過去記事一覧 (2021 年)

7 月

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複雑な関係性をデータ化

人事管理分野で注目度急上昇の「グラフデータベース」

エンティティーの関係性に着目して管理・分析可能にするグラフデータベース。この技術が人事管理分野で注目されているという。

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「AI」と「IoT」の相乗効果【後編】

「AIoT」で競合に差をつける小売業や自動車メーカー 成果を出すポイントは?

AI技術とIoTを組み合わせる「AIoT」が今後急速に広がる可能性がある。小売りや自動車業界の取り組みを参考にして、成果を出すポイント考えてみよう。

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AI時代を支えるNVIDIA【中編】

NVIDIAがHPC市場に投入するDPU「BlueField」の役割 SmartNICとは違うのか?

GPUベンダーとしての確固たる地位を築いてきたNVIDIAが、AI技術分野での存在感を高めている。同社がAI処理などを担うサーバ向けの新たなアクセラレータとして提供するのが「DPU」だ。

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AI技術で「きれい」を極めるL'Oreal【前編】

化粧品大手ロレアルがGoogle「Vertex AI」で実現した“あのAIサービス”とは?

L'Oreal傘下のModiFaceは、Googleの機械学習ツール「Vertex AI」を採用することで、美容を切り口としたデジタルサービスの開発を加速させている。AI技術を消費者の「きれい」に生かす同社の取り組みとは。

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見極めよう、4つの「AIキャリアパス」の違い【中編】

AIプロジェクトを引っ張る「AIアーキテクト」の役割と資質とは?

ひと言で「AI人材」といっても、さまざまな職種がある。仕事内容はもちろん、求められるスキルもそれぞれ異なる。BI開発者やAIアーキテクトの違いとは。AI人材を目指すなら、まずは職種の要点を押さえておこう。

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「AI」と「IoT」の相乗効果【前編】

AI×IoTの融合技術「AIoT」とは? 製造業も成果を上げるその仕組み

AI技術をIoTに取り入れる「AIoT」の活用は、各業界で広がりつつある。まずはAIoTの基本的な仕組みとともに、製造業における活用例を紹介する。

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製造業を支える「Kafka」活用法【後編】

Porscheの“速さ”もPlayStationゲームの“安さ”も「Kafka」のおかげだった?

連続的に発生し続けるデータを処理するミドルウェア「Kafka」のユーザー企業には、PorscheやSony Interactive Entertainmentといった著名企業もある。彼らはKafkaをどう活用し、競争力の向上を図っているのか。

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見極めよう、4つの「AIキャリアパス」の違い【前編】

数学のプロが「データサイエンティスト」になれるとは限らない“当然の理由”

AI技術を扱う人材の需要は飛躍的に高まっている。そもそもそうした「AI人材」にはどのような仕事があるのか。キャリアを築く上でのポイントは何か。

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量子コンピュータに超低温が必要な理由は

「超低温を計測可能な温度計」が量子コンピュータ実現を加速

スウェーデンのチャルマース工科大学が、超低温をミリケルビン単位で計測できる温度計を開発した。なぜこれが必要だったのか。量子コンピュータを10ミリケルビン(−273.14度)に冷却する必要性とは何か。

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不正取引の検出は人工知能にお任せ

コロナ支援金も標的に? 「EC詐欺」のひど過ぎる手口

新型コロナウイルス感染症拡大を受けてECが活性化している一方、ECの盲点を突いた詐欺行為も目立っている。どのような手口があるのか。身を守るための対策は。

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「汎用人工知能」(AGI)のビジネス利用の展望【中編】

「汎用人工知能」(AGI)が意思決定を助ける“AI参謀”になる日

機械が人と同じように会話する世界はまだ訪れていない。AGIがそれを実現に導く可能性がある。ビジネス活用の視点でみればそれは、企業の意思決定を支援する“AI参謀”の誕生を意味する。

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データ仮想化ツールの機能と主要5製品【前編】

新たな仮想化「データ仮想化」とは? 主要ツールの機能を整理

「データ仮想化」とは、どのような技術なのか。データ仮想化ツールはどのような機能を持つのか。製品の理解と選定に役立つ基礎知識をまとめた。

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製造業を支える「Kafka」活用法【前編】

高級自動車メーカーBMWが「Kafka」で製造ラインの安定性を向上 その方法とは?

