「Amazon SageMaker」「Cloud AutoML」を解説
機械学習を使いやすくするAWSとGoogleのクラウドサービス、その利点は
機械学習はデータサイエンスのスキルを必要とする複雑なテクノロジーだ。Amazon、グーグルなどのクラウドプロバイダーはAIをもっと使いやすいものにすることを目指しているが、まだ改善の余地もある。(2018/10/10)

現実の問題を解決できるか
HRテックで高まるGoogleやIBMの影響力 チャットbotを支える技術とは
人事業務におけるAI(人工知能)関連技術の利用が拡大するにつれ、大手ITベンダーへの依存が高まりつつある。ただし小規模ベンダーも独自ツールの開発を継続している。(2018/10/9)

ビジネスへの応用の期待が高まる
徐々に進化する量子コンピューティング IBMやGoogleは何を狙う?
技術ベンダーや技術ユーザーのおかげで、量子コンピュータのツールや研究が前進している。実用化はまだ先かもしれないが、この分野の開発は注目に値する。(2018/10/4)

チャットbotで煩雑さが劇的に減少
今まさに広がりつつあるAI人材選考、人間による評価とのすみ分けは
有望な求職者を見極める採用活動にAI技術を取り入れる動きが、企業の間で広がっている。だが注意しなければならない幾つかの落とし穴が存在する。(2018/10/3)

うるさい隣人問題も解消?
「Google Compute Engine」のシングルテナントVMがもたらす3つのメリット
Googleが使いやすさを考慮したクラウドサービスの探求を続けている。その一環で追加したのが専用のハードウェアに直接アクセスする仮想マシン(VM)だ。レガシーシステム特有の要件が必要な企業にも役立つ可能性がある。(2018/9/27)

データ分析を治療に生かす
注目の「バリューベースヘルスケア」、実現はアナリティクスが鍵
医療機関はバリューベースヘルスケアを導入し始めている。この考え方を取り入れ、ハイリスク患者を特定したり予防医療を実現したりする上で、アナリティクスは極めて重要な役割を担い得る。(2018/9/26)

プライバシー侵害の懸念も
iPhone XSでも採用 「顔認識」は利器か“凶器”か
顔認識技術がビジネスにもたらす可能性は幅広い。一方でプライバシーの侵害につながるのではないかという懸念もある。顔認識技術とどう向き合い、どう活用すべきなのか。(2018/9/24)

シンクライアントとしてのモバイルデバイス
機が熟した「スマートフォンで仮想デスクトップ」を本気で検討せよ
モバイルデバイスはシンクライアント市場に浸透していないが、これから人気が出そうだ。アプリケーション仮想化やデスクトップ仮想化ベンダーが、スマートフォンやタブレットへの対応を進めているからだ。(2018/9/21)

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。(2018/9/19)

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。(2018/9/19)

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。(2018/9/7)

7〜15年の間に実用化か
ポスト量子暗号に高まる期待、企業データの暗号化はこうなる
量子コンピューティングの競争が進む中、ポスト量子暗号への関心が高まっている。最高情報責任者(CIO)と最高情報セキュリティ責任者(CISO)がこの流れに乗り遅れないための方法を解説する。(2018/9/6)

患者の安全が第一
医療分野におけるAI技術活用、まずガバナンスを固めよう
AIは医療サービス提供者にとって恩恵になり得るが、米国医師会(AMA)のような団体は、患者の個人情報とプライバシーを保護するためのポリシーの策定を推奨している。(2018/9/4)

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。(2018/9/4)

Computer Weekly日本語版
機械学習で生じる問題を解決するPythonライブラリ登場
ダウンロード無料のPDFマガジン「Computer Weekly日本語版」提供中!(2018/8/25)

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。(2018/8/24)

各種のセキュリティ懸念に対処する
DNSのセキュリティ問題を自社で解決する方法
DNSは、インターネットの利用には不可欠のサービスだ。このDNSのセキュリティ関連の問題を削減/除去する手段と方法を簡単に紹介する。(2018/8/23)

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?(2018/8/16)

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。(2018/8/13)

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。(2018/8/9)

「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。(2018/8/9)

