Meta Platformsが公開したAIチャットbot「BlenderBot 3」は、未成熟な状態だったことから物議を醸した。AIチャットbotに不適切な言動をさせないために、開発元の企業がすべきこととは何なのか。専門家に聞いた。
英国のロンドン自然史博物館はAWSと協力し、生物多様性に関する研究強化を目的としたツールを共同開発した。このツールは、研究の未来をどう変えるのか。
英国のロンドン自然史博物館は、AWSとタッグを組んでデータ管理ツールを開発した。何ができるようになるのか。
複合機世界大手のリコーが、製造原価管理業務においてNTTデータの「Qlik Managed Service on A-gate」を導入。海外の生産拠点で複数の機種を生産する同社が、同製品を導入した理由とは。
どの放送局も、ニッチな用途にしかデータサイエンスを用いていない――。英国の放送局で働くデータサイエンスの専門家は、こう指摘する。どのような用途で活用しているのか。
「ビジネスプロセスマネジメント」（BPM）の導入にはコストが掛かるが、その“見返り”は小さくない。BPMツールのユーザー企業を例に、BPMの投資対効果を紹介する。
Meta PlatformsのAIチャットbot「BlenderBot 3」は、インターネットユーザーが生成するデータを機械学習に用いる。このことがBlenderBot 3の限界を定めているとの見方がある。どういうことなのか。
「システムファウンドリー」という構想を、競合の主要事業者を巻き込みつつ立ち上げたIntel。この構想には、半導体の設計や組み立てなどを大きく変える可能性のある、さまざまな要素が関係している。
画像生成AIモデルが目覚ましい進化を遂げている。AIモデルの教師データとなったアート作品の作者の中には、「権利を侵害された」と主張する人もいる。その主張は正しいと言えるのか。
技術者が積み上げてきた経験とノウハウを基本とした判断で、障害発生時の復旧に対処してきたJR東日本。同社は日立製作所のAI技術を活用し、復旧時間の短縮や輸送の安定化を目指す。
大手ビールメーカーのHeinekenは、サステナビリティ向上に取り組むため、先進的な技術活用を進めている。具体的な取り組みや課題、今後の展望を紹介する。
物流業界が抱える人手不足や配送件数の増加、サプライチェーンの寸断といった課題。東芝デジタルソリューションズは、倉庫運用を最適化して物流業界の課題を解消するクラウドサービスを提供する。
データ量の増大や機械学習の普及といった変化に適応することは、ITの巨人Intelであっても容易ではなかった。こうした変化の中で同社が、ユーザーや開発者を引き付けるために打ち出すものは。
「AI技術の活用により、より有意義な仕事に時間を割くことができる」という価値観が浸透しつつある。それでもAI技術に対する懸念は消えておらず、影響を受けるのは若者という見方もある。その理由は。
画像生成にAIモデルを活用しているのは個人のアーティストだけではない。自社のビジネスに画像生成AIモデルを活用し、成果を上げている企業がある。どのように役立てているのか。
「ビジネスプロセスマネジメント」（BPM）がもたらすメリットはさまざまだ。社内だけではなく、実は社外向けの取り組みにもBPMによる改善効果があるという。主なメリットを整理する。
公開当初の未成熟さから物議を醸したMeta PlatformのAIチャットbot「BlenderBot 3」。何が問題を招いたのか。Metaの取り組みに不十分な点はなかったのか。
大手ビールメーカーのHeinekenは、「メタバース」「AI」といった先進的な技術を活用したさまざまな取り組みを実施している。幾つかの事例を紹介する。
AI技術はビジネスに有用だという見方は一般化しつつあるが、「仕事を奪われるのではないか」という考えもいまだにある。実際にそうなのか。ある介護事業者がAIチャットbotを人材採用に活用して得た利点を紹介する。
データを有効活用するには、データクオリティーを高いレベルで維持することが必要だ。その上で「データスチュワードの設置」がどう役立つのか、そしてその先にある「データドリブン文化の確立」とは何かを紹介する。
CPUベンダーとして一時代を築いたIntelが、「GPU」のラインアップ拡充に本気だ。同社はGPUで明らかに“攻め”に出ている。その中身とは。
効果が明確ではなくても、目新しい技術であれば投資対象としての魅力を放つことがある。ただし、それは永遠には続かない。目新しさを失ったAI技術に、投資を続けるにはどうすればよいのか。
