データの複製に敵対的生成ネットワーク（GAN）を用いることは、人工知能（AI）技術に潜む最大のリスクの1つとされている。だが、企業は有益なコンテンツの作成にディープフェイクを使うことも可能だ。
Forrester ResearchとFrost & Sullivanの調査は、2020年の医療ITのトレンドは「遠隔医療」と「健康の社会的決定要因を分析するツール」が支持を広げると予測する。その理由は何か。
Amazon Pollyは、ディープラーニングを利用してブランドイメージに合わせた音声を生成できる。オーストラリアの銀行は、コンタクトセンターに「オーストラリア英語」で応答するAIを導入しようとしている。
ロボティックプロセスオートメーション（RPA）や人工知能（AI）技術を活用することで効率的にペーパーレス化を進めることが期待できる。ただしコンプライアンスのリスクに対処する必要はある。
ある美容院は、受付スタッフが応対し切れなかった電話問い合わせ件数が1カ月当たり約560件に上っていた。電話応対のために人工知能（AI）アシスタントを導入したことで、どのような成果があったのか。
金融業界では、将来的に人員をAIに置き換える動きが始まると予想されている。一方でAIを行員のトレーニングに利用して人材の強化に取り組んでいる銀行もある。AIが職を奪うとは限らない。
ドキュメントのデジタル化にRPAや機械学習を生かす動きが広がり始めた。こうした取り組みを進める企業が目指すのは、コスト効率が良く、環境に優しいペーパーレス職場だ。
マーケティング担当者は機械学習がもたらす可能性を無視すべきではない。ただし機械学習があらゆるマーケティング活動にメリットをもたらすわけではないことに注意が必要だ。
企業は一人一人の消費者に合ったデジタルマーケティング戦略を生み出す必要に迫られている。そこで役立つのが機械学習だ。なぜなのか。
AIの導入事例は珍しくなくなったが、特定製品の実際についての情報はまだ少ない。ここでは「Salesforce Einstein」と「SAP Leonardo」の事例を紹介する。
大手からスタートアップまで、国内外のベンダー各社が研究開発を進める「量子コンピュータ」。その基本的な仕組みと用途、現状の課題を解説する。
ユーザーはなぜその行動を取ったのか。ユーザーの行動の原因と結果を理解することはビジネスの成功に直結する。機械学習によって因果関係を分析する因果推論が次のトレンドになるだろう。
『GraphQL for Modern Commerce』の著者による、GraphQLのメリットとデメリット。これを読むと、REST APIだけでの開発がいかに絶望的であるかが分かる。
「プロセスマイニング」は企業に何をもたらすのか。企業がプロセスマイニングを導入するきっかけとは何か。プロセスマイニングの第一人者であるウィル・ファン・デル・アールスト氏に聞いた。
RPA型botは、単純な作業を自動化するだけではない。人間と協働して高度な作業を実行する「アテンド型」botと、複数の技術を組み合わせた「ハイブリッド型」botについて説明する。
CES 2020にIBM Researchのディレクターが登壇。量子コンピュータのプログラミング方法を学ぶ必要性を訴え、量子コンピュータの基礎理論やIBM Qの現状を解説した。
いち早くAI技術を活用した企業は、AI技術を自社のビジネスに積極的にどう生かしているのか。先駆的な企業の話から、AI技術の可能性を明らかにする。
地上でどのようなネットワークでも直面する問題として、ハードウェアの老朽化がある。宇宙空間にある人工衛星を使った「衛星IoTネットワーク」を構築する場合、どのような問題が発生するのだろうか。
「AutoML」（自動機械学習）をうまく活用すれば、データサイエンティストの業務負荷を軽減できる可能性がある。ただし他の技術と同様、AutoMLは万能ではない。
RPAのソフトウェアロボットは大きく分けて3種類ある。中でも一般的な、人の介入なしに単純作業を自動化する「非アテンド型」ソフトウェアロボットの特徴を説明する。
人材採用にAI技術を活用すれば、人が持つ意識的なバイアス（偏り）や無意識的なバイアスを排除できると考える人は少なくない。だがAI技術で全てが解決できるわけではない。
人工知能（AI）技術の進化や多様化は、自然言語処理のさらなる高度化をもたらし、企業のクラウド利用に影響を与える可能性がある。それはどういうことなのか。専門家の声を基に2020年のAI関連市場の動向を予想する。
多くのサプライヤーが機械学習アプリケーションを製品化し、誇大宣伝を繰り返している。だがユーザー企業はサプライヤーの思惑通りに踊る気はまだないようだ。
多忙なデータサイエンティストの業務負荷をいかに軽減するか。その有力な手段となり得るのが、機械学習モデルの設計や構築を自動化する「AutoML」（自動機械学習）だ。どのような業務を効率化できるのか。
1990年代以降に生まれた「ジェネレーションZ」世代にとって、人工知能（AI）技術と自動化技術は仕事を助ける手段だが、不安の声もある。それはなぜなのか。
ある医療IT専門家は、音声認識と機械学習が医療業界に重要な影響を与える技術になると予測する。その理由とは。
