TechTargetジャパン

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)

Microsoftの2018年を占う【後編】
Windows Serverの新GUI追加から量子コンピューティングまで、最新技術トレンドを探る
Microsoftのテクノロジーは多くの領域にわたる。後編は、クラウドやコンテナに関心の高いユーザーに向けた情報をお届けする。(2017/12/14)

アルゴリズムよりもデータ
AI時代に生き残る企業がきっと備える“4つの習慣”
AI時代において企業に先発者優位性を与えるのは、アルゴリズムではなくデータだ。深層学習の第一人者であるアンドリュー・ウン氏がその理由を説明し、AIを活用する企業に共通する4つの“習慣”を紹介する。(2017/12/7)

業務における機械学習の割合が重要
「クラウドで機械学習」の落とし穴 AWS、Azure、GCPをどう使う?
クラウドに機械学習の仕組みを実装することへの関心は高まっているが、この最先端のソフトウェアは、どの企業にとっても魅力的であるとは限らない(2017/12/6)

Computer Weekly製品導入ガイド
CRM成功の鍵を握るデータソースのコーディネート
次世代顧客関係管理のためには、データ第1の戦略が求められる。(2017/12/1)

鍵は裏にいる人間
「拡張知能」と「人工知能」 2つのAIはどこが違うのか
『ターミネーター』から『アイ,ロボット』『チャッピー』『エクス・マキナ』まで、映画の描く未来では人工知能が人間の日常生活に浸透している。だが現実はまだ、そこまで進歩していない。(2017/11/30)

AIに選別される時代の到来
人材採用プロセスに取り込まれるAIのメリットと恐るべきリスク
今、人材採用にAIが活用されつつある。AIが応募者を選別し、応募者にはAIが迅速に返答する。学歴・職歴偏重の傾向をAIが打破する可能性も指摘されている。一方で、当然ながらAIが内在するリスクも懸念されている。(2017/11/28)

IT部門の“クラウドベンダー化”にも貢献
フラッシュストレージ投資を生かすも殺すも「セカンダリーストレージ」次第だった?
フラッシュストレージの導入効果を引き出せるかどうかの鍵は、バックアップやアーカイブ用の「セカンダリーストレージシステム」が握っているという。それはどういうことなのか。(2017/11/27)

AI活用はテキストの「解釈」から「生成」へ
自然言語生成ツールが進化、「機械が作成した文章だとほとんどの人は気付かない」
人工知能(AI)ソフトウェアのビジネスへの導入が進むにつれて、企業は自然言語生成ツールにも力を入れ始めている。(2017/11/20)

ひと目で分かる図版付き
人工知能(AI)はどのような技術で構成されているのか?
AIアプリケーションは、モノリシック(単一)なツールではなく、高度な機能を提供するために、さまざまなツールや技術の集合体として構築されている。ひと目で分かる図版で説明する。(2017/11/16)

Computer Weekly製品導入ガイド
データの価値を引き出す「システム・オブ・インサイト」
データ管理は技術管理の結果ではなく、ビジネスの結果を出すことを指向しなければならない。(2017/11/15)

競合企業はもう使っている?
Microsoftが提供する「R」とは何か、HadoopはもちろんODBCにも対応
当社でもAI導入を、と考えると一般的にはまず社内のデータ分析から始める。データ分析用のさまざまな製品やアプリケーションがあるが、今回は無償で開始できるMicrosoft Rを紹介する。(2017/11/7)

Sumo Logicレポートに見るクラウド市場のトレンド
AWSで最も使用されているOS&データベース、Docker導入率は?
マシンデータ分析プラットフォームベンダーのSumo Logicが、クラウド市場の縮図ともいえるレポートを発表した。この統計データから、クラウド市場の一端がうかがえる。(2017/11/7)

Computer Weekly製品導入ガイド
英国気象庁はどうやって膨大なデータを処理しているのか
前例のない量のデータに対応している英天気予報サービス機関は、「怠慢な」オープンソースツールに支えられている。(2017/10/31)

大容量と拡張性は当然
「オブジェクトストレージ」主要製品の詳細過ぎる特性分析
オブジェクトストレージシステムは複数のベンダーが発売しているが、その特徴を把握することは難しい。本稿はその助けとなるべくアクセス方法やデータセキュリティ、導入オプションなどについて解説する。(2017/10/24)

オールフラッシュストレージの優位性
フラッシュとHDDの価格は今や同じ? 思わずうなずく3つの理由
フラッシュの価格が下がり、HDDに近づいている。だが、フラッシュの単価算出が非常に難しいため、購入担当者は頭を悩ませている。価格の優劣を容量当たりの単価で見ていたためだ。(2017/10/17)

リレーショナルデータベースの限界(後編)
クエリでは分析できない? より進化したデータ分析技術
現在のデータ分析ニーズに、リレーショナルデータベースと従来のクエリでは対応できない。現在進みつつある、人工知能やディープラーニング、コグニティブアナリティクスなどについて整理しよう。(2017/10/13)