「AWS Glue」と「Azure Data Factory」はよく似たクラウドETLだが、重要な違いがある。自社の要件にどちらが適しているのか。料金体系やデータコネクターの種類から比較する。
コンピュータビジョンなどのAI技術を使って、トラック運転手の漫然運転を防ぐ――。こうしたシステムの導入を進めるのが、道路と鉄道のメンテナンス企業Loramだ。そのシステムの中身とは。
画像生成AIモデルを用いたアート作品が、コンテストで入賞を果たした。作者は何をきっかけに、AI技術を活用したアート作品制作を始めたのか。AIアートをどう捉えているのか。
英国はエネルギー分野のデジタル化を推進する一環で、さまざまな機器がネットワークに接続する分散型のシステム構築を目指す。具体的にどのような仕組みで、実現には何が必要なのか。
DX推進に取り組む大手ビールメーカーHeineken。同社はDXをどのように捉え、何の取り組みを進めるのか。同社のデータ管理責任者に話を聞いた。
企業がデータを有効活用する際に重要になるのがデータクオリティーだ。「データガバナンス」がデータクオリティーの維持に有用な理由と、効果的なデータガバナンスの実践方法を解説する。
Intelがコンシューマーからデータセンター分野に至るまで、多彩な製品やサービスの開発を本格化させている。そのラインアップは、昨今のIntelとは違う何かを感じさせる。その正体とは。
Deloitte AI Instituteの調査により、企業の間ではAI技術の活用が広がっているものの、実際の成果が芳しくないことが明らかになった。何が起きているのか。調査結果から探る。
不揮発性メモリであるOptaneが打ち出した発想から、さまざまな動きが起こった。Intelが事業の撤退を明かし、関心は次の時代へと移行する。
画像を生成するAIモデルに対して「生身のアーティストの仕事を奪う」といった批判の声が上がっている。本当にそうなのか。むしろ「AIモデルはアーティストの助けとなる」と主張する専門家の声を紹介する。
ビジネス改善の手法の一つに「ビジネスプロセスマネジメント」（BPM）がある。ITとビジネスの両側面を取り入れたBPMとは、どのようなものなのか。企業にもたらすメリットを軸に考える。
Meta Platformが公開したAIチャットbot「BlenderBot 3」が物議を醸している。何が起きているのか。インターネットユーザーの声から実態を探る。
企業のビジネスを支えるデータ。誤った分析結果や判断を生まないためのデータクオリティー確保に際して、キーワードとなる「SLA」とは何か。
エネルギー業界のデジタル化を推進する英タスクフォースは、エネルギーシステムのオープンソース化を提言している。その狙いとは。
AWSの「AWS Glue」やMicrosoftの「Azure Data Factory」といったクラウドETLは、データパイプラインの構築を支援する。両者の基本的な利用方法を説明する。
非揮発性メモリ「Intel Optane」は、NAND型フラッシュメモリのような大成功を成し遂げることなく終わってしまう。何がうまく機能しなかったのか。
画像生成AIモデルを使って作成した「AIアート」の普及を受けて、アーティストが危機感を募らせている。アーティストが抱く懸念は、どのようなものなのか。
全社横断的なデータ活用を進める東急不動産HDの事例や、ログ分析の効率化を図る九州工業大学の事例、お天気アプリ「ウェザーニュース」の企業向け新サービスなど、データ分析の主要なニュースを紹介する。
データに基づく意思決定を実現するためには、高いデータクオリティーが必要だ。データクオリティーの向上に「データリネージ」がどう役立つのかを紹介する。
SSDとメモリのそれぞれの分野において、IntelにはOptaneで成し遂げたい変革があった。ただし幾つかのハードルが、Optaneの普及を阻んだ。
画像生成に特化したAIモデルが急速に進化し、目を見張る出来栄えの画像が次々と生まれている。その流れを受けて、アート作品の本質とは何かという議論が白熱している。人々が懸念する問題とは。
ビジネスにデータを活用する上で、高いデータクオリティーを確保することは重要だ。何がデータクオリティーを左右するのか。なぜデータの質が悪くなってしまうのか。それらに対する答えを提示する。
人工知能（AI）技術を採用した「アプリケーションパフォーマンス監視」（APM）ツールのニーズは旺盛だ。AI技術がAPMにもたらす未来とは。
AWSの「AWS Glue」やMicrosoftの「Azure Data Factory」などのクラウドETLを利用することで、ユーザー企業は各システムのデータ連携の仕組みを容易に整備できる。各サービスの機能を説明する。
