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技術文書
その機械学習は本物? エンドポイントセキュリティを評価する3つのポイント
 アンチウイルスソフトは、長い間エンドポイントを保護する重要な防御手段だった。しかし、マルウェアは複雑化し、スパイウェア、キーロガー、バックドア、コマンド&コントロールサーバ、外部への送信など、さまざまな形態で提供されている。フィッシング攻撃はよく見ら...(2017/8/7 提供:パロアルトネットワークス株式会社)

講演資料
AIの精度が出ない…… 機械学習を実活用レベルに引き上げる「加速化」
 AI活用に欠かせないのが機械学習。大量データから傾向を分析させ、高精度な予測と判断を行わせる機械学習だが、環境構築に手間が掛かる、頻繁にコードを書き換える必要があるなど、導入するまでのハードルはまだまだ高い。 予測や判断などの特定タスクを行うモデルで...(2016/12/1 提供:日本マイクロソフト株式会社)

製品資料
機械学習を活用した精度90%の販売予測が「誰でも当たり前」にできる方法
 機械学習をビジネスに活用する用途の1つに販売予測がある。商品の発注量の予測を間違えると、商品が足りなくなって販売機会を失ってしまったり、逆に商品が多すぎて廃棄によるコスト増大を招いたりすることになる。予測精度を上げることができれば、こうしたロスを最小...(2017/8/2 提供:株式会社ノーチラス・テクノロジーズ)

製品資料
「機械学習」で膨大な情報を迅速に活用、ビジネスを進化させる分析手法とは
 テクノロジーの進化は現代のビジネスにおける課題を大きく変化させた。とりわけビジネスの“スピード”は重要な要素となっており、従来のプロセスをより効率化して迅速なビジネスを実現しなければ顧客の求める製品・サービスを提供することは難しくなっている。 目まぐ...(2017/9/21 提供:インテル株式会社)

Webキャスト
「エンドポイントセキュリティ」は機械学習だけで十分なのか?
 攻撃者の標的となる情報やアプリケーションが存在するのは、クライアントPCやサーバといったエンドポイントだ。サイバー攻撃の実害を防ぐためには、エンドポイントセキュリティの強化が不可欠となる。これまでもエンドポイントセキュリティは基本的な対策として取り組ま...(2017/2/24 提供:株式会社シマンテック)

製品資料
自社に最適なAI活用パターンは? 事例に学ぶAIの業務活用
 AIを業務で活用する取り組みは、行政から交通機関、製造業から流通、医療、教育機関まで及んでいる。それぞれの業種では既にAIを導入した効果も報告されており、銀行の研究機関では分析工数を60%削減した他、製造ラインでは画像データ解析による検品工程の省人化、生産...(2017/7/28 提供:日本電気株式会社)

製品資料
機械学習で分析モデル選択を自動実行 予測分析を極限まで簡素化する仕組みとは?
 企業や組織がより多くの顧客セグメントや事業セグメントにアナリティクスを適用するようになると、多くの場合は、予測モデルに求められる詳細レベルが高まっていく。その結果、より高度なモデルをより多く開発しなければならないが、ほとんどの分析担当者やデータサイエ...(2016/12/26 提供:SAS Institute Japan株式会社)

製品資料
多次元機械学習とビッグデータで高度な脅威を防止・検出し回復
 サイバー攻撃はその勢いを年々増している。2015年の調査によると、大企業6社当たり5社が標的型攻撃の被害を受けており、その割合は前年から40%増加した。また新しいマルウェアは1日当たり100万も生み出されていると推定される。 この状況に対応するために、大量のデー...(2016/5/23 提供:株式会社シマンテック)

製品資料
ディープラーニングには「GPU」か「FPGA」か? 画像処理の高速化で大きな差
 機械学習に大きな進化をもたらした「ディープラーニング」。その中核を成すニューラルネットワークの技術には、動画などの処理に優れた再帰型(RNN)と静止画などの処理に優れた畳み込み型(CNN)がある。近年、機械学習の分野でGPU(Graphics Processing Unit)の導入...(2017/10/2 提供:インテル株式会社)

技術文書
Computer Weekly日本語版 5月10日号:システム導入を阻む反対派への対処法
 Computer Weekly日本語版 5月10日号は、以下の記事で構成されています。■Red Hatいわく「ライセンスだけでは本物のオープンソースとはいえない」■破産した英HMVが断行したITコスト削減■クラウド移行を加速するオーストラリアのME銀行■ブルームバーグのデータサイエ...(2017/5/10 提供:アイティメディア株式会社)

