データ駆動、データ主導が叫ばれて久しいが、60％の経営幹部はデータを信頼していない。経営にデータを生かすには、データ品質の向上が不可欠だ。その答えは2つある。
量子コンピュータの設計には多数の要因が影響する。これらの最適な組み合わせを見つけるのに役立つと期待されているのが、マルチフィジックスモデリングだ。研究の最前線では何が起きているのか。
人の心理を読み解く「神経言語プログラミング」（NLP）が、データ分析をより簡単に、より効率的にする可能性があるという。NLPはデータ分析にどう寄与するのか。
Meta Platformsが開発したスーパーコンピュータ「AI Research SuperCluster」（RSC）は、幾つかの問題を抱えていると専門家が指摘する。主な問題は「環境問題」と「倫理問題」だ。
データ管理部門は完璧なデータ管理を強いられている。彼らをこの「不可能への挑戦」から解放し、データ品質を向上させるにはどうすればいいのか。
Meta Platformsが開発したスーパーコンピュータ「AI Research SuperCluster」（RSC）は、同社のこれまでのシステムとどう違うのか。どのようなハードウェアで構成されているのか。
多くの企業がデータに基づいた意思決定に取り組んでいる。問題はデータ品質だ。データ品質を向上させる試みは、コロナ禍によって阻害されたという。なぜコロナ禍が影響するのか。
CPUに加えてGPUを併用する動きがある。GPUはグラフィックス処理用ではなく、CPUのタスクを肩代わりする役割として活用が進む。2つをどう使い分けるのが賢い選択なのか。
AI技術と自動化技術という2つの技術を組み合わせれば、リアルタイムの行動につながる洞察を提供できるとアナリストは指摘する。アナリストの発言から、アナリティクスのトレンドを読む。
企業のデータ分析を支援する「データマネジメント」ツールには、さまざまな選択肢がある。データマネジメントの主要なベンダーと製品をまとめた。
金融業界の企業がAIツールの導入を進める際に、対処が必要なのが「説明責任」に関する課題だ。クレジットカード会社を例に、具体的に見ていこう。
楽天グループは、全社的に利用するデータウェアハウスにGoogleの「BigQuery」を採用した。同社がデータ分析システムのクラウド移行を決意した課題と、「Google Cloud Platform」を採用した理由は。
金融業界の企業の間で、AI技術を組み込んだツールの導入を「避けられないもの」だと考える動きが広がっている。一方で金融業界がAI技術を積極的に活用する上では、解決すべき課題がある。それは何なのか。
人間の脳を模倣できれば、少ない電力で高度な演算が可能になる。イエーテボリ大学と東北大学の共同研究プロジェクトがこの分野で成果を出している。
Meta Platformsは、機械学習モデルをトレーニング可能なスーパーコンピュータ「AI Research SuperCluster」（RSC）の開発を進めている。専門家が考える、同社にRSCが不可欠な理由とは。
AI技術を活用したデータ分析「拡張分析」は、企業のデータ活用をどのように支援するのか。拡張分析が担う役割、利用に際して必要なデータ、実際の使用例を解説する。
株主利益を最優先とする「株主資本主義」から、利害関係者全ての利益を追求する「ステークホルダー資本主義」へと、世の中の価値観が変わりつつある。この変化の中で重視すべきサステナビリティ向上のトレンドは。
さまざまなベンダーがクラウドRPAを提供する中、オンプレミスRPAに偏っていたユーザー企業のニーズに変化が見え始めた。「今後の新規導入はクラウドRPAが主流になる」と専門家は言い切る。その理由は。
量子コンピュータ実用化を阻む課題は多い。絶対零度付近まで冷却する必要がなくなれば可能性が大きく広がる。大量の量子ビットの実装には量産性も欠かせない。その分野の研究動向を紹介する。
企業の評価軸の一つとして、「持続可能性」（サステナビリティ）が注目を集めている。サステナビリティの向上を目的として、ニーズが上昇しているIT分野は何か。
企業の間でデータ活用を重視する動きが広がっている。データの真価を引き出すために、CIOは従業員にどのようなスキルを求めるべきなのか。PwCに聞く。
