹介

いまさら聞けない、「ビッグデータ分析」と“普通の分析”との違いとは

ビッグデータ分析ソフトウェアはさまざま機能を搭載し、用途も多様だ。本稿では主要なユースケースを基に、その実力を探る。

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「MR」(複合現実)との組み合わせも鍵に

「モバイルAI(人工知能)」が実現する“SF超え”の生産性

「人工知能」(AI)テクノロジーは、モバイルデバイスの利便性や安全性を大いに向上させる力を秘めている。その可能性を評価し、どのように活用できるかを判断することが重要だ。

2 月

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AIは人間の感情を理解するのか

家族よりも分かってくれる!? 感情分析を強化する音声アシスタント技術

Gartnerは、数年後にはパーソナル端末がユーザーの感情を分析できるようになると主張している。

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加入者の安全運転を支援

機械学習はUberやAirbnbのようなイノベーションを自動車保険業界にもたらすか

機械学習ツールを活用できる分野はデジタルマーケティングだけではない。自動車保険会社のHiRoad Assuranceは、保険加入者の安全運転に機械学習ツールを役立てている。

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注目すべき米国の医療ITトレンドを専門家が予測

2018年の医療ITトレンド4選、ブロックチェーンや人工知能はいよいよ実用段階へ

2018年、米国の医療機関はブロックチェーンの応用と人工知能(AI)の活用拡大に備えることになるだろう。電子医療記録(EHR)ベンダーによるデータ分析技術の発展も拡大するかもしれない。

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従業員の健康管理は重要な経営課題

次に来そうな健康増進テクノロジー7選 チャットbotやIoTは「健康経営」に効果あり

少子高齢化の時代、従業員の健康管理は企業の重要課題といえよう。チャットbotやウェアラブルデバイス、DNA検査キットなど、テクノロジー主導の健康増進プログラムについて、次に来そうなトレンドを紹介する。

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今からでも間に合う「GDPR」対策【第3回】

丸分かり「GDPR対策」 “制裁金2000万ユーロ”回避に役立つIT面での対策とは?

「GDPR」順守のための態勢作りを確実かつ効率的に進めるには、セキュリティ製品をはじめとするシステムの導入が有効です。GDPR対策に役立つ製品分野を紹介します。

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機械学習には必須な有効性の検証機能など

群雄割拠の機械学習基盤 専門家が比較するポイントは?

機械学習市場にはここ数年で多くのベンダーが参入してきた。数あるベンダーの中から最適なベンダーを選ぶのは難しいが、専門家はどう見るのか。選定のポイントを聞いた。

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ディセプション技術で犯罪者をだませ(後編)

ディセプション技術の未来はセキュリティ攻撃用人工知能(AI)をだます防御AI

ディセプション技術によってさまざまなことが判明し、有効な対策が生まれている。攻撃者の行動を監視する手法や資格情報の新しい防御方法、そして攻撃用AIと戦う防御用AIについて解説する。

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“脱Excel”か“活Excel”か

どうしてもExcelを使い続けたいなら覚えておきたい「3つの限界」

Excelは便利だから使い続けたいが、Excelでは限界を感じる局面もある――こうした迷いを持つ人は、「Excelの限界」を知っておくと、「脱Excel」に踏み切るべきか否かの判断に役立ちます。

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われわれの向かう未来

AI(人工知能)の意思決定はブラックボックス、それでも機械を信じる?

数ある人工知能(AI)の中でも、機械学習は特に進化の可能性が大きい。われわれは、どこまで機械を信頼できるか、試されることになる。

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テクノロジーが可能にすること

建設業界を変えるIoTとVR/AR、具体的なメリットは?

モノのインターネット(IoT)とセンサーベースのテクノロジーは、作業員の安全やコストの削減、予知保全といった面で、建設現場に大きなメリットをもたらす可能性がある。

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AMI(高度メーターインフラ)を活用

スマートグリッド実現の鍵は無線通信、「IEEE 802.11s」が示す可能性

送電網のスマートグリッド化を実現するにはネットワークが鍵となる。注目されるのが、IEEE 802.11sを活用したワイヤレスメッシュネットワークだ。

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AWSを追撃するGoogle

Googleクラウドが投入した3機能をAWSと比較、次の戦略が見えてきた

Googleは2017年、市場のリーダーであるAWSとのギャップを埋めようとして幾つかの対抗措置を講じた。しかし、その努力は新規顧客を獲得するのに十分なのだろうか。

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AIは使うほど磨かれていく

人工知能(AI)が顧客満足度を高める Microsoft、IBM、GoogleのAPIが組み込まれた世界はどんな姿?

顧客満足度を高めるために人工知能(AI)を活用する企業は少なくない。主要なAIはAPIを用意しており、「Siri」「Alexa」「Google Assistant」などのパーソナルアシスタントなどと連携して活躍の場を広げている。

1 月

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顔認証テクノロジーの可能性

「感情分析で人事部に本音が筒抜け」、未来の職場はちょっと不気味?

深層学習(ディープラーニング)システムでは、人間の目で判別できない顔の不随意反応を分析できる。人事部の担当者はその結果を利用し、あなたが社風に合うかどうかを見極めることが可能になる。

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ARは「IoTからの贈り物」

「ARって仕事に役立つの?」に対する3つのさえた答え

臨時職員に短期間で一人前のスキルを習得させるのは容易ではないが、仮想現実(AR)があれば話は別だ。初心者からベテランまであらゆる従業員が、ARを使うと業務効率化につながる3つの理由を解説する。

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よく聞かれる3つの質問

クラウドで使えるGPUインスタンス、プロバイダーごとの特徴は?