製品資料
GPUで高集積化が進むAI/深層学習向けHPC基盤のポイントは?
 High Performance Computing(以下、HPC)は、大気シミュレーターや流体シミュレーションといった大規模な物理演算などに特化した利用がほとんどだった。しかし、AI・人工知能、機械学習、深層学習、さらには、ビッグデータのビジネス活用の普及によって、HPCシステムで...(2017/7/26 提供:日本ヒューレット・パッカード株式会社)

製品資料
進化する「データ活用プロセス」、自動化・最適化を組織全体で実践する方法
 データは適切に活用してこそ、成果につながる。ビジネスにおいてはデータに基づく洞察の大切さはもちろん、成果を得るには迅速な行動が不可欠だ。できることなら、業務遂行上のさまざまな意思決定を自動化させていくことが望ましい。 自動化は判断の遅れを避け、意思決...(2017/5/17 提供:SAS Institute Japan株式会社)

製品資料
未知のマルウェアや脆弱性を使った攻撃を未然に防ぐ「3つの防御アプローチ」
 エンドポイントセキュリティの定番といえるアンチウイルス製品だが、既知のマルウェア対策に特化しており、新種のマルウェアや新たな脆弱性を利用した未知の攻撃には不安がある。企業を狙う標的型攻撃は日々進化しており、未知の攻撃を防ぐセキュリティ対策が求められて...(2017/3/10 提供:株式会社日立ソリューションズ)

製品資料
ロボットがビッグデータ分析を自動化――予測分析モデルを誰でも利用可能に
 ビッグデータから知見を引き出す「データサイエンティスト」が脚光を浴びる中、ビッグデータ分析の需要は増え続けており、データサイエンティスト不足が顕著になっている。その専門性を有効活用するためにも、データサイエンティストには彼らにしかできない分析に専念し...(2017/2/9 提供:新日鉄住金ソリューションズ株式会社)

プレミアムコンテンツ
ディープラーニング一色ではない、人工知能研究の現状と今後の展望
 ITやICTの領域ではもちろん、製造業においても取り上げられる機会の増えた「人工知能」だが、日進月歩の勢いで発展している領域だけに、その研究と社会実装がどのような状態にあるのかを把握することは容易ではない。 世間的には自動運転車や会話するロボット、世界チ...(2017/1/12 提供:アイティメディア株式会社)

Webキャスト
AI・人工知能時代のビジネスを加速するHPC基盤――その課題と解決法とは?
 従来、一部の学術機関や専門的な組織の特定用途でのみ使われてきたHPCが、一般企業にとっても重要なものとなってきている。目的は、人工知能や機械学習、深層学習を利用したデータ予測のビジネス活用にある。例えば、購入者と商品の相関関係を解析し、それをビジネスに...(2017/8/3 提供:日本ヒューレット・パッカード株式会社)

Webキャスト
「Spark」を動画で徹底解説、高速ビッグデータ分析環境を簡単に構築する方法
 これまでビッグデータ分析技術といえば「Apache Hadoop」が利用されてきたが、処理速度には課題があった。そこで、インメモリ技術による高速処理を特徴とし、機械学習ではHadoopの10〜100倍という速度を誇る「Apache Spark」を採用する企業が増えている。 利用が進む背...(2017/2/17 提供:日本アイ・ビー・エム株式会社)

製品資料
エンドポイントセキュリティを徹底解説、多層防御に採用すべき技術は?
 近年は多数のベンダーや新興企業から、マルウェア感染の阻止に向けたエンドポイントセキュリティ製品が次々と登場している。しかし、年間で数億にも及ぶマルウェアの亜種が発見される状況では、多くの製品に見られるような限定的な保護機能では十分な対策とはならない。(2017/8/2 提供:株式会社シマンテック)

事例
ベンチャー企業に聞くWatson活用法――AIで自社サービスに「付加価値」を
 ホテル・旅館にとって客室単価の設定は、非常に難しい作業だ。季節やイベント、天候などによって需要の変動幅が大きく、構造化・非構造化を問わないデータの分析が必要だ。加えて、近年の客室プランは細分化しており、個々の設定をするには人手が欠かせない。 このよう...(2017/10/5 提供:日本アイ・ビー・エム株式会社)

製品資料
出荷のロスと機会損失を低減、誰でも60〜90%の精度で受注予測できる方法とは?
 卸売業やメーカーの受注予測は、精度が悪いとロスや機会損失が発生し、業績悪化の原因となる。しかし、受注予測は現場のベテラン担当者の経験や勘に依存しているケースも多く、担当者のスキルによって精度にばらつきが出てしまったり、退職や異動により業務に支障が出て...(2017/8/8 提供:株式会社ノーチラス・テクノロジーズ)

