現在「AI」と呼ばれている技術は、概して特定の限られた用途に使われている。これらのAI技術が進化を続ければ、人の知能を再現した真のAI、「汎用人工知能」（AGI）が登場する可能性がある。
セキュリティツールの一種であるSIEMは有用だが、真価を発揮させるのは容易ではない。だがAIを運用に応用することでSIEMを活用できる可能性が開ける。
世界20施設の医療機関が共同で、新型コロナウイルス感染症患者の酸素投与の必要性を予測するAIモデルを開発した。研究の鍵となった技術が「フェデレーテッドラーニング」（連合学習）だ。その可能性とは。
データの適切な定義や利用を推進する「データスチュワードシップ」に取り組もうとしていたRiot Gamesは、業務増加を懸念する社内からの抵抗に直面した。どう対処したのか。同社データマネジメント責任者が明かす。
「セルフサービス分析」市場の成長とツールの進化をけん引するのは、Microsoft、Tableau、Qlik、TIBCOだけではない。その他の主要ベンダーと、各社の取り組みを紹介する。
人間が書いたような自然な文章を生成することで知られるGPT-3は、プログラムやSQLの生成にも応用されている。だが、既に幾つかの課題や限界も見えてきた。
現在の量子コンピュータは64量子ビットにすぎない。IBMはこれを百万超の量子ビットにスケールアップする計画だ。そのためにIBMは現在どのような取り組みをしているのだろうか。
「セルフサービス分析」ツールを選定する際に「機能だけで選ぶと失敗する」という専門家の声がある。どういうことなのか。何を基準に選べばよいのか。
オンライン教育の普及は、教育機関の間で「データマネジメント」や「データ分析」に関する取り組みの差を拡大させている。教育機関が直面する課題と、取り組むべき対策とは。
臨床時の意思決定支援にAI技術を活用する動きは、コロナ禍で急速に広がったわけではない。ただし幾つかの取り組みは進み、臨床医療にAI技術を使う可能性と難しさが少しずつ浮き彫りになってきた。
GPT-3がプログラムコードを生成するのは可能かもしれないが、それは完璧なものだろうか。そうした懐疑論者もソフトウェア開発にAIを応用する可能性は認めている。だが、別の危険性も内包しているという。
NVIDIAがArmを買収するというニュースはさまざまな臆測を呼んでいる。この買収は業界にとってプラスとなるのか。NVIDIAにどのようなメリットがあるのか。アナリストの見解はかなり否定的だ。
全社的なデータ分析の浸透に重要な役割を果たす「セルフサービス分析」は、着実に進化している。最近の注目技術である「拡張分析」は、セルフサービス分析にどのような影響をもたらすのか。専門家に聞いた。
人格を加えたチャットbotには倫理的な問題があるとの声がある。一方で先行事例の中には、少しずつ成功事例も現れ始めた。スポーツ専門チャンネル「Sky Sports」の事例を紹介しよう。
McDonald'sは消費者のニーズや行動を理解するために、さまざまな分析手段を使用する。何を利用しているのか。
臨床医療におけるAI技術の利用にはさまざまな困難が伴う。ニューヨークプレスビテリアン病院は、まず定量的な効果を図りやすくリスクの少ない用途を模索したという。どのような取り組みを進めたのか。
「League of Legends」で知られるRiot Gamesは、同社が提供するゲームの多様化に伴い、データの所有者や目的が不明瞭になる課題を抱えていた。どのように解決したのか。同社のデータマネジメント責任者に聞いた。
チャットbotに人格を加えると“不気味の谷”現象を引き起こすだけではなく、倫理上の疑問が持ち上がる恐れもある。こうした障害を避けながら、チャットbotの魅力を高めるためにはどうすれがよいのだろうか。
顔認識技術を使った既存システムは、特定の人種や性別を差別的に扱う傾向があることが明らかになった。技術による差別と向き合う中で、大手ベンダーの中には一部の技術や用語の利用を避ける動きがある。
新型コロナウイルス感染症の影響で、教育機関はオンライン教育を強いられることになり、データを扱う機会が広がった。これは教育機関にメリットと課題の双方をもたらすと専門家は指摘する。どういうことなのか。
「RPA」にAI技術を組み合わせた「IPA」により、運輸会社のPolaris Transportation Groupは従業員の作業負荷を軽減し、従業員をドキュメント処理からカスタマーサービスにシフトさせている。同社の取り組みを追う。
OpenAIの「GPT-3」は自然言語処理分野に大きな驚きをもたらした。GPT-3が持つ文章生成能力は、プログラムのコーディングにも応用できるのではないか。そう考えた人々による取り組みも始まっている。