Intelは、「Optane」の製品群でメモリの“ある課題”を克服することを狙っていた。その意図は、NAND型フラッシュメモリを搭載するSSDの台頭を想起させるものだった。
いまやビジネスにデータは欠かせない。ただし「データは最も価値がある資産だ」という考え方は、必ずしも正しいとは言えないとの声がある。それはなぜなのか。
Amazon.comがロボット掃除機「Roomba」で知られるiRobotを買収した。この買収によって、Amazon.comはRoombaを利用した“あるビジネスモデル”の確立を狙っていると専門家は考えている。それは何なのか。
メモリに革新をもたらすことを目指していたIntelが、不揮発性メモリ「Optane」の事業を終わりにすることを明らかにした。この衝撃の発表の背景にある、半導体分野の変化とは。
サンゴ礁の保全活動に取り組むオーストラリアの環境保全団体は、DellやAccentureなどの企業と協力し、「深層学習」や「コンピュータビジョン」といったAI技術を活用する。その具体的な中身とは。
Dellはサンゴ礁の保全団体と提携し、深層学習モデルの開発に取り組む。開発した学習モデルはサンゴ礁保全活動の効率化のために活用する。具体的にどのような効果をもたらすのか。
Amazon.comのiRobot買収によって、スマートホーム市場の公正な市場競争が脅かされると、人権団体は懸念している。その理由とは何か。そもそも、こうした主張は現実的なのか。
アプリケーションの安定運用を実現するには監視とトラブルシューティングが重要だ。それを支えるAPMツールに人工知能（AI）技術を取り入れることで、何が可能になるのか。
Amazon.comがiRobotを買収することでAmazon.comの音声アシスタント「Alexa」を搭載した端末がさらに売れる可能性がある、とアナリストは指摘する。その理由は。
企業のビジネスを陰で支える「アプリケーションパフォーマンス監視」（APM）。APMツールに、人工知能（AI）技術を取り入れる動きがある。なぜAI技術が必要なのか。AI技術で何がどう変わるのか。
Amazon.comがロボット掃除機「Roomba」で知られるiRobotを買収することについて、20団体を超える人権団体が異議を申し立てた。プライバシー侵害の恐れがあることが理由だという。何を心配しているのか。
中核システムをオンプレミスインフラで運用してきたニトリが、データ分析システムにクラウドサービスの「BigQuery」を採用した。その意図とは何か。ニトリと紀陽銀行、アルペンのクラウド導入事例を紹介する。
「ある国でデータ分析を活用して社会課題を解決すると、その解決法を他国の課題にも応用できる」と専門家は語る。その理由は。
総合的な統計データはMLBが提供する。だがテキサス・レンジャーズは他球団との競争で優位に立つべく、「Tableau」を駆使しているという。どのように活用しているのか。
RPA大手ベンダーは生き残りをかけて、自らの存在を変えようとしているとアナリストはみる。RPA市場には、どのような変化が起こるのか。
データ分析を活用して「SDGs」の達成を支援する――。こうした構想を進める非営利団体が大学で講義をしたところ、学生がその理念を「熱烈に歓迎」したという。その理由は。
英語発音矯正にAI技術を生かす聖光学院中学校高等学校の取り組みや、児童発達支援事業所によるミクシィのコミュニケーションロボット導入事例など、教育ITに関する主要なニュースを紹介する。
AIシステムの危険性を排除するには、AIシステムの開発や利用に関する適切なルールが必要だ――。こう主張する専門家ニコル・ターナー・リー氏は「AI版エネルギースター」が必要だと指摘する。その真意とは。
組織がデータを生かすには、データ分析ツールの導入やデータ専門家の配置だけでは十分ではない。組織内の「分析文化」をどう育み、定着させるかが重要だ。MLB球団レンジャーズが進めた取り組みを追った。
RPA市場は2025年までに220億ドル規模の成長路線をたどるが、いずれ成長は横ばいになるとForrester Researchはみる。その理由は何か。同社アナリストに聞いた。
アムステルダム大学とマサチューセッツ工科大学が、データ分析を活用してSDGsの達成を目指す非営利団体を設立した。団体設立に至った理念とは。共同設立者に聞いた。
MLBでは、その巧拙が試合の勝敗に大きな影響を及ぼすほど、データ分析が重要な役割を担っている。野球界に存在した“常識”も、データ分析が塗り替えてきた。幾つかの例から、データ分析の影響を見ていこう。