BMWは、連続的に発生し続けるデータを処理するミドルウェア「Kafka」を自動車製造に役立てているという。どのように活用しているのか。同社責任者の話を基にコンパクトに紹介する。

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AI市場に押し寄せるM&Aの波【後編】

MicrosoftがApple「Siri」の開発元を買収 「AI企業買収」なぜ活発化?

AI分野でベンダー買収が活発化している。その背景には何があるのか。直近の買収傾向とアナリストの見解から読み解く。

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「成功する」ビッグデータ活用の取説【後編】

成功の鍵は「ガバナンス」 6つのポイントを守ればデータ活用は失敗しない?

セキュリティとプライバシーの問題がビッグデータ活用の障壁になる可能性がある。これらを解決するための鍵を握るのがデータガバナンスだ。どうすればビッグデータ活用を成功させることができるのだろうか。

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TechTarget発 世界のITニュース

Googleが3つのデータ分析支援ツールを発表 分析プロセスの何を変えるのか?

Googleは同社のクラウドサービス群「Google Cloud Platform」で利用できる3つのデータ分析関連ツールを発表した。その詳細は。

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「汎用人工知能」(AGI)のビジネス利用の展望【前編】

「汎用人工知能」(AGI)はC-3POやR2-D2を実現させることができるか

ビジネス利用可能な汎用人工知能(AGI)はまだ実現していない。だが実現すれば、これまではSF作品の中だけの存在だったものを、現実の世界に生み出せるようになる可能性がある。

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顧客体験を向上させるホテルの切り札

ホテルが「Wi-Fi 6」無線LANで実現した“宿泊客もIT担当も喜ぶ仕組み”とは?

歴史的建造物を利用するホテルHard Rock Hotel Amsterdam Americanは、「Wi-Fi 6」準拠の無線LAN製品と管理ツールを導入し、宿泊者の利便性向上とITチームの負荷軽減を両立したという。どういうことなのか。

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「成功する」ビッグデータ活用の取説【中編】

「何を集めるか」がデータ活用の成否を分ける 9割の企業が悩む意外な要素は?

データ活用の目的を明確にすれば、どのようなデータを収集すればいいのかも見えてくる。ただし問題はそれだけではない。ビッグデータの活用に当たっては、企業はどのような課題を乗り越える必要があるのか。

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AI時代を支えるNVIDIA【前編】

GPUベンダーから“AIの会社”に変貌 NVIDIAの歴史とこれから

GPU市場を深耕してきたNVIDIAは、AI技術分野で勢力を拡大しようとしている。同社がGPUの用途を開拓してきた歴史を振り返るとともに、今後の方向性を考える。

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小児がん研究と「グラフデータベース」の可能性【後編】

医学データ分析における「リレーショナルデータベース」の限界とは

デンマーク工科大学は、小児急性リンパ性白血病の研究データ処理にTigerGraphのグラフデータベース製品群を採用した。その理由は。従来のリレーショナルデータベースにはどのような「限界」があるのか。

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AI市場に押し寄せるM&Aの波【前編】

AI企業を買収する側とされる側、それぞれの事情

新型コロナウイルスの流行に伴って、AIソフトウェア関連の合併買収(M&A)が活発化している。その背景には何があるのか。

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TechTarget発 世界のITニュース

「Google Workspace」の使い勝手を向上させる「Smart Canvas」とは?