対象地域やネットワーク最大容量で比較
比較表:CDNプロバイダー主要10社の特徴を整理しよう
コンテンツデリバリーネットワーク(CDN)プロバイダーのネットワーク容量、サービスなどを分析した本稿のCDNプロバイダー比較表を利用して、各プロバイダーが重視するCDNを把握されたい。(2018/8/7)

汎用的処理にAWSのGPUを採用、コストと性能のバランスは
ナビタイムが全サービスをAWS移行 アンチパターンてんこ盛りでGPUは生かせるか
AWS採用に早くから取り組んできたナビタイムジャパンが、全サービスをAWSへ移行。同プロジェクトで得た効果と、同社サービスには不向きだと考えられる「GPUインスタンス」の活用で目指す効果について詳しく語った。(2018/7/31)

「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。(2018/7/20)

「モバイル化」「マーケティング」がキーワード
一流IT人材を採用できるツール/サービス 人事部はどう活用している?
一流の人材を雇用したいなら戦略が必要だ。採用競争に勝利するために、そして採用後のミスマッチを防ぐために、企業とその人事部門が行える取り組みと採用支援ツールの活用方法を紹介する。(2018/7/10)

AIがIT運用をサポート
AIOpsツールはIT運用担当者の「働き方改革」を実現するか
AIOpsツールでは、予測分析、正常性評価、予防措置の提案が可能になる。発生した問題に反応して解決するために面倒な作業全てをこなす管理業務はなくなる。(2018/7/9)

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。(2018/7/6)

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。(2018/7/4)

パフォーマンスを維持する負荷分散戦略
ハイブリッドクラウド向けロードバランサー、3つの最適化戦略とは
ハイブリッドクラウドでは、アプリケーションの可用性を確保し、高いパフォーマンスを維持するための負荷分散が重要だ。負荷分散戦略のガイダンスとなる3つの疑問と、導入を成功に導く3つの原則を紹介する。(2018/7/3)

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。(2018/7/3)

IoTセキュリティや“脆弱パスワード”問題に対処
無線LANの新プロトコル「WPA3」 「WPA2」との違いは?
「WPA2」の後継となる、無線LANの新たなセキュリティプロトコルが「WPA3」だ。従来のWPA2とは何が違うのか。(2018/6/29)

GDPRやセキュリティの観点からも考察
ネイティブにこだわらないモバイルアプリケーション開発(MADP)「Sapho」とは
エンドユーザーは、通知や複雑なインタフェースにうんざりしている。本稿では、あるモバイルアプリケーション開発(MADP)ベンダーが現代のユーザーの要求に応える方法を紹介する。(2018/6/29)

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。(2018/7/2)

トポロジカル量子ビットに自信
Microsoftの量子コンピュータがAzureに投入されるのはいつか?
Microsoftは、トポロジカル量子ビットを応用した量子コンピュータの実現に自信を見せる。同社の量子コンピュータへの取り組み、そしてその展望を紹介する。(2018/6/29)

業界の半分の離職率を達成
「7カ月続いたら良い方」離職率の高い職場を変えた“不満を見極める”機械学習
コールセンターの離職に歯止めをかけるために始めた機械学習で、離職率が大幅に改善したという。ITサービスベンダーTELUS InternationalのCIOが解説する。(2018/6/29)

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。(2018/6/27)

患者データを守る
AI技術で全トラフィックを監視 医療データのセキュリティ確保を目指す病院
機械学習などのAI技術を利用したソフトウェアを使って、医療システムのネットワークを監視・可視化し、患者データのセキュリティ強化を実現している医療機関がある。ソフトウェアの利点と、導入の際の困難とは。(2018/6/26)

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。(2018/6/22)

Arubaなどが製品を開発
ワイヤレスネットワークを分析して問題を特定 始まっているAIによる自動診断
高度なネットワーク分析ツールはパフォーマンスを評価し、ビジネスへの洞察を提供する。だが、分析によってネットワークの全体的視点が得られるのはもう少し先のことだ。(2018/6/20)

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)

新薬開発を加速するテクノロジー
ビッグデータから生まれた「合成対照群」のインパクト 新薬開発の歴史を変え得る理由
新薬開発で多くの製薬企業が直面している課題の1つが治験参加者の確保だ。過去に実施された治験のデータ再利用がその解決策となり得る。過去の治験データ活用が臨床開発現場にもたらすインパクトとは。(2018/6/21)