McDonald'sは「Google Cloud Platform」（GCP）を利用して開発したスマートフォンアプリケーションをマーケティングに生かしている。マスマーケティング以外の手段を模索する背景には何があるのか。
人類に分け隔てなくメリットをもたらすはずの技術が、人種差別を助長する可能性がある。顔認識技術といった人物認識技術に、特定の人種を差別的に扱う傾向があることが明らかになってきたのだ。何が起きているのか。
医療機関にとってデータ品質の問題は、患者の生命に関わる問題に発展するリスクがある。医療業界に特有の課題について、データ分析の専門家は何を問題視しているのか。
新型コロナウイルス感染症拡大で経済的影響を受けた小売業者を、AI技術とアナリティクス技術はどのように支援したのか。「Ai4 2020」における専門家のパネルディスカッションを紹介する。
納税者と徴税人は税金の支払いと徴収プロセスをより簡単にしたいと考えている。データ量が多く複雑な徴税プロセスの効率化は、AI技術の格好の用途だ。AI技術は税務をどう変えるのか。
AIは万能ではない。弱点もあるし、全てのケースに適用できるわけでもない。だがAIの限界と適正を理解して用いればセキュリティの強化に役立てることができる。
医療現場において、データの品質は患者の生命に関わる要素だ。だがデータ品質維持に課題を抱える医療機関は少なくない。背景には何があるのか。
「Amazon RDS」と「Amazon Aurora Serverless」は、どちらもAWSが提供するRDBMSサービスだ。両サービスの機能と制約を整理した上で、自社に適したサービスを選ぶための判断基準を説明する。
やや旧聞になるが、AWSの量子コンピューティングサービス「Amazon Braket」を紹介する。さまざまな量子コンピュータへのアクセスや支援ツールに注目だ。
米国の医療機関Symphony Care Networkは、AutoML（自動機械学習）ツール「DataRobot」をさまざまな用途に生かしている。DataRobotの何が魅力であり、何が課題なのか。
複数のデータの関連性を示すグラフ構造を持つ「グラフデータベース」は、新型コロナウイルス感染症の研究に役立つ可能性がある。ドイツの医療機関における事例を紹介する。
コンテンツ制作にAI（人工知能）がもたらす効果は幅広い。音声コンテンツの制作や多言語翻訳まで、AI技術の用途と効果をまとめた。
質の高いデータ分析は、どうすれば実現できるのか。そのために重要なことは「データ品質」の維持だと、データ分析を成長に生かすエネルギー企業のEmber Resourcesは指摘する。それはどういうことなのか。
セキュリティツールの一種であるSIEMは有用だが、真価を発揮させるのは容易ではない。だがAIを運用に応用することでSIEMを活用できる可能性が開ける。
産科瘻孔の問題を減らすことを目的とする非営利団体Operation Fistulaは、さまざまなデータを「Tableau」で視覚化し、プロジェクトで活用している。同団体がデータの視覚化を活用して成し遂げたこととは。
オンプレミスのインフラで稼働させているレガシーアプリケーションをクラウドサービスに移行させる際の課題が、DBMSの移行だ。移行先として「クラウドデータベース」を選ぶ場合、失敗しないためには何をすべきか。
AI（人工知能）技術を利用してテキストコンテンツ制作を支援する「NLG」（自然言語生成）。その効果とは、どのようなものなのか。
「AIOps」に似た言葉として「MLOps」がある。機械学習モデルの開発における課題を解消することがその目的だ。MLOpsツールが持つ役割を紹介する。
データベース管理システムの機能をクラウドサービスとして利用できる「クラウドデータベース」への移行が適している企業は、どのような企業なのか。その条件を説明する。
IT技術者はデータベースに関連する多くの要素に悩まされてきた。これらはDBaaSによって解決するという。DBaaSは本当に有用なのだろうか。
「AutoML」（自動機械学習）に懐疑的だった、米国の医療機関Symphony Care NetworkのCIOは現在、AutoMLツールの「DataRobot」を積極的に利用しているという。なぜ心変わりしたのか。同機関の利用事例を紹介する。
アナリティクスが映画にもたらした果実とは何か。そして映画製作のあらゆる工程の意思決定にデータを活用する上で、どのような問題があるのか。
DevOpsの考え方を取り入れた機械学習モデルの開発手法が「MLOps」だ。従来の開発手法と何が違うのか。機械学習の要件を踏まえて登場したMLOpsの基礎を解説する。
世界各国で産科瘻孔の問題に取り組むOperation Fistulaは、データ分析の要としてデータウェアハウスの「Exasol」を重視している。同団体がExasolを採用したいきさつとは。