Googleはオフィススイート「Google Workspace」の機能を強化し、よりコラボレーションしやすくする「Smart Canvas」を発表した。何が変わるのだろうか。

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データは中立ではない

データからバイアスを取り除く「責任あるAI」(Responsible AI)の取り組み

偏見や差別意識を持たず、中立性を重視して作成したはずのAIが不公平な結果を出力することがある。なぜこのようなことが起こるのか。責任あるAIを実現するためにはどうすればよいのか。

6 月

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失敗しない導入方法とは

AIと自動化による顧客サービス改善の成功例と失敗例

CX(カスタマーエクスペリエンス)の改善に効果的と考えられるAIと自動化。だが適用する場面を間違えるとCXの悪化やコスト増を招く。失敗しない導入方法と成功例、そして残念な失敗例を紹介する。

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「成功する」ビッグデータ活用の取説【前編】

ビッグデータの価値は量ではなく「正しい意思決定」 引き出す方法は?

ビッグデータをビジネスの意思決定に生かすには、必要なデータを効果的に収集する仕組みが不可欠だ。ビッグデータ活用を失敗させないために、まずどのような点から着手すればいいのか。

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「iPhone」の新しいプライバシー設定がもたらす影響【後編】

iOS新プライバシーは「Apple広告優遇のため」とFacebookが懸念 Appleの見解は

「iOS 14.5」の新しいプライバシー保護設定に、Facebookが懸念を示している。それはなぜなのか。その懸念は妥当なのか。Appleの言い分も踏まえて考える。

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プレミアムコンテンツダウンロードランキング(2021年度第1四半期)

サーバ停止時の謝り方からJavaプロが「COBOL」を学ぶ訳まで 新規会員の注目は

「経営とIT」や「システム開発」「データ分析」などに関するTechTargetジャパンの「プレミアムコンテンツ」のうち、2021年度第1四半期に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。

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小児がん研究と「グラフデータベース」の可能性【前編】

デンマーク工科大学が小児がん研究に「グラフデータベース」を活用する理由

デンマーク工科大学は、小児急性リンパ性白血病の研究データ処理にTigerGraphのグラフデータベース製品群を採用した。研究チームの目的にグラフデータベースが合致した理由とは。

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注目度が高まった「テレワーク」「サプライチェーン」

コロナ禍でCEOが注目した技術トップ5は? 決算報告書のキーワード分析で見る

新型コロナウイルス感染症のパンデミック下で、CEOが注目した技術とは何か。各社のIT戦略の変化とは。米国上場企業約3000社の決算報告書に書かれたキーワードが、パンデミック前後でどう変化したかを基に考察する。

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「iPhone」の新しいプライバシー設定がもたらす影響【前編】

「iOS 14.5」のプライバシー保護設定で広告売り上げ減を懸念する中小企業の本音

Appleが「iOS 14.5」から搭載した新しいプライバシー保護設定は、広告売り上げをビジネスの軸にしている中小企業に大きな影響を与える可能性がある。どのような問題が起こるのか。幾つかの企業の声から探る。

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EUでビジネスする企業は要注意

EUのAI規制法案、制裁金はEU最高レベル

EUが進めているAI規制案は、プライバシーや人間の行動を制約するAIの開発や利用を制限あるいは禁止する。違反には「全世界の売上高の6%」という制裁金が科される可能性もある。日本企業も注視する必要がある。

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サードパーティーcookie廃止がIT部門にもたらす影響【第2回】

個人を特定しない「コンテキスト広告」はどこまで使えるか?

サードパーティーcookieに代わる、デジタル広告のための新しい手段には何があるのか。現在考えられる主な手段のうち、「匿名セグメントによるターゲティング」「個人を特定しないターゲティング」を紹介する。

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特選プレミアムコンテンツガイド

YouTubeやTwitterに習う「先手」のAI活用方法とは?

AI技術は企業のビジネスを変える大きな可能性を秘めている。先行してAI技術を活用してきた企業は、どのような方法でAI技術の活用に取り組んでいるのか。重要なのは、最初から完璧さを求めないことだ。

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新型コロナで加速する製造業のIT投資

クラウド移行や3Dプリンタ活用が加速 製造業向けITの4大トレンド

製造業の間でIT投資が進む中、ITベンダー各社も製造業向けの製品・技術開発を活発化させている。ITベンダー各社のイベント内容を基に、「IIoT」をはじめとする製造業向けITのトレンドを整理しよう。

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テニス界のデータ活用【後編】

「世界的テニスプレイヤー」兼「経営者」の流儀 勝ちをつかむデータの力とは?

