多くの企業が、AIの本格導入やAIによる財政的な利益獲得に成功していない。成功企業と失敗企業の違いとは何か。AIから利益を得るには何が足りないのか。
NVIDIAはArmを買収することで、新たな市場開拓が可能になるだろう。だが業界から懸念の声が出ており、話は簡単には進まない。何が問題なのか。
「リアルタイムCX」に、さまざまな業界が注目し始めている。医療機関にとって実現は遠い未来になりそうだが「努力に見合った価値がある」と専門家は言う。どのような価値があるのか。実現の方法とは。
NVIDIAとAMDはデータセンター向けGPU製品で競争している。本稿はまず、NVIDIAのビデオカード製品を紹介する。ビジネス要件にどちらが適しているのか検討してみよう。
RPAとAI技術は普及が進む一方で、両者の特性や連携の意義についての理解は進んでいない。両者の違いを理解する前に、まずはRPAの基本事項をおさらいしよう。
欲しいデータをより迅速に手に入れたいというニーズを満たすのが「データマート」だ。そのメリットを整理し、データウェアハウス導入済みの企業が、新たにデータマートを構築する際の予算獲得のこつを紹介する。
新型コロナウイルス感染症の拡大がビジネスに影を落とす中、企業はさまざまな工夫でCXを向上させ、自社の強みにしようとしている。レンタル機器企業とDXPベンダーが取り組むCX向上策を紹介する。
Javaエンジニアがデータサイエンスに取り組むなら、別のプログラミング言語を検討することも視野に入る。有力な候補となるのが「R」「Python」だ。それはなぜなのか。R、Pythonそれぞれの基本的な特徴を見ていこう。
非構造化データの増大は頭痛の種でもあるが、分析によって価値を引き出せる可能性がある。分析を前提にこのデータを効率的に保存するにはどんな方法があるのか。
コールセンター向けクラウドサービスを手掛けるSharpen Technologiesは、自社サービスの自動文字起こし機能の精度向上を目指して音声認識システムを刷新した。システム移行の背景は。
気象庁は仮想化製品で構築したインフラに3つの中枢システムを移行させ、統合運用管理を実現。運用負荷軽減とシステム開発の迅速化を図るとともに、防災や減災に向けたデータ活用を強化する。
マネーツリーは金融機関向けに顧客の口座数や資産分布などを可視化するデータ分析ツールの提供を開始した。金融状況やトレンドを視覚的に把握し、顧客体験の向上などに生かす。
少なくとも現時点におけるAIは知能と呼べるものではない。そして推論した理由を十分に説明することができない。このようなAIを信頼できるだろうか。人間はこうしたAIをどう扱えばいいのだろうか。
コロナ禍やEコマースへのシフトで小売店舗の在り方が問われている。ピンチをチャンスに変えるための鍵となるのが、アナリティクスの活用だ。
自動車に関するさまざまなデータを分析する「自動車アナリティクス」は、自動車業界に何をもたらすのか。実例を基に、自動車アナリティクスの可能性を探る。
聖マリアンナ医科大学病院はAI技術を活用した画像分析の実証実験を実施する。エントランスで車いすの利用者をカメラ画像から検知し、自動ドアの開放時間を長くするなど安全の向上につなげる。
データレイクの構築を決断したとして、オンプレミスで運用するのが適切なのか。クラウドを利用すべきなのか。各社の製品とサービスを紹介する。
データ活用の要となるシステムが「データウェアハウス」だ。どのような役割やメリットを持つのか。データウェアハウスの基本的な特徴を整理する。
経営層がデータを倫理的に扱うと決めても、現場にその意図が伝わらなければ意味がない。どのようにすればよいのか。Salesforceをはじめとする先駆的企業の取り組みを基に考える。
NTTデータは、鉄道事業者向けのERP「Biz∫（ビズインテグラル）鉄道ソリューション」を提供する。ホテルや百貨店など多岐にわたって事業展開する鉄道業界ならではの課題や規則に特化した機能を搭載している。
中古住宅の買い手が見つからない「空き家問題」の解決に向け、PwC Japanグループはバーチャル空間で中古住宅のリフォームを試行できるツールを搭載したシステムを提供。不動産売買マッチングの精度向上を目指す。
新型コロナウイルス感染症によって、B2B企業は新たな販路を開拓せざるを得ない状況に追い込まれた。今、事業継続への鍵になるのが「Eコマース」への移行だ。市場動向と建築資材メーカーの取り組みを紹介する。