IT運用のさまざまな領域にAI技術が入り込んでいる。AIOpsを実践中のアクセンチュアは、自動化の適用範囲をさらに広げることにまい進する。同社が次に狙う成果とは。
現段階の量子コンピュータには、計算中にノイズが発生するという問題がある。このノイズをいかに除去するか。Algorithmiqは逆転の発想でノイズ問題を解決するという。
新型コロナウイルス感染症の影響で企業のデジタル化が進み、推進役のCIOは脚光を浴びている。新たな需要を満たしながら会社を率いていくために、CIOに求められているスキルは。
企業のシステムが複雑になる中で、機械学習をシステム運用に取り入れることが重要になってきた。全てを機械学習モデルに任せることは簡単ではないが、部分的に活用するだけでもメリットを享受できる可能性がある。
ユーザー企業の間でクラウドサービスへのシステム移行が加速する中、クラウドRPAの導入が進まない。「オンプレミスRPA以外は選ばない」というニーズも根強い。この理由を、専門家はどう見るか。
ITコンサルティング会社のAccentureは、機械学習でIT運用を自動化する「AIOps」によって社内の業務負担を軽減している。同社が実践するAIOpsの取り組みと、その成果とは。
多くのビジネス意思決定者は、量子コンピューティングを誇大宣伝であると考える一方で利用方法の検討に入っている。彼らはどの程度量子コンピューティングを理解しているのか。
リーバイスの「AIブートキャンプ」は大人気のAIスキル研修だ。狭き門をくぐり抜けた受講者のその後の活躍ぶりについて、同社責任者が語った。
機械学習とIT運用を組み合わせるAIOpsは派手に宣伝されることがなくなり、導入期に突入した。この動きに影響を与えたのは、パンデミックとクラウドサービスの利用拡大だ。
RPA市場でクラウドシフトの機運が高まらない。RPAベンダー各社がクラウドRPAをこぞって提供する一方で、ユーザー企業の間ではクラウドRPAの利用は広がっていないという。調査結果を基に実態を整理する。
Deloitte Consultingの「Unlimited Reality」は、仮想世界「メタバース」の開発や活用をしやすくする製品・サービス群だ。何を実現するのか。
インシデント対処の質向上とコスト削減を図るための選択肢として、機械学習が注目されている。どのような問題に対して、どのような機械学習の手法が有効なのだろうか。
既存のAIは特定のタスクに特化しており、他のタスクに応用できない。IIIMが目指すのは自律的に学習して異なる複数のタスクに対応できる「強いAI」の実現だ。その研究・開発動向を紹介する。
リーバイスのAIスキル研修「AIブートキャンプ」に参加するのは簡単ではない。参加定員100人に対し、これまでに約450人の従業員が応募した。そもそもAIブートキャンプとは何なのか。同社責任者に聞いた。
Citrix Systemsはデータ分析大手TIBCO Softwareと合併し、Citrix製品にデータの管理や分析ができる機能を追加する。ユーザー企業にとってのメリットは何なのか。
世界中で量子コンピューティングの研究が進められている。クラウド利用も不可能ではなくなった。だが古典コンピュータの開発史に当てはめてみると、まだ1940年代のレベルだという。どういう意味なのか。
ネットは科学的コンセンサスに反する誤ったコンテンツであふれている。これらを削除し、拡散する人や組織のアカウントを凍結すべきだという意見もある。だが英国王立協会はそれに反対している。
現実世界のものを仮想的に再現する「デジタルツイン」を導入したコーヒーマシンメーカーのGruppo Cimbaliは、製品開発を大幅に改善した。具体的にどのような成果を得たのか。
「デジタルツイン」をコーヒーマシン開発に導入したGruppo Cimbali。さまざまな先端技術を活用してきた同社にとっても、デジタルツインの構築は簡単には進まなかった。どう実現したのか。
コーヒーマシンメーカーGruppo Cimbaliは、現実のものをデジタルで再現する「デジタルツイン」を製品開発に導入した。それによって同社のコーヒーマシンはどう変わるのか。
機械学習開発の最先端を走るGoogle。同社認定の機械学習認定資格「Professional Machine Learning Engineer」を取得すれば、キャリアアップにつながる可能性がある。取得するには、どうすればいいのか。