MLBが所属球団向けに運用するデータ分析ツールが「Statcast」だ。GCPをベースにしているというStatcastは、球団にどのようなデータを提供するのか。
IDC Japanの国内アナリティクス／AIプラットフォーム市場調査や、機械学習を活用したオリコのデータ分析製品導入事例など、データ分析に関する主要なニュースを紹介する。
温室効果ガス削減が喫緊の課題なのはどの業界も同じだ。ソフトウェアベンダーもサステナビリティ向上を支援するサービスを提供しており、特に自動車業界に焦点を当てている。その背景とは。
スウェーデンにおいて、AI人材を育成する制度はまだ整備されていない。だがスウェーデンのAI専門機関は、その状況を変える画期的な取り組みに着手した。
スウェーデンのAI専門機関は、国内外の組織にさまざまな人材プログラムを提供している。同機関の取り組みから見える、AI人材に欠かせないスキルとは何か。
石油化学工業が排出する温室効果ガスは、世界の排出量の約10分の1を占めるという。そのような中、温室効果ガス削減に取り組む企業が活用するのがソフトウェアだ。どのような機能なのか。
各業界で温室効果ガス削減への動きが強まり、オフィスビルなど建物の運用に関してもエネルギー消費の効率化が注目されている。環境負荷低減に必要なのは何か。
企業のデータ活用を推進するデータ関連職は複数ある。それらの職務や役割はどのように違うのか。「データサイエンティスト」「データエンジニア」「データアナリスト」の主要3種の違いを探る。
AI技術のスキルを持つ人材の需要は高まる一方、スキルを持った人材の供給が追い付いていない問題がある。スウェーデンのAI専門機関は、この課題にどう立ち向かうのか。
医療機関Ascend Clinicalは、AI技術を活用した医療データ分析ツールMedical Renal Modelを導入した。Medical Renal Modelは臨床にどう役立つのか。同機関の見解を紹介する。
Salesforceは、Eコマース向けCRMサービス「Commerce Cloud」の強化を進めている。「TikTok」との連携機能など、注目すべき幾つかの機能をまとめて説明する。
オフィスビルなどの商業ビルをエネルギー効率に優れた設計にし、温室効果ガスを削減するためには、ソフトウェアの活用が有効だ。ソフトウェアのどのような機能を使えばいいのか。
ビジネスインテリジェンス（BI）ツールの活躍の場として「エッジ」が注目されている。データ発生源に近いエッジでBIを使うことで何ができるのか。具体例を紹介する。
シャドーITはデータ分析にも影響を及ぼし始めている。データドリブン経営を本気で目指すのであれば、シャドーITの野放しはやめた方がよいという。どういうことなのか。
ビジネスにNFTを生かしている企業は、どのような使い方をしているのか。これからNFTを生かそうとする企業は、何に注目すればよいのか。
NFTは企業に有益なデータや新たな事業機会をもたらす可能性がある。NFT事業に参入する際は、どのようなことに気を付ければよいのか。
ビジネスインテリジェンス（BI）ツールは高度な知識がなくても使えるようになり、活用が広がっている。企業はこうした“次世代”のBIツールで何ができるようになるのか。コールセンターを例に考える。
小売業者やEコマース業者は、社外のWebサイトから得られるデータに価値を認めている。一方でデータのスクレイピングやデータマネジメントになかなか取り組めていないという。それはなぜなのかを調査結果から探る。
医療機関Ascend Clinicalは、腎臓病患者の検査結果に関するデータをAIエンジンに取り込み、治療に向けた最善のアクションを導き出すシステムを導入した。具体的に何ができるのか。
数学スキルがあればデータ分析は可能だ――。その考えには一理あるが、それでもスムーズなデータ活用には他の専門知識が不可欠だ。その理由と必要な知識を説明する。
NFTの作成と販売のためのクラウドサービス「NFT Cloud」の試験提供を進めるSalesforce。こうした同社のNFT関連事業は、従業員の批判を集めている。NFTが抱える問題点とは。
「LPWA」を使うことで、低消費電力で広域を接続するIoTが可能になる。あるガラスメーカーは、LPWAで配送業務を効率化している。その方法とは。
情報を暗号化したまま処理できる「ゼロ知識証明」の重要性が高まっている。ゼロ知識証明とは何か。なぜ重要なのか。その分野の専門家に話を聞いた。
