主要ベンダーの「クラウドAIサービス」は、その機能を容易に利用可能にするためにAPIを提供している。APIを使ってアプリケーションにAI機能を組み込む方法に加え、その際直面する課題と対処方法を見てみよう。
企業でのAI（人工知能）利用について、前後編にわたり8つのポイントを説明する。前編ではAI人材の確保やビジネスへの活用、データの収集・整形方法について、具体例を交えながら紹介する。
医療業界では、特定の外科手術における臨床的な意思決定と支援のためのテクノロジーが進化するとともに、人工知能（AI）技術の応用に注目が集まっている。
近畿大学は、JIECの問い合わせ返答サービス「manaBrain」を使ったバーチャルティーチングアシスタント（V-TA）を導入した。講師とTAの業務負担軽減や、時間を問わない受講生の疑問解決に効果が見られたという。
AI技術は、セキュリティツールにどのような可能性をもたらすのか。AIセキュリティツールの具体的な利点を紹介しよう。
企業向けコラボレーションツールが参考にしている意外な分野が出会い系アプリケーションだ。機械学習を活用した相性分析やコミュニケーション手法の長い実績があるからだという。
Hadoopの登場で守勢に立ったDWHが、クラウドに新たな活路を見いだしている。活性化の兆しを見せるDWH市場で、クラウドDWHが特に存在感を増している理由を探る。
中国政府は積極的なペースで人工知能に投資している。そんな中、米国をはじめとする各国は投資を強化するという大きな重圧に迫られている。
EHR（電子医療記録）は、患者の異常所見を読み取るために必要な機能を万全に備えているとは限らない。人工知能（AI）技術をEHRに組み込むことで、見落としに起因する医療ミスの防止に役立つ可能性がある。
セキュリティ担当者の間で、AI技術を組み込んだセキュリティツールを利用する動きが広がっている。攻撃者に対して先手を取り、攻撃者が悪用する前に脆弱（ぜいじゃく）性が危険にさらされるのを防ぐためだ。
Oracle DatabaseからSAP HANAへ移行した企業がどれだけあるかについては見解が分かれる。注目したいのは、移行によってメリットを得ている事例が実際に出ていることだ。
ニューハンプシャー大学は学生寮のネットワークを有線LANから無線LANへ移行した。その際に直面したのが、無線LANのパフォーマンスの問題だ。どのようにして解決したのか。
データドリブン志向の企業は、可視化ツールを使用してビッグデータに潜む結論を読み解き、その結論から有益な情報を導き出す。本稿ではビッグデータ分析に適した可視化ツールと選び方のポイントを紹介する。
Intelがオープンソースのディープラーニングツール「Nauta」を公開した。Nautaでどのようなことができるのだろうか。
商用製品からオープンソースまで、人工知能（AI）を使ったデータサイエンスツールの選択肢が広がっている。うまく利用すれば、データアクセスや分析モデル作成、データ管理の共同作業が簡便になるだろう。
AIaaS（サービスとしてのAI）の出現により、最先端のIT企業だけでなく、より多くの企業が人工知能（AI）をアプリケーションに組み込み、利用できるようになりつつある。
Candy Crushのテストプレイを担当しているのは、TensorFlowで学習させた仮想プレイヤーだった。開発からその導入効果までをKingに聞いた。
企業がERPシステムの導入効果を引き出すには、技術面だけでなく変革を推進する「チェンジマネジメント」や協働など、包括的な専門知識を備えた次世代の人材を育成する必要がある。
人間は、AIが下した決定の理由を答えられなければならない。それを実現するのがXAI（Explainable AI：説明可能なAI）だ。AIの決定に基づいて行われた結果の責任をAIに転嫁することはできない。
2019年3月に発表されたTableauとAI音声分析ベンダーのVoiceBaseの提携により、コンタクトセンター内外のユーザーが、音声分析データから簡単に洞察を引き出せるようになった。
人工知能（AI）が放射線医学に与える影響を示す例について、2人の放射線科医の話を基に紹介する。新旧画像の比較や、深刻な症状の患者の優先治療などにAIが活用されているという。
気が付けば「Microsoft Excel」の関数式が長文に……。作成者なら理解できる関数式も、第三者が読み解くのは一苦労だ。チームで使うExcelツールならば、シンプルな関数式にしておかないと大きなデメリットが。
機械学習が、量子コンピュータの重要な用途になるかもしれない。研究者や開発者が、量子コンピュータを使った、より「人間的な」AI（人工知能）の実現の鍵を探しているからだ。課題とメリットは何だろうか。
BIや分析をクラウドに移行するには戦略が必要だ。何を詳しく調査し、どのような点に注意して、どんなことに取り組むべきか、専門家やIT担当者からヒントを得る必要がある。
