AI活用には、ストレージ、ネットワーク、コンピューティングの3要素が欠かせない。それぞれどのような要件を満たす必要があるのか。素早く実装する方法や、最適な組み合わせは？ 業界の最前線で活躍するキーパーソンたちが解説した。
人工知能（AI）技術をビジネスに取り入れるためには、データ分析やAI技術の専門家が必要となる。そうした人材を確保することが難しい企業でAI技術を活用するための方法を紹介する。
AIを自社業務に適用するには“学習”が不可欠だが、どんなデータをどれだけ学習させればよいか分からないという声も多い。画像認識や音声認識、照会応答といったユースケースを基に、企業側で行うべき学習の種類や必要なデータを解説する。
多くの組織が直面している「ナレッジ継承」の問題を解決する方法として、AIの活用が注目されている。言語化が難しい「暗黙知」、検索が困難な「形式知」という2つの側面から、AIがどのように貢献するのかを解説する。
多様な業務領域での活躍が期待されるAIだが、その導入ハードルは高いと思われがちだ。ただ、身近なビジネス課題に対して、用途に応じたAIサービスを適用するなら、数週間という短期間で導入することも可能になっている。
便利そうに見えて実は別サービスへの誘導だったり、他の製品と組み合わせにくかったりと「マーケティング支援ツールは複数あるが、何の思惑もなく利用企業の価値向上を支援するものは意外と少ない」という。では何を選択すべきか。
「ディープラーニング（深層学習）」の活用に踏み出そうとする動きが広がっているが、自社で実装するにはハードルも高い。どうすればディープラーニングの恩恵をスムーズに享受できるのか、その最適解を探ってみたい。
第3次AIブームが起こっているがAIをビジネス活用できている企業は少ない。その理由はAI活用を始めようとする企業がつまずく「3つの不足」にあるという。
「第3次AIブーム」といわれる今日だが、AIの価値を引き出すには分析基盤の効率化が欠かせない。そこで、オープンソース関連の技術書で多数の著作を持つエヴァンジェリストに、効率化の秘訣を聞いた。
ビジネスでAI（人工知能）を活用するには、大量の学習用データをいかにうまく蓄積できるかが問われる。そのために必要とされる「AI時代のストレージ」に求められる要件とは。
かつては「未来の技術」として遠い存在だったAI関連技術。現在では身近なところにまで活用が進んでいる。本稿では人気セミナーの講演内容を紹介し、AI関連技術の今とこれからについて考える。
なぜクラウド全盛の今「メインフレーム」が再び脚光を浴びるのか
メインフレームを支える人材の高齢化が進み、企業の基幹IT運用に大きなリスクが迫っている。一方で、メインフレームは再評価の時を迎えている。
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