IBMが133量子ビットから4158量子ビットまでの量子コンピューティングロードマップを公開した。そこにはどのような課題があり、どう解決するのか。
顧客との良い関係性を築くために重要なのは、「顧客にとって価値のある企業」であり続けることだ。価値ある存在であり続け、顧客の再来を目指すために企業ができることは。
顧客忠誠度を高め、顧客のリピート率を向上させるために役立つ施策やツールは幾つかある。その中から「顧客行動の分析」「顧客フィードバックの活用」「忠誠度プログラム」を紹介する。
企業はビジネスインテリジェンス（BI）を活用することでさまざまな洞察を得て、ビジネスの改善に役立てることができる。最近のBIツールは「使いやすさ」が売りだ。BIの“民主化”を促しているのは何か。
データ主導のビジネスを実現するためにIT部門の力は不可欠だが、ITインフラの運用管理スキルだけでは太刀打ちできない可能性がある。IT部門が「データドリブン経営」に貢献するのに必要なスキルとは。
リピート顧客は新規顧客に比べて販売コストが低く、売上高が予測しやすい。顧客の再来を促すには、企業やブランドへの愛着や忠誠心を示す「顧客忠誠度」を高めることが重要だ。そのためには何ができるのか。
BIツールベンダーのQlikは、今後のロードマップを公開した。BIツールの機能追加や、既存機能の強化を実施する。どのような機能が追加されるのか。最大の注目ポイントは何か。
カートに入れた商品をコンピュータビジョンで認識するAmazon方式よりも低コストなレジなし店舗ソリューションがある。これを利用している日本企業子会社とは？
Tableauは、BI分析ツールのクラウドサービスや新機能を発表した。専門知識を持たない人でもデータ分析を利用し、ビジネスに役立てることができるようになるという。どのような機能なのか。
人間から偏見を排除するのは難しい。これを克服するために導入したアルゴリズムにもやはりリスクがある。既に発生しているリスクとは何か。
Tableauは「組み込み型アナリティクス」関連の新ツールと新機能を発表した。より多くの従業員が、普段のワークフロー内でデータ分析を実施できるようになるという。どのようなツールなのか。
十分なROIが見込めるかどうかは、IT投資において重要な判断基準だ。ROIを考えた場合に、セキュリティのためのAI技術への投資は是か非か。企業と投資家の答えは微妙に異なる。
Salesforceは「Einstein Analytics」や「Tableau CRM」などの名称で提供してきた分析ツールを改称。それに伴い、Slackとの連携などの新機能を追加する。
GoogleはBIツールの「Looker」や「Data Studio」、「Connected Sheets」の機能連携を強化する。これにより得られる効果とは。何が変わるのか。
Salesforceは、カスタマーサポートツールとMA（マーケティング自動化）ツールの新機能を発表した。GoogleとGenesysの提携によるデータの統合や、機械学習を活用した機能とは。
GPUの主要ベンダーであるNVIDIAとAMD。GPU市場で主流になっている両社の製品にはどのような違いがあるのか。企業が検討すべきポイントは。
調査によると、小売業者やEコマース業者による社外データの活用においては、いまだに手作業が残っている。なぜ自動化が進まないのかを調査結果から読み解く。
IBP（統合事業計画）ソフトウェアベンダーのAnaplanは、投資会社に約107億ドルで買収される。SAPやOracleと競合するAnaplanの今後はどうなるのか。
GoogleはPostgreSQL互換のクラウドデータベース「AlloyDB」を発表した。クラウドデータベース「Cloud Spanner」との違いは何か。どのような用途に最適なのか。
アナリティクスの高度化を進める上で必要なのは、AI技術や自動化技術だけではない。両者ほどの派手さはなくても、それらと同等か、それ以上に重要な要素がある。それは「データ品質」「データガバナンス」だ。
金融業界の企業がAIツールを使いこなすには、解決すべき課題が複数ある。金融業界各社のリーダーが、現場で感じた課題をまとめた。
コンピュータの計算処理を担うCPUとGPU。2つの役割を整理して、GPUが必要になるのはどのような場合なのか、GPUをどう使えばよいのかを紹介する。
独自開発のスーパーコンピュータ「AI Research SuperCluster」（RSC）を武器に、メタバース市場で覇権を握ろうとするMeta Platforms。同社が市場で主導権を握るためには、何が必要なのか。
