TechTargetジャパン

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。(2018/6/15)

PaaSの利用が鍵となる
アイデンティティー管理製品の選び方 Active Directoryなど主要製品トレンドは?
IT部門はさまざまな技術で自動化のアプローチを推進している。だがアイデンティティー(ID)管理に関しては、自動化はまだ導入の初期段階だ。ID管理の将来像はどうなるのだろうか。(2018/6/15)

NEWS
デジタルビジネスに必要な5つの観点とは ガートナー幹部が提言
Gartnerのリサーチ部門最高責任者であるピーター・ソンダーガード氏が世界のデジタルビジネスの動向について語った。デジタルビジネスの推進に必要な5つの観点と、これからの展望とは。(2018/6/13)

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。(2018/6/13)

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。(2018/6/11)

技術が人に与える影響を掘り下げる
医療ITのスタートアップ企業が医療業界に参入する余地はあるか?
2018年の医療情報管理システム学会(HIMSS)にて、医学博士のインドゥ・サベイヤ氏が、デジタルトランスフォーメーションや、医療向けテクノロジーと一般消費者向けテクノロジーとの関わりについて見解を語った。(2018/6/8)

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。(2018/6/7)

従来のネットワーク管理との違いは
ネットワーク管理に機械学習を利用するメリットとは
機械学習をネットワークの分析と監視のツールに関連付けると、ネットワーク管理に必要な労力を減らせる可能性がある。機械学習と他形式の自動分析との違いは何だろうか。(2018/6/6)

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。(2018/6/6)

Computer Weekly製品ガイド
モバイル端末を守り、モバイル端末が守るスマートセキュリティ
スマートフォンメーカーが生体認証などの新機能を提供している。企業が利用できる限り最善のモバイルセキュリティ対策を実装するためには、何をすればいいのか。(2018/6/1)

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。(2018/5/30)

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。(2018/5/29)

リリースは2018年夏ごろを予定
「Android P」のセキュリティ機能、認証とデータのプライバシー保護を強化
Androidの次期バージョン「Android P」のセキュリティ機能が2018年5月の「Google I/O」で紹介された。データプライバシーや暗号化の強化、スパイアプリの遮断などが向上する。(2018/5/27)

30秒以上の時間がかかるAPIには向いていない
「サーバレス型API」の導入が企業のイノベーションを促す理由
サーバレスフレームワークにAPIを導入することが、ビジネスの成長を加速し、革新的なサービスを提供することにつながる。同時に開発者の負担も減り、ITコストが削減されるという。(2018/5/22)

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。(2018/5/21)

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。(2018/5/11)

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。(2018/5/2)

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。(2018/5/1)

ライバル企業はもう始めているかもしれない
急増する採用チャットbot、人事部門の仕事を変えるアプリとは?
チャットbotを利用して履歴書を短時間で選別し、感情を分析して社内の空気をしらけさせる人物を除外する。そうなれば、雇用の決定を人間に頼る理由はあるだろうか。(2018/4/30)

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。(2018/4/27)

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。(2018/4/11)

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。(2018/4/10)

機能と用途を探る
ビジネス向けチャットbotに何ができる? どう使う?
かつて「AOL Instant Messenger」などで人気を集めたチャットbotだが、今度は企業の業務用モバイルアプリで活躍の場を広げそうだ。(2018/4/5)

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。(2018/4/3)

CW:コンテナストレージはアリなのか?(後編)
「コンテナでストレージ」が意外に有用な理由
コンテナそのものを永続ストレージのプラットフォームにするというアイデアは、一見すると不適切だ。しかし、それを上回る数々のメリットがある。(2018/3/30)

クラウドでも重要性を増すファイルストレージ
専門家が予測 2018年の話題は「マルチクラウドストレージ」
専門家によると、企業向けクラウドストレージの2018年のトレンドには、マルチクラウドの利用、ハイブリッドクラウドストレージ、ファイルベースのクラウドストレージなどがあるという。(2018/3/23)

AWS「スポットインスタンス」と比較
GCPを割引価格で利用できる「プリエンプティブVM」の条件とは
Googleは割引料金のプリエンプティブ仮想マシンで余剰のコンピューティングリソースを提供する。ただし、これはいつシャットダウンされか分からないため、利用するアプリケーションの選定には注意が必要だ。(2018/3/22)

Computer Weekly製品導入ガイド
開発者にとって「クラウドネイティブ」が意味すること
クラウドネイティブアプリを構築する場合、開発者は演算処理とストレージと分析がどこで行われるかを本質的に理解してコーディングをしなければならない。(2018/3/14)