テニスのグランドスラムで7度優勝のビーナス・ウィリアムズ選手は、自分のファッションブランドを持つ一人の経営者でもある。アナリティクスの愛好家としても知られる彼女は、なぜデータの力を信じるのか。

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オンプレ/クラウドDWH【後編】

オンプレデータウェアハウスの課題を解決するクラウドサービス

データウェアハウスをオンプレミスに構築することは可能だが、スケーリングなどの面で課題がある。ここで、十分に成熟してきたクラウドサービスが選択肢になる。

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金融×AIの最前線【後編】

Mastercardのプライスレスな顧客体験を生むAI技術

Mastercardが不正利用防止のために活用しているAI技術は、企業に対する顧客の愛着や信頼の向上に寄与する可能性がある。同社幹部へのインタビュー後編。

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スマート化するRPA【後編】

RPAとAIを連携させても失敗する、“RPAの潜在的なリスク”に注意

RPAとAIを連携させることにより、インテリジェントに意思決定するシステムを構築できる。自ら学習し、改善するシステムの可能性も開ける。だが、RPAにはあるリスクが内在する。

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「AIOps」を正しく理解する【後編】

「AIOps」の失敗例と、正しく導入するために最低限検討すべきこと

「AIOps」を導入することでさまざまなメリットが期待できるが、全ての用途にAIOpsが役立つわけではない。正しく導入するためのポイントとは。

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テニス界のデータ活用【前編】

テニス四大大会7度優勝のビーナス・ウィリアムズがアナリティクスを愛好する理由

データは試合に大きな影響を与え、時に命運を握ることさえある――。そう語るのは、テニスのグランドスラムで7回の優勝を果たしたビーナス・ウィリアムズ選手だ。ウィリアムズ選手がアナリティクスを使う理由とは。

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GPT-3を2日でトレーニング

NVIDIAのArmベースCPU「Grace」がCPU−GPU間のボトルネックを解決

CPUからGPU、GPUからCPUへのデータコピーのボトルネックを解消するため、NVIDIAはArmベースのCPUを開発した。

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オンプレ/クラウドDWH【前編】

データウェアハウスのオンプレ構築の課題を解決するアプライアンス

データレイクを経てデータを分析するのがデータウェアハウス(DWH)だ。DWHのストレージ要件とはどのようなものか。オンプレミス構築の課題を解決してくれるDWHアプライアンスとはどのようなものか。

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スマート化するRPA【前編】

RPAが人間よりも決定的に優れている理由

RPAはもはや人間の作業を模倣するだけの存在ではなくなった。むしろ人間よりも優れている面もある。RPAの適用方法を検討する上で、こうした優位点を考慮する必要がある。

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「AIOps」を正しく理解する【中編】

IT運用チームもAmazonを見習うべき理由 「AIOps」の効能とは?

「AIOps」の必要性が高まる理由の一つは、顧客ニーズの変化だ。AIOpsを導入することで顧客ニーズにどう対処し、どのような効能を引き出せるのかを考えてみよう。

5 月

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何が課題で、何が実現しているのか

IBMのロードマップで見る、量子コンピュータ実現のステップ

当然ながら、量子コンピューティングを実現するには量子コンピュータとそこで実行するアプリケーションを開発する必要がある。従来型コンピュータとは全く異なるそれらを扱えるようにするIBMの取り組みとは。

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「RPA」と「AI」の違い【後編】

RPA×AIの「ハイパーオートメーション」で“人間が働かない世界”実現か

RPAとAI技術が連携することで、意思決定プロセスの大部分も自動化でき、人間が介在しなくても業務プロセスが進むようになる。この「完全な自動化」の達成までは長い道のりになるが、市場には追い風が吹いている。

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金融×AIの最前線【前編】

Mastercardが「AI」で不正検出 同社幹部が語るその中身とは?