シンガポール発のプロジェクトがApache Software Foundationのトップレベルプロジェクトに昇格。ディープラーニングモデルを効率的に分散トレーニングさせることができ、既に実用化されているという。
人工知能（AI）技術を取り巻く動きの中で、2020年に注目すべきものは何か。RPAにAI技術を組み込んだ「IPA」や説明可能なAI技術、対処すべき課題であるAI技術の偏見や倫理にまつわる問題を取り上げる。
プロセスオートメーション分野の製品分野は多種多様だが、違いはほとんどないと見る専門家もいる。一方で機械学習などの新たなテクノロジーを組み合わせて、より高度な処理を実現する新しい製品分野も登場している。
フィンランドのIT企業がIBMやGoogleに対抗して独自の汎用量子コンピュータ＆量子プロセッサを実現しようとしている。フィンランドの産官学連携プロジェクトは成功するのか。
PC向けBIアプリのユーザーインタフェースをモバイルデバイスに無理に移植しようとしてもうまくいかない。そうであればむしろ、モバイルデバイスならではの新しい体験を作ることを目指すべきだ。
「RPA」「DPA」「BPA」など、プロセスオートメーション分野のテクノロジーを指す用語が多様化している。それぞれどのように異なるのだろうか。
業種／用途特化型検索サービスはそれぞれユニークな特徴と機能を備え、特殊な使い方を提案している。こうしたサービスとGoogleなどの汎用検索エンジンの決定的な違いとは何か。
AWSとNFLの新たな提携は、機械学習などのAI（人工知能）技術を利用して、選手のけがのリスクを軽減することを目指している。この提携は、両者が「Next Gen Stats」プログラムで進めてきた協業に基づいている。
AI技術には性別や人種のバイアスに基づいた判断をしてしまうリスクがある。バイアスを軽減し、公平かつ正確な判断をするAIシステムを構築する方法を考える。
BIベンダーの中には、簡潔な洞察を提供する効果的なモバイルアプリを開発している企業がある。一方でPC向けのダッシュボードをスマートフォンで再現しようと奮闘しているBIベンダーもある。
NoSQLデータベース、インメモリデータベースが成熟し、リレーショナルデータベースの代替たり得る存在となった。さらにマイクロサービス化がこの流れを後押ししている。
機械学習を導入する際は、幾つかのハードルを越えなければならない。その有力な手段となり得るのが「FaaS」だ。それはなぜなのか。
RPAを高度化した技術である「インテリジェントプロセスオートメーション」（IPA）は、ソフトウェアロボットに「学習」させることができる点が特徴だ。学習によって何が可能になるのか。IPAの利用例を基に説明する。
Googleの検索エンジンがいかに優れていても、汎用的であるが故に限界がある。一方で特殊な用途や特定の業界に特化することによってしか実現しない検索サービスが存在する。
量子コンピュータは、機械学習をはじめとする人工知能技術の可能性を広げると専門家は指摘する。両者の組み合わせは、どのような業界に、どのようなメリットをもたらすのか。
JavaScriptで独自アプリを開発・実装でき、TensorFlow Liteを利用したAIアプリも作れる。ハードウェアは分解も容易。そんな開発者を刺激する要素満載のスマートウォッチとは？
感情分析では言葉で表現されない顧客のフィードバックが入手できる。Netflixは加入者を引き付け、つなぎとめる目的で、この手段を利用した。
ブロックチェーンの信頼性はフードトレーサビリティの確保に役立つ。ただし新技術にありがちな課題から、ブロックチェーンの可能性に懐疑的な視線を向ける専門家もいる。
Googleは、ユーザーがもっと説明可能なAIモデルを開発してデプロイできるようにする新たな製品群「Explainable AI」を発表した。その中身とは
「RPA」より高度な業務自動化技術として、AI技術を組み込んだ「IPA」がある。IPAはRPAと何が違うのか。
女子テニス協会（WTA）がSAPと開発した分析ソフトウェアの新機能が、2020年の「全豪オープン」に合わせて利用可能になる見込みだ。こうした分析ソフトウェアは選手やコーチにどのようなメリットをもたらすのか。
アルゴリズムによる仕事の割り当ては、従業員にとっても雇用主にとっても恩恵があるかもしれない。だが人材を尊重しながら公正に仕事を割り振ることはできるのか。
新型コロナウイルスの感染拡大で注目される「巣ごもり消費」に関する意識――カンム調査
外出控えムードの中、消費意欲は「自宅でのエンタメ」に向かっているようです。
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今回は、2020年2月度における中国、台湾、日本市場におけるiOS「メディカル」モバイルア...
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国内の主力企業のSDGsへの取り組みやESG活動に対して1万500人に聞いています。
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