ポイントは「クラウドなら何ができるのか」
ビッグデータで輝くITスキルは、舞台がクラウドに移るとどう変わるのか?
企業は、ビッグデータの処理基盤をクラウドに移している。この動きは、それまでのITスキルを覆すことはないが、管理者や開発チームには幾つか変化が求められるだろう。(2018/3/12)

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。(2018/3/9)

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。(2018/3/6)

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。(2018/2/22)

セキュアなモバイルアプリ開発の10大ベストプラクティス【前編】
“危険なモバイルアプリ”の開発者にならないための5つのチェックリスト
モバイルアプリを開発する際、最優先すべきなのはセキュリティの確保だ。本稿で紹介するヒントを参考に、モバイルアプリのセキュリティを厳密に確保することをお勧めする。(2018/2/21)

人材獲得や職場環境の向上に活用
「人事テクノロジー」が従業員も企業も変える 注目したいトレンド4選
企業が人材を引き付け、理解する手段を求め、従業員の職場環境を向上しようとするに伴い、人事テクノロジーが猛烈な速度で成長している。本稿では、人事テクノロジーのこうした状況を見ていく。(2018/2/19)

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。(2018/2/16)

AI(人工知能)やサーバレスのトレンドに対応
キャリアアップをしたいクラウドエンジニアなら当然知っておきたい5つのスキル
近年、クラウドコンピューティングの労働市場はクラウド技術と同じくらい急速に進化している。エンジニアのキャリアアップに役立つ5つの必須スキルを紹介する。(2018/2/12)

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。(2018/2/6)

各ベンダーは処理負荷を軽減する施策を実装
フラッシュメモリの寿命を縮める「P/Eサイクル」増加問題 対処法はあるのか?
データの書き込みや消去といった単純な処理でさえも、NAND型フラッシュメモリの消耗を加速させる一因になる。だが対策はある。(2018/2/2)

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。(2018/1/31)

記事と注目キーワードから探る
2018年の「デジタルトランスフォーメーション」、その最重要課題は?
2017年に掲載したCIO向け記事では、デジタルトランスフォーメーション、高速化、スケーリング、そして明確なコミュニケーションの必要性に関するテーマが注目された。2018年は?(2018/1/22)

大手の独走態勢は過去 注目の8社を紹介
巨人に挑む新興ストレージベンダーが熱い理由、「AWS下位互換」「SDSとフラッシュの融合」に注目
ビジネス向けストレージ市場に参入しようとして敗れていった企業がある中、新たに既存ベンダーとの戦いに挑むスタートアップ企業が誕生している。彼らは成功をつかむことができるのか。(2018/1/18)

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。(2018/1/12)

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。(2018/1/11)

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。(2018/1/10)

ストレージベンダーの群雄割拠が加速
データストレージ2018年のトレンド:話題を独占する5つのテクノロジーとは
データストレージは着実な進化を遂げている。本稿では2017年を振り返りつつ、2018年に話題となるであろう5つの技術について解説する。(2018/1/8)

2018年はNVMeフラッシュの採用が拡大?
ストレージ市場の中心テーマは「フラッシュ」「HCI」「クラウド」 2018年トレンド予測
ストレージ市場における破壊的イノベーションの動きはまだ当分収まりそうにない。2018年のストレージ市場では、AI分析やクラウド、HCI、企業合併、NVMeフラッシュなどが主要なテーマとなりそうだ。(2017/12/28)

重要なのはユーザーとデータの「橋渡し」
Intelがこっそり教える「データサイエンティストに必要な素質」とは
ビジネスで扱うデータは増加し続けており、機械学習などデータ分析の機会も増えた。分析担当者には高いスキルが求められるが、本当に必要なスキル、素質とは何なのだろうか。Intel担当者に聞いた。(2017/12/27)

「k-匿名化」の課題を解決するアルゴリズム
個人情報保護法の改正で進むパーソナルデータ活用、より安全な匿名加工情報とは
改正個人情報保護法で新設された「匿名加工情報」制度は、個人識別性を持たない行動情報などの利活用を促す。前提となる「匿名加工」における、より安全な手法を解説する。(2018/1/11)

学校が知りたいIT製品選定の勘所:パスワード管理・生体認証編【後編】
「パスワード定期更新」の“悪夢”から学校を解放する認証手段とは?
教育機関がIT活用を安全に進めるために重要な役割を果たす認証。管理の煩雑さが危険な運用につながりかねないID/パスワード認証に代わる、教育現場にとって現実的な認証手段を考える。(2017/12/22)

既に始まっているコンピュータによる意思決定(前編)
コンピュータのスコアリングを使った裁判は適切だったのか?
AI(人工知能)の活用に対する懸念は根強いが、コンピュータによる意思決定は人々の生活に関与している。既に活用されている分野においてなされた決定は、本当に正しかったのだろうか。(2017/12/22)