データマネジメントやデータ分析を長年続けているエネルギー企業のEmber Resourcesは、新型コロナウイルス感染症流行下においても、特別なことをせずにビジネスを維持できているという。その裏側とは。
AIを使ったサイバー攻撃は主流ではないが、いずれ犯罪者が活用するようになることは明白だ。こうした攻撃に対抗する方法とは何か。今すぐ始められることは何か。
クラウドベンダーはさまざまな種類の「クラウドデータベース」を提供している。自社にあったクラウドデータベースを選定するには、どのような基準で評価すればよいのか。
「DataStax Vector」は、OSSのデータベース「Apache Cassandra」の運用をサポートするAIOpsサービスだ。このサービスによって何が実現するのか。
AI技術を運用管理に使用する「AIOps」ツールは、システム運用のさまざまな業務に活用することが可能だ。どのような使い方ができるのか。主要な用途を紹介する。
自社のデータに適した「DWH」（データウェアハウス）を選択するのは大変な作業だ。選択に当たって考慮すべき重要な評価ポイントを紹介する。
教育機関は、新型コロナウイルス感染症の脅威が過去のものになったときに備えて、データ分析をどのように進めるべきなのか。データ分析を実践する教育機関の取り組みから探る。
非営利団体Operation Fistulaは、世界各国の特定地域で生じている産科瘻孔の問題に終止符を打つための取り組みで、データ分析を積極的に活用している。同団体の活動内容と、データ分析の要となっているツールとは。
新型コロナウイルス感染症の拡大前と比較して、企業の「アナリティクス」への依存性が高くなっていることが、BIベンダーSisenseの調査で明らかになった。アナリティクスはどのような企業に、どう使われているのか。
「クラウドデータベース」とも呼ばれる「DBaaS」には、用途に合わせた幅広いサービスがある。主要ベンダーであるAWSとMicrosoft、Google、Oracleの各社が提供する主要なDBaaSを紹介する。
大手クラウドベンダーはさまざまな「クラウドデータベース」を提供するようになった。Gartnerの調査結果を基に、クラウドデータベース市場が拡大する理由を探る。
Azure Quantumは、Microsoftが提供する量子コンピューティング環境だ。開発キット（QDK）と開発言語（Q#）も提供されている。
機械学習の分野は自動化されておらずパイプラインは不安な、旧態依然とした体勢で運用されている。MLOpsを導入することで、機械学習の世界に産業革命をもたらすことができるという。
初等中等教育機関にとっても新型コロナウイルス感染症対策としてのオンライン教育が急務となる中、その成果をどう評価し、改善につなげるべきか。データ分析でこれらの課題解決に挑む米学区の取り組みを紹介する。
脚本が出来上がってから作品が公開されるまで、映画製作のありとあらゆる意思決定にアナリティクスが役立つ。制作会社はアナリティクスをどう活用し、どのような効果を得ているのか。
AI技術によるコンテンツの自動要約や自動分類は、ビジネスに優れた力を発揮することが分かってきた。どのように役立つのか。医療、マーケティング、法務分野を例に、具体的な用途を探る。
新型コロナウイルス感染症の影響で教育機関はオンライン教育を実施せざるを得なくなった。オンライン教育を推進し、その成果を判断するためにマイアミ大学が目を付けたのがデータ分析だ。具体的に何をしたのか。
新型コロナウイルス感染症の感染者数を予測するデータモデルを開発した、米国の学術医療センターCleveland Clinic。同施設がデータモデルに基づいて構築した医療体制とはどのようなものなのか。その成果は。
「DWH」（データウェアハウス）はどのように生まれたのか。なぜDWHが必要なのか。歴史を振り返りながら、DWHの存在意義を探る。
新型コロナウイルス感染症患者数を予測するデータモデルを開発した米国の学術医療センターCleveland Clinicは、「最悪のシナリオ」を基に病院の運営計画を立てたという。その内容とは。
AIシステムにもCOVID-19の影響が及ぶだろう。COVID-19によってあらゆるものが変わり、以前に学習したモデルは適用できなくなるかもしれない。この変化に対応できるAIシステムのアーキテクチャとは？
Cleveland Clinicは、新型コロナウイルス感染症の問題に対処すべくデータモデルの開発に着手したが、感染者数のデータが足りないという問題に直面した。どのように解決したのか。
新型コロナウイルス感染症の終息を目指すさまざまな活動に、ビジネスインテリジェンス（BI）などのデータ分析ツールが役立つ可能性がある。SAS Instituteの取り組みを紹介する。