GPUインスタンスは、演算負荷の高いアプリケーションで必要とされる処理をこなすことができる。とはいえ、どんな場合でもワークロードや予算の面で有効とは限らない。

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AWSとクラウドの将来

AWSのジャシーCEOが語った、大企業がマルチクラウドに取り組まない理由

AWS社のCEO、アンディ・ジャシー氏が、ブロックチェーンやAI、マルチクラウドといった話題のテクノロジーについてAWSの取り組みと今後の展望を語った。

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ブームは去っても重要なインフラに変わりはない

Hadoop 3.0が“控え目”にデビュー、クラウドとGPU対応を強化

今はポストHadoopの時代なのか。支持者に言わせれば、ビッグデータフレームワークの最新版「Apache Hadoop 3.0」は機械学習アプリケーションとクラウドシステムで成功を収めており、まだその時代は終わっていない。

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リスクを明らかにする努力は足りているか

モバイルアプリの脆弱性:組織で対策すべき5つのリスクとは

モバイルアプリに関わるリスクには最優先で取り組む必要がある。安全性が確認されていないモバイルアプリの危険性について、専門家が解説する。

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「投資すべきか否か」から「どの分野で活用すべきか」へ

「AIは超人を生み出す」、2018年にCIOが注目するAIプロジェクトは

第一線のIT幹部へのインタビューによると、2018年もAI(人工知能)プロジェクトへの大掛かりな投資は継続し、企業全体のAI戦略を構築する上でCIOは重要な役割を果たすことになりそうだ。

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医療機関やDellの事例から学ぶ

「予測分析にはビッグデータが不可欠」という“常識”を疑え

データ量が多いからといって、必ずしも予測分析の精度が上げるわけではない。データを予測モデルに適用する前に、データを吟味して理解することが肝要だ。

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既に始まっているコンピュータによる意思決定(後編)

ニューラルネットが導き出した「とんでもない結論」

機械学習やAIによる「自動意思決定」に期待がかかるが、そこには人間による偏り(バイアス)が入り込む余地があることに注意する必要がある。あるニューラルネットは、学習の結果驚くべき結論を導き出してしまった。

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日本腎臓学会のテキストマイニング事例

医師が論文検索に「TensorFlow」活用、人間なら心が折れる作業も深層学習で効率化

医師が診療ガイドラインを策定するための論文検索に深層学習を活用した。用いたのはGoogleが開発した「TensorFlow」。人間の労力を減らし、人間が見落としていたものを発掘するなどの効果が得られた。

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クラウドだけではなくオンプレミスでも

Tableauに学ぶソフトウェアサブスクリプションモデルの有用性

Tableau Softwareが同社の製品にサブスクリプションモデルを全面的に取り入れたことにより、クラウドを連想させるサブスクリプションベースのソフトウェアの価格は、オンプレミスの導入でも役に立つことが示された。

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北米放射線学会(RSNA 2017)トピックス

「価値に基づく画像診断」にはAIを使いこなす放射線科医が不可欠 AIへの熱狂と現実

第103回北米放射線学会(RSNA 2017)では、人工知能(AI)と深層学習(ディープラーニング)が注目を集めていた。PACS(医用画像管理システム)やVNA(Vendor Neutral Archive)も相変わらず関心の高い話題だった。

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“脱Excel”か“活Excel”か

“Excel職人”が“神Excel”を生み出す 「職人かたぎ」と上手に付き合うヒント

研究熱心なExcel職人はなぜ生まれるのか。彼ら彼女らの熱意はなぜ加速するのか。その理由を考察しつつ、ビジネスでExcel職人にそのスキルを存分に振ってもらうためのヒントを探ります。

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AIの誇大宣伝に混乱する企業たち(後編)

AI導入成功企業の共通点は「AIかどうかを選定理由にしない」こと

AIを導入した企業はどのような課題を抱え、解決したのか。本稿で紹介する2つの事例の共通点は、導入製品がAIであるかどうかを全く重要視していないことだ。彼らが重視したことは何だったのか。

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会員が注目した2017年記事ランキング(クラウド編)

AWS、Azure、GCP機能比較よりも、読者が気になったクラウドの“事件”とは

クラウドコンピューティングに関する話題の中で、TechTargetジャパン会員が最も関心を寄せたものとは。2017年のアクセスランキングから読み解きます。

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「件数増加で総額減少」の意味とは

IoT関連の買った会社と買われた会社、M&Aで振り返る2017年

2017年に締結されたIoT分野のM&A(合併と買収)契約数は前年同期比でわずかに増加している。だが、ドル総額で見ると大幅に減少した。そこから見えてくることとは?

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建設、農業、石油についても考察

ドローンは物流ビジネスでも使える? 「ラスト1マイル」への挑戦

ビジネスでのドローンの利用が広がっている。だがユースケースが拡大するにつれて、各業界でのドローンの価値は大きく変わるだろう。

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2018年企業はどう取り組むべきか

IoTが直面する5つの大変化、LPWANやセキュリティ脅威増加の影響は?

IoTは急速にITインフラの一部になりつつある。2018年、IoTは、あると便利なものから不可欠な資産へと変わるだろう。企業で今後IoT導入を検討する際に確認したい5つのトレンドを紹介する。

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