Mastercardは不正利用防止のためにAI技術を活用している。どのように生かしているのか。同社幹部に聞いた。

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「AIOps」を正しく理解する【前編】

「AIOps」の本当の意味 “人間の代替”はよくある誤解

「AIOps」は、従来のシステム運用とは考え方が根本的に異なる。AIOpsは企業に何をもたらす仕組みなのか、その本当の意味を考える。

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NVIDIAによる混迷の「Arm買収劇」【後編】

NVIDIAのArm買収で広がる波紋 「Armアーキテクチャ」制限の事態も?

NVIDIAがArmを買収することに対して強い懸念が生じている一因は、世界のさまざまな企業がArmのライセンスを受けているからだ。仮に買収が成立した場合、どのような影響が出るのか。

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医療機関のリアルタイムCX【後編】

医療機関が患者に“本当の満足”をもたらす「リアルタイムCX」の具体策

医療機関にとって「リアルタイムCX」の実現は高いハードルだが、今からでも少しずつ始められることはある。何をすればよいのか。具体例を挙げながら、実現に向けて取り組むべきアクションを説明する。

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AIの価値【後編】

AIを効果的に利用した2つの成功事例

AI導入の最も重要なポイントは「AIでなければできない」ことにAIを使うことだ。「AI導入」が目的ではなく手段であることを見失わなかった2つの事例を紹介する。

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「RPA」と「AI」の違い【中編】

「AI」活用は何がうれしく、何が厄介なのか? 「RPA」との比較で考える

「RPA」製品によってビジネスプロセスの大部分を自動化すると、どこかで必ず「意思決定の自動化」という難所にぶつかる。「AI」システムはこの壁を突破する鍵になる。ただしその効果を引き出すのは容易ではない。

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NVIDIAによる混迷の「Arm買収劇」【中編】

Arm買収に打って出たNVIDIA ライセンス事業のオープンさを維持できるのか?

Armの買収が成立した場合、NVIDIAには難しいかじ取りが求められる。“オープン”さが特徴であるArmのライセンス事業と、“クローズド”なNVIDIAのGPU事業は両立するのか。

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特選プレミアムコンテンツガイド

人間的な「チャットbot」が引き起こす重い問題とは?

「チャットbot」は機械学習を使ったプログラムによって人間に近い回答をすることも可能だ。ただし人間に近づくと、ある倫理的な問題を引き起こすようになる。その問題とは何か。チャットbot活用の“正解”とは。

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コールセンターにおける「文字起こし機能」の価値【後編】

コールセンター関連会社が「高精度文字起こし」で実現した「ロボコール」撃退術

深層学習などのAI(人工知能)技術を活用し、コールセンター向けクラウドサービスの自動文字起こし機能を改善したSharpen Technologies。ユーザー企業は文字起こし機能をどう使っているか。

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NVIDIAとAMDの「GPU」製品を比較【後編】

NVIDIA vs. AMD 「GPU」「ビデオカード」の演算能力が高いのはどっち?

NVIDIAとAMDは、共にGPU分野に重点的に投資している。両社のビデオカードは、演算能力などの性能や機能においてどのような違いがあるのか。

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AIの価値【前編】

多くの企業が失敗している「AIの収益化」を成功させる方法

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。

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NVIDIAによる混迷の「Arm買収劇」【前編】

NVIDIAのArm買収にGoogleもMicrosoftも反発 その理由は?

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。

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医療機関のリアルタイムCX【前編】

医療機関にとっての「リアルタイムCX」の意味とは? 実現に向けた3ステップ

「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。

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NVIDIAとAMDの「GPU」製品を比較【前編】

NVIDIAのビデオカード「A100 Tensor Core GPU」は何がすごい? AI向け機能も

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。

4 月

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「RPA」と「AI」の違い【前編】

いまさら聞けない「RPA」の基礎 何ができ、何ができないのか

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。

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データウェアハウスとデータマートの違いを比較【後編】

いまさら聞けない「データマート」の基礎 「DWH」との違いを納得させるには?

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。

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B2BにおけるEコマースの革新【後編】

レンタル機器企業のCX向上施策「誰にも会わない産業機器レンタル」の手段とは?