人工知能（AI）技術は何を実現し、何を実現しないのか。その認識は必ずしも正しい形で広がっているとは言えない。実際のところはどうなのか。特に労働者に対するAI技術の影響を専門家に聞いた。
「不動産テック」（PropTech）は商用スペースの開発と建築において重要な役割を果たす。建物の環境負荷軽減や有効活用のために、不動産開発会社はどのようにデータを活用しているのか。先進事例に学ぶ。
オムロン阿蘇は日本オラクルのデータ活用技術を駆使し、生産データ分析システムを構築した。分析の自動化で人的ミスを防ぎ、生産ラインの安定した稼働を目指す。在宅でも現場状況の把握を可能にした。
データレイクを構築するメリットは何か。データレイクに適したストレージとは何か。クラウド化すべきかオンプレミスで運用すべきか。基礎から解説する。
米国運輸保安庁（TSA）はCOVID-19の拡大局面において、手指消毒剤などの個人用保護具（PPE）の供給を管理するためにBIツールを活用している。そのダッシュボードはどのような要素で構成されているのか。
AI技術のために用意したデータを、企業は倫理的に扱えているのか。データの倫理的活用に自信を見せるビジネスリーダーもいるが、その実態は。
三井住友FGは新オフィスビルに入退室管理システムを導入した。高精度の顔認証技術で従業員以外の不正入館を防ぐ。マスクを着用した人の顔認証も可能にし、従業員の利便性確保と感染症拡大防止を両立させた。
不動産分野では投資から再開発に至るまで、データが成長の原動力になり得る。こうした変化をリードし続けるとみられるのが「不動産テック」だ。ただしそのメリットを引き出すためには、解決が必要な問題がある。
「いつか何かに使うかもしれない」といった考えで、目的が不明瞭なまま集められるだけのデータを取得しようとすることは望ましいことではない。そうした企業は、大きな代償を払うことになる可能性があるからだ。
ストリーム処理のために、AWSは「Amazon Kinesis」と「Amazon Managed Streaming for Apache Kafka」（Amazon MSK）という2種類のサービスを用意している。両者の違いとは。
新型コロナウイルス感染症が拡大する中、企業はマスクや消毒剤などの供給を監視し、従業員の安全を可能な限り確保する必要がある。そのためのシステムを、BIツールを使って構築したのがTSAだ。その取り組みとは。
個人情報などのデータを収集する上でコンプライアンスは間違いなく重要だ。だが法律に違反しないデータ収集であれば問題は一切ないのか。データ保護やデータプライバシーをコンプライアンスと倫理の両面で考える。
データ主導型企業を目指す上で重要なのが、従業員のデータリテラシー向上だ。その実現のためには何をすればよいのか。データリテラシーに関する独自のトレーニングプログラムを始めたRed Hatに聞いた。
企業のデータ収集や活用における倫理的な正当性に関心が集まる一方で、手に入るデータ全てを当たり前のように取得しようとする企業もある。こうしたギャップを放置したままだと、企業はどのようなダメージを受けるのか。
自動車業界にとって、自動車に関するさまざまなデータを分析する「自動車アナリティクス」はこれまでも欠かせないものだった。市場の変化や景気の低迷といった現状によって、その重要性はさらに高まっている。
何の前処理も行っていないデータレイクから必要なデータだけを取り出してデータウェアハウスにインポートして……と、データ分析には手間が掛かる。オープンデータレイク分析は煩雑な部分をまとめて処理する。
競争力を高めるためにデータ主導型の意思決定を目指す企業は、何をすればよいのか。重要なのは人材育成だが、分析ツールが使える従業員を育てることだけが全てではない。鍵は「データリテラシー」の向上だ。
MySQLとMySQL Analytics Engineを統合し、単一プラットフォームでOLTPとOLAPのワークロードを実行できるサービスが登場した。DWHを使わずにデータの分析が可能になるという。
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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