米国の学術医療センターCleveland Clinicは新型コロナウイルス感染症（COVID-19）患者の急増に備え、SAS Instituteとデータモデルを共同開発した。その経緯とデータ活用の効果を探る。
最新の「音声認識」技術は、以前のものよりもはるかに洗練されている。在宅勤務などのテレワークの生産性を高める2つの音声認識技術を紹介する。
新型コロナウイルス感染症の危機に伴うサプライチェーンの崩壊によって、医療業界は物資不足に苦しんでいる。データ分析によって問題を解決できる可能性があるが、ハードルは小さくない。
医療用品メーカーPaul Hartmannは、サプライチェーン管理を効率化し需要予測の精度を高めるために、データを活用した予測システムを構築した。新システムを取り入れる際に、同社が直面した課題とは。
新型コロナウイルス感染症（COVID-19）拡大の影響でマーケティング予算が削られれば、MarTechへの新規投資は難しくなる。難局を乗り切る現実的な策とは。
エネルギー業界におけるAI技術導入が加速している。老舗の大手企業が導入に本腰を入れ始めただけではなく、新しい技術を武器に異業種の企業が急速に存在感を高めている。
患者のプライバシーを保護しながら、新型コロナウイルス感染症（COVID-19）の治療法をいかに早く見つけ出すか。その有力な手段となり得るのが「合成データ」だ。
Microsoftが新しいスーパーコンピュータ（スパコン）を発表するなど、HPC市場の動きが活発化している。ベンダー各社がHPC市場に注力する理由は何か。Microsoftのスパコンの情報と併せて解説する。
流行の拡大を防ぐため、新型コロナウイルス感染症対策として大学の学生は自宅待機を要求された。対面でコミュニケーションが取れない状況で学生の状態を把握するためにはさまざまな課題がある。
エネルギー分野でのAI（人工知能）技術の活用が広がりつつある。AI技術は既存の技術をどう変え、どのようなメリットをもたらすのか。
「インテリジェントプロセスオートメーション」（IPA）に期待を寄せ、市場発展の可能性を見出すアナリストは少なくない。ただし「導入直後に成果を発揮する万能薬のようなものではない」との声もある。それはなぜか。
複数の銀行が量子コンピュータの可能性を検証している。従来型コンピュータと量子コンピュータのハイブリッドモデルや量子コンピュータによる暗号解読への対抗策を紹介する。
医療用品メーカーPaul Hartmannは注文と納品にかかる手間とコストの削減に課題を感じていた。ビジネスプロセスの効率化と需給の予測精度を向上させるために、同社が必要としたものは何か。
Googleが提供するインメモリデータストアサービス「Cloud Memorystore」やクラウドDWH「BigQuery」を利用することで何ができるのか。両サービスの特徴を説明する。
世界の銀行業界でAI（人工知能）技術の普及が進んでいる。銀行はAI技術をどう活用し、どのようなメリットを得ているのか。欧米の大手銀行の事例から探る。
新型コロナウイルス感染症の流行の影響を受けている大学は、自宅に待機している学生の状況を把握し、それに対処するという課題を突き付けられている。それを乗り切るための技術とは。
ドイツの化学・医薬品企業Merckの医薬営業部門は、ビジネスプロセスの自動化を実現するために「インテリジェントプロセスオートメーション」（IPA）を導入した。IPAがもたらす価値は何か。
新型コロナウイルス感染症（COVID-19）拡大の影響でマーケティング業界も打撃を受けている。予算が削られ、人員削減も始まっている。こうした中、窮地に陥ったマーケターに救いの手を差し伸べる動きが出てきた。
この数年間で量子コンピュータ分野は大きく進み、研究者でなくても触れられる可能性が拡大した。来る量子コンピュータ時代に備えてプログラミングを学ぶ方法とは。
新型コロナウイルス感染症（COVIT-19）の拡大で経済活動が制限される一方で負荷の増大を余儀なくされている業務もある。課題解決の切り札として期待されるのが「AI」と「RPA」だ。
Googleは複数の「クラウドデータベ―ス」を提供している。その中からNoSQLの「Cloud Bigtable」「Firebase Realtime Database」「Cloud Firestore」を紹介する。それぞれ何がどう違うのか。
世界的な被害をもたらしている新型コロナウイルス感染症に対抗するため、さまざまなデータ分析ツールベンダーが分析に役立つツールやデータを提供している。こうした取り組みに懐疑的な専門家もいる。それはなぜか。
これまでAI技術にあまりなじみのなかった鉱山業界で、AI技術の活用が進み始めた。AI技術が鉱山業界に果たす重要性とは。金鉱会社Newmontやデータサイエンス専門企業Kespry、Descartes Labsに話を聞いた。