アナリティクスにAI技術や自動化技術を生かそうとする動きはこれまでもあった。ただし活用が広がっているとは言えない。それでも今度こそ活用が進むと考えているアナリストがいる。その判断の背景には何があるのか。
データ分析における根強い問題が「人」に関する問題だ。技術の進化が、問題の解決につながると専門家は指摘する。どのような技術が役立つのか。
データ駆動、データ主導が叫ばれて久しいが、60％の経営幹部はデータを信頼していない。経営にデータを生かすには、データ品質の向上が不可欠だ。その答えは2つある。
量子コンピュータの設計には多数の要因が影響する。これらの最適な組み合わせを見つけるのに役立つと期待されているのが、マルチフィジックスモデリングだ。研究の最前線では何が起きているのか。
人の心理を読み解く「神経言語プログラミング」（NLP）が、データ分析をより簡単に、より効率的にする可能性があるという。NLPはデータ分析にどう寄与するのか。
Meta Platformsが開発したスーパーコンピュータ「AI Research SuperCluster」（RSC）は、幾つかの問題を抱えていると専門家が指摘する。主な問題は「環境問題」と「倫理問題」だ。
データ管理部門は完璧なデータ管理を強いられている。彼らをこの「不可能への挑戦」から解放し、データ品質を向上させるにはどうすればいいのか。
Meta Platformsが開発したスーパーコンピュータ「AI Research SuperCluster」（RSC）は、同社のこれまでのシステムとどう違うのか。どのようなハードウェアで構成されているのか。
多くの企業がデータに基づいた意思決定に取り組んでいる。問題はデータ品質だ。データ品質を向上させる試みは、コロナ禍によって阻害されたという。なぜコロナ禍が影響するのか。
CPUに加えてGPUを併用する動きがある。GPUはグラフィックス処理用ではなく、CPUのタスクを肩代わりする役割として活用が進む。2つをどう使い分けるのが賢い選択なのか。
AI技術と自動化技術という2つの技術を組み合わせれば、リアルタイムの行動につながる洞察を提供できるとアナリストは指摘する。アナリストの発言から、アナリティクスのトレンドを読む。
企業のデータ分析を支援する「データマネジメント」ツールには、さまざまな選択肢がある。データマネジメントの主要なベンダーと製品をまとめた。
金融業界の企業がAIツールの導入を進める際に、対処が必要なのが「説明責任」に関する課題だ。クレジットカード会社を例に、具体的に見ていこう。
楽天グループは、全社的に利用するデータウェアハウスにGoogleの「BigQuery」を採用した。同社がデータ分析システムのクラウド移行を決意した課題と、「Google Cloud Platform」を採用した理由は。
金融業界の企業の間で、AI技術を組み込んだツールの導入を「避けられないもの」だと考える動きが広がっている。一方で金融業界がAI技術を積極的に活用する上では、解決すべき課題がある。それは何なのか。
人間の脳を模倣できれば、少ない電力で高度な演算が可能になる。イエーテボリ大学と東北大学の共同研究プロジェクトがこの分野で成果を出している。
Meta Platformsは、機械学習モデルをトレーニング可能なスーパーコンピュータ「AI Research SuperCluster」（RSC）の開発を進めている。専門家が考える、同社にRSCが不可欠な理由とは。
AI技術を活用したデータ分析「拡張分析」は、企業のデータ活用をどのように支援するのか。拡張分析が担う役割、利用に際して必要なデータ、実際の使用例を解説する。
株主利益を最優先とする「株主資本主義」から、利害関係者全ての利益を追求する「ステークホルダー資本主義」へと、世の中の価値観が変わりつつある。この変化の中で重視すべきサステナビリティ向上のトレンドは。
さまざまなベンダーがクラウドRPAを提供する中、オンプレミスRPAに偏っていたユーザー企業のニーズに変化が見え始めた。「今後の新規導入はクラウドRPAが主流になる」と専門家は言い切る。その理由は。
量子コンピュータ実用化を阻む課題は多い。絶対零度付近まで冷却する必要がなくなれば可能性が大きく広がる。大量の量子ビットの実装には量産性も欠かせない。その分野の研究動向を紹介する。
企業の評価軸の一つとして、「持続可能性」（サステナビリティ）が注目を集めている。サステナビリティの向上を目的として、ニーズが上昇しているIT分野は何か。
企業の間でデータ活用を重視する動きが広がっている。データの真価を引き出すために、CIOは従業員にどのようなスキルを求めるべきなのか。PwCに聞く。