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。

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「データサイエンス向き」の根拠は

Java使いでも「R」「Python」を学びたくなる“納得の理由”

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。

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5つの検討ポイント

オンプレかクラウドか、非構造化データ用ストレージの選び方

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。

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コールセンターにおける「文字起こし機能」の価値【前編】

コールセンター関連会社がコスト半額で「文字起こし精度」を高められた理由

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。

NEWS

気象庁が中枢システムを仮想化基盤に移行 防災・減災に向けたデータ活用を加速

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。

NEWS

マネーツリー、金融機関向けデータ分析ツールを提供開始 顧客の金融行動を可視化

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。

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AIと人間の最良の関係とは

人はAIを信頼できるか?

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。

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不動産市場で進むアナリティクスの活用【後編】

「不動産テック」がもたらす“脱・百貨店ビジネス”とコロナ時代のオフィス

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。

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「自動車アナリティクス」の今【後編】

「自動車アナリティクス」は何を可能にするのか? CASE時代のデータ活用術

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。

NEWS

聖マリアンナ医大病院、車いすを検知する自動ドア制御システムの実証実験

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。

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データレイク構築のススメ【後編】

データレイク、オンプレ運用か? クラウド利用か?

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。

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データウェアハウスとデータマートの違いを比較【前編】

いまさら聞けない「データウェアハウス」の基礎 何ができるのか?

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。

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データの倫理的活用を考える【第5回】

Salesforceも「データの倫理的活用」に本腰 原則を現場に落とし込む方法とは?

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。

NEWS

NTTデータ、鉄道業界向けERPを提供 多角化経営に特有の財務管理の課題を解決

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。

NEWS

PwC Japan、AIとVR技術を利用した不動産仲介システムを提供

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。

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B2BにおけるEコマースの革新【前編】

建築資材メーカーはコロナ禍で加速した「Eコマース」にどう救われたのか

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。

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「AI」「RPA」は仕事を奪うか【前編】

「AIは人の仕事を奪う」があり得ない“これだけの理由”

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。

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不動産市場で進むアナリティクスの活用【中編】

不動産テック(PropTech)は「コロナ禍でも使われるオフィス」を生み出せるか

「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。

NEWS

生産現場の見える化で異常をすぐ検知、オムロン阿蘇が生産データ分析を自動化

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。

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データレイク構築のススメ【前編】

データレイクとは何か――メリット、ストレージ、オンプレ/クラウドの是非

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。

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米国運輸保安庁(TSA)のBI活用術【後編】

空港職員の安全を支えた米国運輸保安庁(TSA)の「BIダッシュボード」の中身

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。

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データの倫理的活用を考える【第4回】

「データの倫理的活用なんて当たり前」と自信満々な人ほど危険な理由

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。

NEWS

マスク付けて「顔パス」OK 三井住友FGが自社ビルに顔認証入退館システムを導入

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。

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不動産市場で進むアナリティクスの活用【前編】

「不動産テック」(PropTech)が急成長する理由と、避けられない問題

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。

3 月

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データの倫理的活用を考える【第3回】

“取りあえずデータ収集”の落とし穴 「警察や検察へのデータ開示」が招く問題

「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。

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ロックインと引き換えの快適さか、オープンの自由度か

「Amazon Kinesis」「Amazon MSK」の違いは? AWSの2大ストリーム処理サービス

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。

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IBMとMicrosoftが積極推進

クラウド経由で量子コンピュータが普通に使える時代はもうすぐ

IBMとMicrosoftは量子コンピュータをクラウド経由で使えるようにする取り組みを進めている。

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米国運輸保安庁(TSA)のBI活用術【前編】

空港職員にマスクや消毒剤を安定供給 「BI」でやってみたら意外と簡単だった

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。

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データの倫理的活用を考える【第2回】

「法律に違反しないデータ収集」なら何をしても許されるのか?