CIOは将来の量子コンピュータに備えよう
Microsoftが取り組む「トポロジカル量子コンピューティング」とその未来
Microsoftは、量子コンピュータの可能性に大きな期待を寄せており、夢のコンピュータの実用化に向けて取り組みを進めている。Microsoftの量子コンピューティング計画に関する発表を受け、専門家に話を聞いた。(2017/10/12)

レガシー機能と次世代工場自動化機能との理想的な架け橋
インダストリー4.0に乗り遅れたくない製造業が注目すべき「OPC UA」とは
産業用IoT(IIoT)という名の新たなイノベーションは、製造業者に大きなインパクトを与える可能性がある。IIoTに関する課題を解決する「OPC UA」とは。(2017/10/10)

体験版で知るWindows Server 2016操作テク【第13回】
Windows Server 2016の新機能をチェックする──ファイル共有プロトコルSMB編
Windows Server 2016の改良点の1つに新しいSMB 3.1.1の実装がある。SMBは、Windowsのファイル共有プロトコル。SMB 3.1.1の改良点や注意点をお伝えする。(2017/10/6)

攻撃者のこれまでの手口とは
iPhoneのパスワード自動入力「iCloud キーチェーン」が安全とは言い切れない理由
iPhoneやMacのパスワード管理「iCloud キーチェーン」の過去のバージョンには脆弱性が存在した。攻撃者はどのようにデータを盗み取ることが可能だったのか。(2017/10/9)

「いいとこ取り」が基本
APIはビジネスをデジタル化する“魔法”、その見つけ方とは
ビジネスのデジタル化を考えた時、APIは重要な要素になってくる。だが、完全にビジネスに即したAPIは存在しない。APIを取り巻く環境を基に、どのように企業がAPIと向き合えばよいかを解説する。(2017/10/4)

AIは先進的パートナーだ
ディープラーニング(深層学習)が人から奪う作業、人を超えない作業の違い
人工知能(AI)は既に遠い未来の技術ではなく、徐々に日常生活に浸透して来ている。仕事を奪われるといった否定的な意見も多いようだが、まずAIは何が得意か何を任せられるのかを理解しよう。(2017/10/3)

抜本的な防止策はあるのか
沈黙のGoogleと過熱するメディア、2017年8月世界的ネットワーク障害の全貌をまとめた
2017年8月25日、Googleによるネットワーク誤設定に起因し、OCNを含む複数のAS(自律システム)で大規模な通信障害が発生した。障害当時、何が起こったかを時系列で整理し、一連の騒動を考察する。(2017/9/29)

想像力の欠如が可能性を閉ざす
「iPhone X」のすごさを理解できないIT幹部は職を失う?
「ARKit」「ニューラルエンジン」「Face ID」など、Appleが「iPhone X」に詰め込んだ要素は数多い。企業のCIOにとっては、それが実現する具体的な未来こそが重要だ。(2017/9/27)

導入経験者から学べること
「Windows 10」導入の“悲喜こもごも” 担当者がこっそり教える秘話
自動アップデート対応機能への苦労や、堅牢なセキュリティの価値など、実際に「Windows 10」を導入した企業でないと知り得ないメリットとデメリットを紹介する。(2017/9/25)

AI技術は「新たな富の象徴」か
AI活用が本格化するほど重要になる「分析プロセスとデータの管理」 専門家が指摘
データ分析に関するカンファレンスで、専門家達は人工知能(AI)の業務利用におけるデータ管理の重要性、エッジ分析の可能性、EUの一般データ保護規則(GDPR)施行で起こり得る業界動向などについて予測した。(2017/9/21)

未知のマルウェア対策に新たな武器を
沖縄銀行はなぜ「AI活用型マルウェア対策製品」をいち早く導入したのか
2016年に創立60周年を迎えた沖縄銀行は、以前から取り組んできたセキュリティ対策を一段と強化すべく、人工知能(AI)技術を活用したマルウェア対策の導入に踏み切った。その背景とは。(2017/9/19)

ニッチ市場の暗号通貨(前編)
それでも暗号通貨がニッチであり続ける理由
ビットコインをはじめとする暗号通貨の話題が新聞やWebメディアに掲載されない日はないほど、メジャーになってきた。それでもニッチなニーズを満たす存在であり続けるという理由は?(2017/9/14)

レッドブルレーシング事例で紹介
企業がマルチクラウド環境に向かうべき“必然”と普及へのハードル
多くの企業は複数のクラウドサービスを利用する「マルチクラウド」体制を取っているだろう。だが複数のクラウドサービスを管理することは容易でない。合理的なマルチクラウド管理戦略とは。(2017/8/25)

人が集中すべきは「人間が強みとする分野」
作曲、金融、報道――AIはこれらの業務をどう変えていくのか
今後、AIが企業に導入されるケースが増えれば、職場の様相は一変する。そこで重要なのは、従業員が「人間が強みとする分野」をどう磨きあげるかだ。(2017/8/23)

CPUやGPUが「総合職」なら、TPUは「専門職」
Googleの「Tensor Processing Unit(TPU)」は 機械学習処理の救世主か
Googleの発表した「Tensor Processing Unit(TPU)」は、機械学習モデルのトレーニングと実行向けに設計された。CPUやGPUと比較したTPUの長所と短所について解説する。(2017/8/15)