テレワークが当たり前になり、働き方の常識が大きく変わった。企業はDXを推進する上で、こうした変化を捉えて組織構造やリーダーシップのスタイルを見直す必要がある。どう見直せばよいのか。
2021年はビジネスそのもののスピードを加速させる技術に注目が集まるだろう。リアルタイムのデータ処理を可能にする技術分野や、機械学習モデル開発の効率化、といったトレンドを探る。
量子コンピューティングとともに、ニューロモーフィックコンピューティングの実用化が急がれている。両者の使い道の違いは何か。ニューロモーフィックコンピューティングが必要な理由とは何か。
システムを最新化し、ビジネスの変革を加速させる上で重要な意味を持つトレンドは幾つかある。その中から「ノーコード／ローコード開発」「マルチクラウド」を解説する。
テレワークの普及は人材採用に寄与するとの声があるものの「IT人材不足がビジネスの妨げになっている」と悩む企業はいまだに少なくない。ITリーダーが取り得る現実的な解決策は。
IBMやMicrosoft、AWSなど複数の企業の量子コンピュータを利用できるようになりつつある。今後、これらの性能、そして量子超越性といえる性能を定量化する必要がある。AtosのQ-scoreがそれを実現するかもしれない。
ITリーダーがDX実現に向けて求められる役割の中には、企業文化に関係することも含まれるようになる。具体的な役割を理解する上で重要なキーワードが「アジャイル」だ。
人の代替となる“AI従業員”には、人と同様に納税義務を課すべきだという考え方がある。のみならず特許や著作権など、人と同様の恩恵を受けられるようにすべきだと主張する専門家もいる。それぞれの言い分は。
Starburst Dataが1億ドルの資金調達を発表した。「PrestoSQL」から名称変更した「Trino」をベースにしたデータアナリティクスツールの開発を手掛けるベンダーだ。
高速なデータ処理への需要を受け、拡大しつつあるのがIntelの「Optane」などを含む新興メモリ市場だ。メモリ分野は将来的にどう変わるのか。
サードパーティーcookieの利用が制限されたら、どのようにして広告をパーソナライズすればいいのか。主要な5つの代替策のうち3つを紹介する。
AMD、Intel、NVIDIAの半導体ベンダー3社が打ち出す買収戦略で、半導体市場は騒がしくなっている。中でもNVIDIAのArm買収は市場の勢力図を塗り替える可能性がある。ただし買収の先行きは不透明だ。
新型コロナウイルス感染症の問題が続く中で、顧客ニーズが大きく変化している。こうした中、デジタルトランスフォーメーション（DX）を推進する企業のITリーダーが直面する課題とその解決策は。
NVIDIA、AMDなど競合の半導体ベンダーが勢いづく中、Intelの存在が相対的にかすんでいる。かつて支配的な力を誇った“巨人”Intelは、何か間違いを犯したのか。そうだとすれば、何を間違えたのか。
大容量データを扱う用途が広がってきたことで、コンピューティングの主役だったCPUだけでは対処できなくなりつつある。どのような新たな技術が役立つのか。GPUやメモリの観点で注目すべき点は。
データプライバシー管理に関わる業務を効率化し得るのがAI技術だ。どのような用途があるのか。
相次ぐM＆Aで、企業向けのプロセッサ市場の競争は激化している。IntelとNVIDIAに対して、AMDはXilinxの買収で攻勢を掛ける。勝算はあるのか。
データプロフェッショナルの労力削減につながるAIデータプライバシーツールは、多くの点で企業に恩恵をもたらす。本稿ではこの技術の用途について解説する。
AMD、Intel、NVIDIAの主要半導体ベンダー3社がそれぞれ同業の買収を決断した。AMDは約350億ドルを投じてXilinxを買収することを決めた。プロセッサ市場におけるAMDの狙いとは。
データプライバシー管理にAI技術を利用すれば、業務の労力削減が期待できる。ただし過度な期待は禁物だとの声もある。どういうことなのか。
企業は広告をパーソナライズする手段としてサードパーティーcookieを利用できなくなったら、他にどのような代替手段を持ち得るのか。主要な5つの代替策のうち、2つを紹介する。
高度化するAI技術やデータ分析の要件を満たすには、コンピューティングとストレージの双方に変化が必要だ。まずCPUに集中しがちなデータ処理の負荷をいかに分散させるかという観点で、注目すべき技術を考える。
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