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。

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「データ主導型企業」に必要な人材育成の勘所【後編】

「データリテラシー」の高い社員を育てる鉄則とは? Red Hatに聞いた

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。

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データの倫理的活用を考える【第1回】

「取れるデータは根こそぎ取る」はなぜ駄目か? 「倫理的データ収集」の重要性

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。

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「自動車アナリティクス」の今【前編】

「自動車アナリティクス」なぜ活況? 不況下の顧客第一主義シフトが契機に

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。

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構造化データも非構造化データも

あらゆるデータを一元的に分析できる「オープンデータレイク分析」

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。

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「データ主導型企業」に必要な人材育成の勘所【前編】

「データリテラシーの高い社員」が「分析ツールを使える社員」よりも貴重な理由

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。

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ハイパフォーマンス(Oracle談)

世界で最も人気のデータベース「MySQL」ベースの分析サービス登場

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。

2 月

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ITリーダーが直面する「DX」の3大課題【後編】

DXリーダーにこそ「傾聴力」が欠かせないシンプルな理由

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。

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2021年のDXトレンド予測【後編】

「リアルタイムデータ処理」「MLOps」が2021年のDXに必要な理由

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。

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ノイマン型コンピュータの限界

ニューロモーフィックコンピューティングが今期待されているワケ

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。

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2021年のDXトレンド予測【中編】

DXの加速に「ノーコード/ローコード開発」と「マルチクラウド」が不可欠な理由

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。

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ITリーダーが直面する「DX」の3大課題【中編】

ITリーダーは「DX推進に必要なIT人材がいない」問題をどう解決すればよいのか?

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。

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現在の性能は?

量子コンピュータの性能を定量化するベンチマーク指標「Q-score」

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。

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2021年のDXトレンド予測【前編】

アジャイルが「DX」に貢献する理由 もう単なるソフトウェア開発手法ではない?

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。

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AIが税金を納める日【後編】

「AIには納税義務もあれば著作権もある」と主張する人たちの根拠

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。

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TechTarget発 世界のITニュース

Starburstが1億ドル調達 旧PrestoSQL「Trino」ベースのアナリティクス製品開発

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。

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AI時代のストレージを支える技術【後編】

Intel「Optane」は“ヘビーユーザー向け”止まり? 次世代ストレージの本命は

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。

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ポストcookie時代のマーケティング戦略【後編】

個人情報不要の「コンテキストターゲティング」はデジタル広告を変えるか

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。

1 月

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M&Aに乗り出す半導体3社の思惑【第4回】

Arm買収で半導体市場は「NVIDIA」の一人勝ちか? それとも……

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。

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ITリーダーが直面する「DX」の3大課題【前編】

ITリーダーは「コロナ禍で生まれた新たな顧客ニーズ」にどう応えればよいのか?

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。

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M&Aに乗り出す半導体3社の思惑【第3回】

Intelは何を間違えたのか? NVIDIA、AMDにかすむ“巨人”の焦り

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。

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AI時代のストレージを支える技術【中編】

NVIDIA「GPUDirect Storage」にIntel「Optane」――CPUを補う高速化技術

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。

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プライバシー保護にAIを生かす【第4回】

AI×データプライバシーが実現する「異常検出」「応対自動化」「消費者知識の強化」とは

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。

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M&Aに乗り出す半導体3社の思惑【第2回】

“永遠の二番手”「AMD」がIntel、NVIDIAに勝つためのハードル

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。

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データプライバシー管理に「AI」を生かす【第3回】

AI×データプライバシーの主な用途「データ特定」「フェデレーテッドラーニング」とは?

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。

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M&Aに乗り出す半導体3社の思惑【第1回】

“永遠の二番手”「AMD」がIntel、NVIDIAを追い抜く日

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。

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データプライバシー管理に「AI」を生かす【第2回】

データプライバシー管理に「AI」を使うなら無視できない課題とは?

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。

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ポストcookie時代のマーケティング戦略【中編】

「ファーストパーティーデータ」はターゲティング広告に使えるか

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。

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AI時代のストレージを支える技術【前編】

DPU、FPGA、ASICにコンピュテーショナルストレージ AIが求める中核技術の基礎

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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