製品資料
「LINPACK」だけでは評価できないコグニティブ時代のHPCシステムの新常識
 近年、多くの業界でハイパフォーマンスコンピューティング(HPC)やハイパフォーマンスデータアナリティクス(HPDA)が脚光を浴びている。その背景には、モバイル、IoTといった分野におけるデータ量の急増や、その分析を支えるコグニティブコンピューティング、深層学習...(2017/5/18 提供:日本アイ・ビー・エム株式会社)

技術文書
Hadoopに使いやすさと自動化を──OSSとエンタープライズ機能の融合
 データの大容量化と多様化が進む中、さまざまな種類の膨大なデータを低コストで格納し分析するためにHadoopの採用を検討する企業が増えている。しかし、Hadoop内部に格納されているデータから重要な洞察を引き出すためには、予想以上に高度なスキルと多大な労力が必要だ...(2015/7/16 提供:日本アイ・ビー・エム株式会社)

レポート
「第1回 AI・人工知能 EXPO 」展示会レポート
ディープラーニングや機械学習、ニューラルネットワーク、AIアプリケーションなど、AIに関する最新の技術が集まる専門展。本レポートでは、注目の各ブースで聞いた話を、豊富な写真とともにまとめている。展示会に参加できなかった方への情報共有として、また、参加したが...(2017/10/5 提供:株式会社アペルザ)

製品資料
未知のマルウェアを高精度で検出、新しいアプローチによるエンドポイント対策
 遠隔操作や情報漏えいに直結するゼロデイ脆弱性は、今なお発見され続けており、多くの企業がその対応に追われている。その一方で、既知のマルウェアだけでなく、従来のウイルス対策ソフトでは検出できない未知のマルウェアも急速に増加している。 このように従来型の対...(2017/3/15 提供:株式会社日立ソリューションズ)

製品資料
Hadoopクラスタのスケーラビリティ/パフォーマンス/セキュリティを確保するためのポイントを探る
 大規模分析で古くから使用されているSQLのスキルを利用し、Hadoopを含むあらゆるソースからのデータを検索し、可視化したいというニーズは、ビッグデータ分析に取り組む企業にとって一般的なものだといえる。IBMのHadoop実装であるInfoSphere BigInsightsに搭載されてい...(2015/6/18 提供:日本アイ・ビー・エム株式会社)

レポート
業界ごとに見る「創造的破壊」の現実――ビジネスの変化はどう進むのか?
 現在、あらゆる分野のビジネスにおいてデジタル化の波が押し寄せている。世界中の企業でデジタルディスラプション(デジタルによる創造的破壊)が起こっており、ビジネスモデルやビジネスプロセス、製品やサービスなどが一変してしまうケースも少なくない。 デジタルデ...(2017/9/20 提供:日本ヒューレット・パッカード株式会社)

製品資料
「SDS」を宝の持ち腐れにしない、今どきのストレージ運用管理法
 ビッグデータの蓄積・分析や機械学習、高度な自律性などの機能を備えたコグニティブシステムが注目されている。得られたデータから洞察を引き出して新たな顧客体験を提供できれば、ユーザーの心を強くつかむことができる。 この新たなシステムを導入する際には、ストレ...(2017/7/3 提供:日本アイ・ビー・エム株式会社)

事例
IoTアプリ開発事例集──10社の事例で「IoTの可能性と開発基盤の要件」を知る
 世界中の企業で「モノのインターネット(IoT)」の活用が進んでいる。ソフトウェアやセンサー、IPに対応した接続機能が製品に組み込まれ、膨大なデータを活用することで新たなサービスが生み出されている。 そうした状況で世界中の企業で導入されているのが、本コンテ...(2017/6/26 提供:PTC ジャパン株式会社)

レポート
急増する「脅威メール/標的型・ランサムウェア」あらゆる企業に必要な対策は?
 メールを侵入経路とするマルウェアが国内で急増している。2016年第4四半期におけるウイルス・不正プログラムの検出数は、前年同期比で600%以上という急拡大を見せた。さらに中小企業への攻撃が年々増加するなど、サイバー攻撃は規模や業種を問わず拡大しており、あらゆ...(2017/4/21 提供:ファーストサーバ株式会社)

製品資料
CRMやERPなどのビジネス機能を1システムで――統合型パッケージの実力は?
 現在のビジネスでは、さまざまな形で収集されたデータを分析し、先読みした行動や迅速な対応につなげていくことが求められている。また、各種データや分析結果を迅速かつ効果的に社員間で共有することも競争力を向上させる上で欠かせない。 従来は、このようなシステム...(2017/4/11 提供:日本マイクロソフト株式会社)

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