ビッグデータ分析ツールを探しているなら、さまざまな機能がある中でも10個の機能に注目してほしい。特に、分析結果を埋め込む機能、他のアプリケーションとの連携機能、バージョン管理機能は確認しておきたいところだ。
米バージニア州ラウドン郡の学区では、2018年にセルフサービスBIツール「Qlik Sense」を使った教育機関分析の試みを開始した。一人一人に合った教育を提供するための予測分析を、ラウドン郡はどう実現するのか。
小売業者は何年も前から顧客情報を収集してきた。だが人工知能（AI）の普及により、この情報をもっと効率的に利用する機会が開ける。その課題とチャンスについて解説する。
AI技術の活用を一任されたCIOは、まずはAI分野で起きている最新の情報を知るよう努めるべきだ。そして、IT部門のスタッフにも情報収集に関して同様の習慣を身に付けさせる必要がある。
企業の取得データが急増している近年では、情報を全て把握するためにもデータサイエンスツールが欠かせない。本稿では「Python」「R」「Jupyter Notebook」「Tableau」「Keras」について、データサイエンティストが愛用する理由を聞いた。
グラフィックスを処理するために開発されたGPUだが、活躍の場はもはやゲーム業界だけではない。本稿ではGPUの能力が仮想化やデータセンターといった分野での利用に適している理由と、使用する際の注意点を解説する。
BIとアナリティクスの主要なトレンドとして、機械学習、マルチクラウド、グラフデータベースの台頭が挙げられる。これらは企業にどのような影響を与えるのか。
AI技術のセキュリティ分野における活用が進む一方で、求められる機能を実現するためには課題も残る。具体的な活用例や、課題解決に向けた取り組みの動向を紹介する。
テクニカルアーキテクトのジェイソン・ウィン氏は、Microsoftが推進する人工知能（AI）開発により、データセンターの自律化は実現に向かって進み始めているという。
Intelは新プロセッサ「Intel Nervana Neural Network Processor for Inference」を発表した。AI用のこのチップはFacebookとの共同開発で、画像認識や画像分類の分野で重要な機能を果たすという。
トレンドマイクロは、AI技術を使ったビジネスメール詐欺（BEC）対策技術「Writing Style DNA」を発表した。メール作成者の文章における癖を学習し、なりすましの疑いが強いメールを検出する。
医療費精算やレセプト請求のような定型的な医療事務作業は、ロボティックプロセスオートメーション（RPA）をはじめとする自動化技術が大きな効果を発揮する可能性があります。
2018年7月発表のレポートによると、産業用IoTシステムは今後パブリッククラウドからハイブリッドクラウドに移行する傾向がある。データの保存量を増やし、デバイスレベルでの処理を可能にするためだという。
Googleの「BigQuery」やAWSの「Redshift」などの「クラウドDWH」が充実しつつある。クラウドDWHには、オンプレミスのDWHと比べてどのような特徴があるのだろうか。
TensorFlowやPyTorchなどのフレームワークばかりが注目されるが、ディープラーニングを支援する周辺ツールにも注目したい。今後さらに多くのツールが誕生することだろう。
オンライン小売業のZulilyは、予測分析を強化するために「BigQuery」や「Tableau」を使用しており、それによりマーケティングの取り組みを効率化している。
2018年は人工知能（AI）の世界では大きな1年だった。本稿では、AI利用における5つの主要トレンドに目を向け、2019年のさらなる進化に向けた下地がどのように整えられたかを確認する。
SAPに関して顧客が注目すべきこれからのトレンドについて、業界の専門家5人が解説する。SAPが新しい年に向かうべき方向について、歯に衣（きぬ）着せぬ発言もあった。
最高情報責任者（CIO）は、顧客のため、従業員のため、会社のために、最上級のユーザーエクスペリエンスを提供すべくその役割を遂行しなければならない。
セルフサービスBIツールが広く利用されるに伴い、サブスクリプションの料金モデルにも変化が起きている。例えば、クラウドやグループのデータ使用状況、データの共有方法に応じた選択肢が登場している。
ビジネスインテリジェンス（BI）とアナリティクスのソフトウェアは2019年にますます進化してさらに簡単に使えるようになり、人工知能（AI）技術を活用した拡張分析が進歩しそうだ。
仮想インフラはますます複雑になり、管理が難しくなってきている。「AIOps」を利用すれば、管理者はデータを手動で加工することなく有益な情報に変換できるようになる。
オンプレミスで運用するBIツールのデータ処理スピードが遅く、十分なデータを取り込むことができないという課題を抱えていた大創産業。解決のために、同社はBIツールのインフラをAWSへ移行した。
データのクリーニングに問題はないだろうか。本稿では現在データを取り巻く状況を明らかにする。ビジネスプロセス改善の専門家とそのチームによる、データクレンジングにRPA型botを使う実験も紹介する。
IT部門のサポートがなければ、機械学習を利用することはできない。だが、機械学習の射程はITよりも大きい。機械学習の実践者が「機械学習チームはどこが統括すべきか」について議論する。
2019年は人工知能（AI）技術にとって大きな年になりそうだ。仮想アシスタントの普及や、活発なベンチャーキャピタル投資といったトレンドが続き、新たな流れも生まれるからだ。
価格の低下や技術の向上が後押しとなり、人事の業務に自動化技術を採用するシーンが増えている。ソフトウェアbotやチャットbotがどのように活用され、人事の働き方はどのように変化しているのか。
ディープラーニングプログラムを一から構築することも可能だが、既存のフレームワークやラッパー、周辺ツールを使うことでより迅速かつ容易に開発できる。まずは大企業が提供する主要なツールを簡単に紹介する。
2019年の企業向けAI（人工知能）のトレンドとして、医療やFinTech分野での活用拡大と、小規模AIベンダーの統合が進むことが予想される。
「Excelツールを作成する際、関数とVBAのどちらを使うべきか」。この判断を、それぞれの機能だけを見て下してしまうと、後々、利用者の利便性や開発者のサポートの手間に大きな影響を及ぼす場合があります。
食料廃棄という大きな問題を解決するための技術が登場している。食品を長持ちさせる、農業の生産性を上げる、物流を管理するなど、アプローチはさまざまだ。
FacebookがPyTorch 1.0やCaffe2で動く強化学習プラットフォームをオープンソースで公開した。Horizonを使うことで何ができるのか。その概要を紹介する。
Gartnerのエリック・ブレゼノー氏によると、ユースケースに関して話をするのは物語を語ることに似ており、企業にとってAIがいかに大切なものであるかを証明する上で鍵になり得るという。
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