小売企業で、実店舗とオンラインでの購買履歴を活用したマーケティングが進んでいる。AI技術の活用やデータ分析によって、顧客に合わせて商品を提案し、需要を生み出すことができる。
クラウドによってAIテクノロジーが利用しやすくなり、アプリケーションに自然言語処理を組み込もうと考える開発者が増えている。
チャットbot、協働ロボット、人工知能（AI）が仕事に及ぼす影響、そしてデジタルな労働力が人間の職場に混在する環境には新たな管理スキルが求められる理由について、エキスパートに話を聞いた。
AIの利用が広まりつつある中、CIOはAIにどうアプローチすべきなのか。どのような用途が考えられるのか。5人のITリーダーに、AIの展望やユースケースを聞いた。
GoogleでAIの研究開発を担うGoogle AIは、大規模な高精度ディープニューラルネットワーク構築用ライブラリ「GPipe」をオープンソースとして公開した。その意味するものとは。
「『拡張分析』『自然言語』『グラフ分析』が、データおよびアナリティクス市場を変えつつある」とGartnerは指摘する。これに伴い、ユーザーはより簡単にデータを理解、共有できるようになってきている。
AI技術の導入で続々と新たなサービスが登場するフィットネス業界。パーソナライズしたサービスを提供し、ユーザーの健康管理やトレーニングの効果を高めている。Fitbitから仮想アシスタントに至るまで、その状況を紹介する。
機械学習による予測は、ネットワークセキュリティ戦略において役立つ。しかし同時に、ネットワークセキュリティを脅かす勢力も機械学習の恩恵を受けられる。
数あるNoSQLデータベースの中で特異な位置を占めるのが、複数のデータモデルをサポートする「ArangoDB」だ。
MicrosoftとIDCの調査によれば、AI技術をビジネスの中核で活用する日本企業は1割未満にとどまる。企業はAI技術による生産性向上を期待している一方、ツールや人材の不足が活用の妨げになっている。
1200件の世界的研究プロジェクトを分析すると、国によって重視する研究分野が異なるなど、興味深い事実が明らかになった。そして、ある要素が「見落とされている」という。
自然言語処理（NLP）によって意図解釈を行い、bot技術の効用を高めるチャットbotが登場している。会話技術を進化させたbotはデジタルワーカーとして戦力になる。
IBMが商用量子コンピュータを発表した。まだ誰でも使えるとは言えないが、量子コンピューティングの扉が開かれた意義は大きい。
ITリーダーはセキュリティレベルを引き上げる手段として、AI技術に注目している。AI技術はどの程度のセキュリティを提供できるのか。AIセキュリティ製品の利点と、現状の限界について解説する。
人工知能（AI）技術は万能薬ではない。ビジネスにAI技術を利用するのであれば、その限界を知っておく必要がある。AIを有効活用するためのシステム構築のポイントについて説明する。
ロボティックプロセスオートメーション（RPA）は、個々のタスクを自動化するものから、特定業務の仕事全体を自動化するものに進化し始めている。RPAベンダー大手Automation Anywhereが提供する「デジタルワーカー」がその一例だ。
職場へのAI技術の導入に失敗しないためには、現在のAIが可能なことと不可能なことを把握しなければならない。本稿ではAI技術の得意分野と、AI技術を利用した最新ソフトウェアについてまとめる。
オープンソースのクラウド監視ツールは、ベンダーのネイティブオプションよりも多くのメリットをもたらす可能性がある。本稿で紹介する5つのツールを確認して、自社のクラウド戦略に最適なツールを見極めてほしい。
さくらインターネットは宇宙データ分析サービス「Tellus OS」を公開した。いままで活用のハードルが高かった日本政府の衛星データを、無料で簡単に利用できるようにする。
GEはAI戦略の強化を図るため、AIを人間的にしようとしている。開発したAI botは管理職の下に配属した。課題は山積している。
ヤフーが新しいデータ分析サービスを発表した。「Yahoo!ショッピング」や「Yahoo!ニュース」「Yahoo!検索」など、同社サービスのユーザーの利用データを基に、消費者の関心を可視化できる。
機械学習モデルの導入時には、その開発時とは全く異なるスキルセットが必要だ。データサイエンティストとエンジニアリングチームはこのギャップを埋める準備をしなければならない。
データサイエンスを学ぶ場所と機会は大学の外側にも広がっている。大規模公開オンライン講座（MOOC）やオンラインで公開しているドキュメントなどがあり、データサイエンティストとしてのスキルセット獲得に役立つ。
GDPRはEU圏外の国にも影響を及ぼす。EU市民の個人データを機械学習に利用すると説明責任が生じ、機械学習の内部はブラックボックスだという言い訳は通用しない。
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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