IT運用のさまざまな領域にAI技術が入り込んでいる。AIOpsを実践中のアクセンチュアは、自動化の適用範囲をさらに広げることにまい進する。同社が次に狙う成果とは。
現段階の量子コンピュータには、計算中にノイズが発生するという問題がある。このノイズをいかに除去するか。Algorithmiqは逆転の発想でノイズ問題を解決するという。
新型コロナウイルス感染症の影響で企業のデジタル化が進み、推進役のCIOは脚光を浴びている。新たな需要を満たしながら会社を率いていくために、CIOに求められているスキルは。
企業のシステムが複雑になる中で、機械学習をシステム運用に取り入れることが重要になってきた。全てを機械学習モデルに任せることは簡単ではないが、部分的に活用するだけでもメリットを享受できる可能性がある。
ユーザー企業の間でクラウドサービスへのシステム移行が加速する中、クラウドRPAの導入が進まない。「オンプレミスRPA以外は選ばない」というニーズも根強い。この理由を、専門家はどう見るか。
ITコンサルティング会社のAccentureは、機械学習でIT運用を自動化する「AIOps」によって社内の業務負担を軽減している。同社が実践するAIOpsの取り組みと、その成果とは。
多くのビジネス意思決定者は、量子コンピューティングを誇大宣伝であると考える一方で利用方法の検討に入っている。彼らはどの程度量子コンピューティングを理解しているのか。
リーバイスの「AIブートキャンプ」は大人気のAIスキル研修だ。狭き門をくぐり抜けた受講者のその後の活躍ぶりについて、同社責任者が語った。
機械学習とIT運用を組み合わせるAIOpsは派手に宣伝されることがなくなり、導入期に突入した。この動きに影響を与えたのは、パンデミックとクラウドサービスの利用拡大だ。
RPA市場でクラウドシフトの機運が高まらない。RPAベンダー各社がクラウドRPAをこぞって提供する一方で、ユーザー企業の間ではクラウドRPAの利用は広がっていないという。調査結果を基に実態を整理する。
Deloitte Consultingの「Unlimited Reality」は、仮想世界「メタバース」の開発や活用をしやすくする製品・サービス群だ。何を実現するのか。
インシデント対処の質向上とコスト削減を図るための選択肢として、機械学習が注目されている。どのような問題に対して、どのような機械学習の手法が有効なのだろうか。
既存のAIは特定のタスクに特化しており、他のタスクに応用できない。IIIMが目指すのは自律的に学習して異なる複数のタスクに対応できる「強いAI」の実現だ。その研究・開発動向を紹介する。
リーバイスのAIスキル研修「AIブートキャンプ」に参加するのは簡単ではない。参加定員100人に対し、これまでに約450人の従業員が応募した。そもそもAIブートキャンプとは何なのか。同社責任者に聞いた。
Citrix Systemsはデータ分析大手TIBCO Softwareと合併し、Citrix製品にデータの管理や分析ができる機能を追加する。ユーザー企業にとってのメリットは何なのか。
世界中で量子コンピューティングの研究が進められている。クラウド利用も不可能ではなくなった。だが古典コンピュータの開発史に当てはめてみると、まだ1940年代のレベルだという。どういう意味なのか。
ネットは科学的コンセンサスに反する誤ったコンテンツであふれている。これらを削除し、拡散する人や組織のアカウントを凍結すべきだという意見もある。だが英国王立協会はそれに反対している。
現実世界のものを仮想的に再現する「デジタルツイン」を導入したコーヒーマシンメーカーのGruppo Cimbaliは、製品開発を大幅に改善した。具体的にどのような成果を得たのか。
「デジタルツイン」をコーヒーマシン開発に導入したGruppo Cimbali。さまざまな先端技術を活用してきた同社にとっても、デジタルツインの構築は簡単には進まなかった。どう実現したのか。
コーヒーマシンメーカーGruppo Cimbaliは、現実のものをデジタルで再現する「デジタルツイン」を製品開発に導入した。それによって同社のコーヒーマシンはどう変わるのか。
機械学習開発の最先端を走るGoogle。同社認定の機械学習認定資格「Professional Machine Learning Engineer」を取得すれば、キャリアアップにつながる可能性がある。取得するには、どうすればいいのか。
フランスの大手投資銀行Societe Generaleが、データとAI（人工知能）技術に注力している。「データドリブン銀行」を目指すという、その取り組みの中身とは。