フランスの大手投資銀行Societe Generaleが、データとAI（人工知能）技術に注力している。「データドリブン銀行」を目指すという、その取り組みの中身とは。
AIを導入しようとする企業の多くが活用に失敗している。それはAIの活用に不可欠な要素が欠落しているからだ。データに対する勘違いもAI活用を阻害している。
IT分野でのキャリアパスを広げるには、機械学習認定資格の取得が役立つ。実は機械学習の初心者でも挑戦できる資格がある。「Azure Data Scientist Associate」がそれだ。どのような知識があれば合格できるのか。
英国のFCAは、エンタープライズサーチベンダーであるAiimiと3年契約を結んだ。AI技術を搭載したエンタープライズサーチ製品を活用し、FCAが実現しようとしていることとは。
改ざん防止に主眼を置いたデータベースがOSSで登場した。オンラインデモやDocker、Kubernetesインストールもサポートしており、取りあえず試してみることができる。百聞は一見にしかずだ。
製造業は「5G」のネットワークを活用して製造工程の最適化に力を入れている。この動きは今後、他業種にも拡大する可能性がある。VolkswagenとJohn Deereの事例を踏まえ、最新の動向を追う。
大手クラウドベンダー3社は、キャリアアップに役立つ機械学習認定資格を用意している。AWSの機械学習資格「AWS Certified Machine Learning - Specialty」を取得するためのお役立ち情報をお届けする。
COVID-19関連の企業支援制度に関連する詐欺に対抗するため、英国政府はネットワーク解析ソフトベンダーのQuantexaと契約を結んだ。どのような効果を期待しているのか。
Qlikは同社のデータ分析ソフトウェアをUiPathのRPA製品と連携させ、自動化機能の強化を図る。「老舗」と「若手」はパートナーシップで何を狙うのか。
大量データの高速処理を実現する切り札となり得るプロセッサが「DPU」（データ処理装置）だ。「CPU」「GPU」に並ぶ“3つ目の頭脳”は何ができるのか。
「5G」を活用したスマート工場の進化にいち早く取り組んでいるのは、欧米の自動車メーカーだ。Ford MotorやMercedes-Benzは具体的に何をしているのか。
ユネスコがAIの倫理的利用に関する勧告を採択した。日本を含む加盟国は、今後強制力のある法整備を進めるとみられる。AIに関わる人や企業がこの勧告を無視することは決してできない。
金融業は増加するマネーロンダリング活動との戦いを余儀なくされている。対抗手段として一層力を入れているのが、AI技術の利用だ。
パンデミックにより大きな打撃を受けたアメリカン航空は、この危機を機にデータの活用方法を変えることで、新たなビジネスチャンスを生み出そうとしている。パンデミックを乗り切るための同社の施策とは。
「CPU」を補うプロセッサとして「GPU」がある。コンピュータグラフィックスの高速処理にとどまらない、GPUの活用術とは何か。
スマート工場の新たな切り札である「5G」は、ネットワーク機能の仮想化やネットワーク分割といった技術とセットになって力を発揮する。それぞれの仕組みを解説する。
データセンターで活躍する主なプロセッサは「CPU」「GPU」「DPU」の3種類だ。それぞれの役割はどのように異なるのか。まずは代表格であるCPUの特徴を整理しよう。
“ある懸念”が、金融サービスでの予測分析の導入を妨げているという。その懸念とは何か。BIツールベンダーのQlik Technologiesによる調査結果から探る。
製造工程に自動化を取り入れるスマート工場は進化している。その切り札になるのは「5G」の活用だ。FordやVolkswagen、Mercedes-Benzの取り組みはどれだけ進んでいるのか。
NASCARは12カ所のサーキットに「Wi-Fi 6」準拠の無線LAN製品を導入し、高速通信を可能にする。ファンがスマートフォン片手に、レースをより楽しめるようにするためだという。どういうことなのか。
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