2017年、データ分析関連の記事で最も読まれたのはどんなテーマだったのか。TechTargetジャパンの関連記事ランキングから探ります。
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。
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。
IT活用で挑む顧客満足向上施策とはどのようなものか。創業60年を超える老舗ホテルの取り組みに学ぶ。
今、単なる画像認識や機械学習までもがAIとして過大に宣伝され、企業導入が進まないという事態を招いている。誇大宣伝や誤ったイメージから逃れ、AIに正しくアプローチする方法とは？
『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。
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。
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。
コネクテッドカーもIoTデバイスの一種である以上、セキュリティの脅威と無縁ではいられない。自動車メーカー各社はどのようにして自社のネットワークを安全に運用できるのか、慎重な判断が必要だ。
未来の象徴として描かれてきた空飛ぶ車が、技術的に実現可能になりつつあるという。Uber Elevateの試みを紹介する。
「Amazon Alexa」「Google Home」「Siri」などの仮想アシスタントは、消費者の間では人気が高いが、企業導入は進んでいない。しかしITプロフェッショナルたちは、これらを企業向けに利用できないかと考えている。
日立製作所は、Hitachi Vantara（日立ヴァンタラ）の設立とIoT基盤「Lumada」の商用リリースを掲げ、デジタル変革市場の競争に参入した。
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。
Amazon の音声アシスタント「Alexa」を調理場で活用する米バーベキューレストランチェーン Dickey’s Barbecue Pitの事例を見ていこう。
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。
フランスのスタートアップ企業マジェンシーは、タブレットによる情報共有を可能にする会議ソリューションに、人工知能（AI）を活用した音声認識機能やデータ分析機能を追加した新製品を発表した。
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。
自動運転車がカーレースの世界にも進出しつつある。AI搭載の「ロボカー」が、時には過酷にもなり得る環境での高速運転に耐え、緻密な状況判断でレースを制する日は来るのだろうか。
人工知能（AI）技術に関する誇大広告が世にあふれている。AI技術の真の可能性を生かしたいのなら、できること、できないことを正しく理解することが大切だ。
「企業のIT系社員は、AIに仕事を奪われる未来を恐れている」というのは間違いだ。多くの専門家は、AIが彼らの仕事を補佐すると指摘する。データ管理など、AIは人ができない仕事をこなしてくれるからだ。
ドローン市場規模は、2016年に80億ドルに達した。オンデマンドサービス市場が拡大する今日、配送用ドローンの導入と実用化は、いよいよ現実的になってきている。
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。
ディープラーニング（深層学習）モデルを本番環境に導入して、ビジネスに良いインパクトを与えようとするなら、モデルの設計やテストのような基本事項に目を向けることが重要となる。
「Salesforce Trailhead Live Tokyo」の講演内容から「IBM Watson」と「Salesforce Einstein」が連携することで企業にはどのようなメリットがもたらされるのかを探る。
「Amazon Echo」や「Siri」のような音声インタフェースのビジネス利用については、製造業での活用に期待が集まっている。しかし多くの企業では、音声操作技術の普及は進んでいない。その理由は。
機械学習やデータ分析は増加の一途をたどっている。その結果、コンピュータに仕事を奪われることを恐れている従業員もいる。だが、その心配はない。
イーロン・マスク氏の躍進はとどまるところを知らない。非営利の人工知能（AI）研究機関OpenAIは、革新的なAIシステムを発表した。物理的な作業のデモを1度見せるだけでシステムは同じ動きを再現する。
Microsoftは「Cortana」搭載端末の計画を発表した。Microsoftの参入で仮想アシスタントを職場で利用できる日が近づいた……のだろうか。
コンサルティング企業のDeloitteが新しく公開したレポートによると、非構造化データとその他のいわゆる「ダークデータ」を分析することで、大きなビジネス価値を得られる可能性があるという。
人工知能（AI）アプリケーションは多数のビジネスプロセスに貴重な洞察とサポートをもたらす。だが、今日の使用例は氷山の一角にすぎない。
「Amazon Echo」で利用されている音声アシスタント「Alexa」。この可能性をより広い用途に広げるのが「Amazon Lex」だ。その仕組みを見ていこう。
数年前、テクノロジー業界を席巻したのはソフトウェアだった。そのソフトウェアの中で主役の座に躍り出ようとしているのが機械学習アルゴリズムだ。こうした傾向には相応の理由がある。
GPU技術はかつて主にゲーマーが関心を持つ分野だったが、今では新型GPUがシステムに搭載され、ディープラーニングやAIアプリケーションの実行に使用されるようになっている。
インターネットに接続するデバイスから得たデータと、拡張現実（AR）を使った可視化技術の組み合わせによって、工場などで働く現場作業員の働き方が変わる可能性がある。
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