AIを導入しようとする企業の多くが活用に失敗している。それはAIの活用に不可欠な要素が欠落しているからだ。データに対する勘違いもAI活用を阻害している。
IT分野でのキャリアパスを広げるには、機械学習認定資格の取得が役立つ。実は機械学習の初心者でも挑戦できる資格がある。「Azure Data Scientist Associate」がそれだ。どのような知識があれば合格できるのか。
英国のFCAは、エンタープライズサーチベンダーであるAiimiと3年契約を結んだ。AI技術を搭載したエンタープライズサーチ製品を活用し、FCAが実現しようとしていることとは。
改ざん防止に主眼を置いたデータベースがOSSで登場した。オンラインデモやDocker、Kubernetesインストールもサポートしており、取りあえず試してみることができる。百聞は一見にしかずだ。
製造業は「5G」のネットワークを活用して製造工程の最適化に力を入れている。この動きは今後、他業種にも拡大する可能性がある。VolkswagenとJohn Deereの事例を踏まえ、最新の動向を追う。
大手クラウドベンダー3社は、キャリアアップに役立つ機械学習認定資格を用意している。AWSの機械学習資格「AWS Certified Machine Learning - Specialty」を取得するためのお役立ち情報をお届けする。
COVID-19関連の企業支援制度に関連する詐欺に対抗するため、英国政府はネットワーク解析ソフトベンダーのQuantexaと契約を結んだ。どのような効果を期待しているのか。
Qlikは同社のデータ分析ソフトウェアをUiPathのRPA製品と連携させ、自動化機能の強化を図る。「老舗」と「若手」はパートナーシップで何を狙うのか。
大量データの高速処理を実現する切り札となり得るプロセッサが「DPU」（データ処理装置）だ。「CPU」「GPU」に並ぶ“3つ目の頭脳”は何ができるのか。
「5G」を活用したスマート工場の進化にいち早く取り組んでいるのは、欧米の自動車メーカーだ。Ford MotorやMercedes-Benzは具体的に何をしているのか。
ユネスコがAIの倫理的利用に関する勧告を採択した。日本を含む加盟国は、今後強制力のある法整備を進めるとみられる。AIに関わる人や企業がこの勧告を無視することは決してできない。
金融業は増加するマネーロンダリング活動との戦いを余儀なくされている。対抗手段として一層力を入れているのが、AI技術の利用だ。
パンデミックにより大きな打撃を受けたアメリカン航空は、この危機を機にデータの活用方法を変えることで、新たなビジネスチャンスを生み出そうとしている。パンデミックを乗り切るための同社の施策とは。
「CPU」を補うプロセッサとして「GPU」がある。コンピュータグラフィックスの高速処理にとどまらない、GPUの活用術とは何か。
スマート工場の新たな切り札である「5G」は、ネットワーク機能の仮想化やネットワーク分割といった技術とセットになって力を発揮する。それぞれの仕組みを解説する。
データセンターで活躍する主なプロセッサは「CPU」「GPU」「DPU」の3種類だ。それぞれの役割はどのように異なるのか。まずは代表格であるCPUの特徴を整理しよう。
“ある懸念”が、金融サービスでの予測分析の導入を妨げているという。その懸念とは何か。BIツールベンダーのQlik Technologiesによる調査結果から探る。
製造工程に自動化を取り入れるスマート工場は進化している。その切り札になるのは「5G」の活用だ。FordやVolkswagen、Mercedes-Benzの取り組みはどれだけ進んでいるのか。
NASCARは12カ所のサーキットに「Wi-Fi 6」準拠の無線LAN製品を導入し、高速通信を可能にする。ファンがスマートフォン片手に、レースをより楽しめるようにするためだという。どういうことなのか。
Z世代が考える「日本が最も力を入れて取り組むべき課題」1位は「ジェンダー平等」――SHIBUYA109 lab.調査
SDGsで挙げられている17の目標のうち、Z世代が考える「日本が最も力を入れて取り組むべき...
高齢男性はレジ待ちが苦手、女性は待たないためにアプリを活用――アイリッジ調査
実店舗を持つ企業が「アプリでどのようなユーザー体験を提供すべきか」を考えるヒントが...
IASがブランドセーフティーの計測を拡張 誤報に関するレポートを追加
IASは、ブランドセーフティーと適合性の計測ソリューションを拡張し、誤報とともに広告が...
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