新型コロナウイルス感染症の世界的流行に直面し、市場は混乱している。サプライチェーンの管理を安定させ、少しでも正確な予測を立てるためには人工知能（AI）技術が役に立つ可能性がある。それはなぜか。
新型コロナウイルス感染症（COVID-19）のパンデミックにより、企業は従業員の解雇やオフィスの一時閉鎖を余儀なくされている。一方で存在感を高めているのが「RPA」をはじめとする業務自動化技術だ。それはなぜか。
データ分析ツールの提供を通じ、新型コロナウイルス感染症の大規模流行に対抗する企業を支援するベンダーが複数存在する。Tableau Software、SAS Institute、Qlik Technologiesの取り組みを紹介しよう。
CPU（やASIC、FPGA、GPU）を搭載し、ストレージで直接データを処理する「コンピュテーショナルストレージ」が注目されている。どのようなメリットがあり、どのような用途に使われているのか。
米国テネシー州ノックスビルは住民に対する新型コロナウイルス感染症の情報提供に、チャットbotを生かしている。なぜ導入し、どのようなメリットを得ているのか。
三井住友海上火災保険はAutoML（自動機械学習）ベンダーdotDataの製品を使用して、パーソナライズしたCX（カスタマーエクスペリエンス：顧客体験）を提供する「MS1 Brain」を構築した。構築の背景を追う。
データ分析担当者は、分析に利用するデータの入手に苦労することがしばしばある。そうした課題に対処する手段が「データカタログ」ツールだ。その主要機能とベンダーを取り上げる。
新型コロナウイルスが労働者を混乱の渦に巻き込んでいる。そんな中、機械学習を使用して有害なコンテンツを自動的に検出、削除する動きがソーシャルメディア企業の間で広がっている。実例を見ていこう。
「データ分析」「情報系システム」に関するTechTargetジャパンの「プレミアムコンテンツ」のうち、2019年度にユーザー企業の新規会員の関心を集めたものは何か。ランキングで紹介します。
「AI」という言葉がさまざまな意味や意図で使われ過ぎた結果、一般的なITツールと「AIツール」との区別が付きにくくなっている。両者はどう違うのか。
「チャットbot開発ツール」は、エンドユーザーが簡単にチャットbotを開発できるように進化しつつある。GoogleとMicrosoft、AWSといった主要ベンダーのチャットbot開発ツールの特徴を説明する。
データ分析担当者が、必要に応じて欲しいデータを収集、整理できる手段が「データカタログ」だ。その仕組みや有効な場面を紹介する。
「チャットbot」は長い間、事前に準備した回答を出力するだけのプログラムだった。AI技術を組み込むことにより、用途が急速に多様化している。
独自の画像認識テクノロジーを持つ広告関連企業のGumGumは、クラウドソーシングでデータにタグ付け（アノテーション）をするFigure Eightのサービスを利用して、教師データを整備している。そのメリットと課題とは。
Entel Oceanは、IoTセンサーとDataRobotの自動機械学習（AutoML）製品を使用して、チリの森林火災を自動的に検知している。人よりも迅速に火災を検知できる、その仕組みとは。
セガの「Football Manager」がヒントになって起業されたSciSportsは、サッカーのあらゆる要素をデータ化してディープラーニングを応用して分析。パスの成功率まで予測する。同社の分析が行き着く先とは？
eBayは自動翻訳や画像認識、写真のクリーンアップなどのAI技術を利用している。ユーザーを引き付けてつなぎ止めるためだ。具体的にどう活用しているのか。
株式市場予測用のソフトウェアロボット開発が進んでいる。AI技術を使用した株式市場予測が、金融機関のトレーダーや投資家に与える影響とはどのようなものだろうか。
敵対的生成ネットワーク（GAN）を使って本物を装い、偽造された動画や画像、音声を指す「ディープフェイク」にまつわるリスクにどう向き合えばいいのか。
人工知能（AI）技術は長らく医療業界で注目を集めていたトレンドだったが、2020年には蜜月が終わる可能性がある。米国の医療業界は、国民皆保険制度「メディケアフォーオール」計画の動向を慎重視している。
AIの普及に伴い、AIの説明可能性のニーズも高まっている。企業はどうすれば、技術的課題と倫理的課題を解決できるのか。
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。
「新しい出会いや人とのつながりを大切に感じるようになった」人が7割――Sansan調査
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