過去記事一覧 (2020 年)

4 月

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画像認識、自動翻訳他

eBayは「AI」をどう活用しているのか? Eコマースに使えるAI

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。

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AI技術で株式市場予測

「ロボアドバイザー」「自然言語処理」がトレーダーと投資家の行動を変える

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。

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GANのリスクを超えて【後編】

“偽CEO”の声にだまされ2000万円以上の被害も 「ディープフェイク」の対処法

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。

3 月

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医療IT、2020年のトレンド予測【後編】

2020年の米国医療業界を揺らす2つの話題「AI」「国民皆保険」 医療機関の反応は

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。

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なぜそうなるかを説明しなさい

企業に求められる「説明可能なAI(Explainable AI)」

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。

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GANのリスクを超えて【前編】

「ディープフェイク」は企業に利益をもたらすか

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。

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医療IT、2020年のトレンド予測【前編】

2020年に「遠隔医療」と「健康の社会的決定要因の分析ツール」に注目が集まる理由

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。

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銀行導入事例

深層学習でブランド個性に合わせた音声を生成する「Amazon Polly」

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。

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「ペーパーレス職場」の展望と課題【後編】

RPA×AIによる「ペーパーレス」の自動化がもたらす無視できないリスク

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。

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人間とAIごとに得意なサービスのすみ分け

多過ぎる予約電話に苦慮する美容院が語る、AIアシスタント導入で何が変わったか

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。

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金融業はAIを人員削減に利用

「行員をトレーニングするAI」で人材強化に取り組む銀行の挑戦

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。

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「ペーパーレス職場」の展望と課題【前編】

「RPA」と「機械学習」を活用 今すぐ始める職場のペーパーレス化

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。

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「AI」がマーケティングを進化させる【後編】

「機械学習」がマーケティングの“救世主”とは限らない理由

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。

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「AI」がマーケティングを進化させる【前編】

脱マスマーケティングとパーソナライゼーションは「機械学習」が促す

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。

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AIの企業導入の実際【後編】

AI製品「Salesforce Einstein」&「SAP Leonardo」導入事例

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。

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量子コンピュータの用途と課題は?

量子コンピュータが「単なるPCの進化系」ではない理由

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。

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ユーザー行動の原因と結果

機械学習の最新トレンドは“因果推論”

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。

2 月

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GraphQLなしのAPI呼び出しは絶望的

専門家が語る、REST APIオンリーの限界とGraphQLを使うべき理由

『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。

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「プロセスマイニング」の生みの親・アールスト氏に聞く【前編】

「プロセスマイニング」とは ワークフロー製品への“失望”で導入が進む?

「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。

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RPA3大ソフトウェアロボットの違い【後編】

RPAの「アテンド型」「ハイブリッド型」ロボットとは? 意思決定も支援

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。

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量子コンピューティングは実用化の局面

IBM Researchのギル氏が語る量子コンピュータの基礎理論と「IBM Q」の現在

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。

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先進企業のIT幹部が語る現実的なAI戦略

シェル、ハリバートン、ユニバップが考える「今のAIにできること」

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。

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地上にはないリスクを想定

「衛星IoTネットワーク」とは? 宇宙で通信する意味と、地上にはない問題

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。

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「AutoML」の可能性と限界【後編】

「AutoML」(自動機械学習)の使用に慎重になるべき用途とは?

「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。

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RPA3大ソフトウェアロボットの違い【前編】

RPAの「非アテンド型」ソフトウェアロボットとは? 人手介さず作業を実行

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。

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人材採用におけるAI活用

採用担当者が認識すべき「AIのバイアス」という問題

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。

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2020年のAIトレンド【後編】

「AI」の進化が“脱クラウド”を加速させる? その理由とは

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。

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AIの企業導入の実際【前編】

氾濫する機械学習アプリケーションの誇大宣伝と現実

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。

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「AutoML」の可能性と限界【前編】

「AutoML」(自動機械学習)がデータサイエンティストを楽にする?

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。

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快適さと失業リスクは表裏一体?

「AI」「自動化」に9割の若者が歓喜し、6割の若者が恐怖する理由

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。

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医療機関はITをどう活用できるのか

画像診断に「機械学習」が役立つ理由 5分で見るべき画像数が250枚から20枚に

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。

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病院では既に実用段階

ディープラーニングの分散トレーニング基盤「Apache SINGA」

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。

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2020年のAIトレンド【前編】

AI活用型RPA「IPA」よりも重要? AIに潜む「偏見」「倫理」問題

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。

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「RPA」「DPA」「BPA」「IPA」とは【後編】

プロセスオートメーション用語「DPA」の本当の意味は? 新用語「IPA」とは

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。

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量子コンピュータの経済効果は年48兆円

フィンランド企業が目指す汎用量子コンピュータ&量子プロセッサ

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。

1 月

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ベンダーに課題を残すモバイルBI【後編】

「モバイルBIアプリ」ならではの強みを生かすとはどういうことか

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。

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「RPA」「DPA」「BPA」「IPA」とは【前編】

いまさら聞けない「RPA」「DPA」「BPA」の違い 何を自動化するのか?

「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。

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特定分野・用途向け検索サービス【後編】

Googleと業種/用途特化型検索サービスの最大の違い

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。

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選手の安全性向上のためのAI活用

NFLがAWSのAIで構築した「選手のデジタルツイン」とは?

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。

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特選プレミアムコンテンツガイド

人工知能が偏見を助長する? 原因は学習データにあり

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。

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ベンダーに課題を残すモバイルBI【前編】

“期待外れのモバイルBIアプリ”がなくならないシンプルかつ悩ましい理由

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。

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データベースのモダナイズ【後編】

マイクロサービスに最適なNoSQLデータベース、インメモリデータベースの台頭

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。

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「サーバレス」で開発にまつわる負担を軽減

機械学習アプリを「FaaS」で開発すべきこれだけの理由

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。

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「RPA」から「IPA」へ【後編】

「学習」するロボットは業務の自動化にどう役立つのか

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。

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特定分野・用途向け検索サービス【前編】

Googleでは実現しない特化型検索サービスの世界

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。

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量子コンピュータの向いている分野とは

「量子コンピュータ×機械学習」は何の役に立ち、何の役に立たないのか

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。

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ハックしたくなる要素山盛り

独自アプリも実装可能なTensorFlow Lite搭載スマートウォッチ「Bangle.js」

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?

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映画の予告編を効率的に短縮

Netflixがカスタマーエクスペリエンス向上に利用する「感情分析」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。

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食品産業とブロックチェーン【後編】

「ブロックチェーン」を食品のトレーサビリティ確保に使うのは是か非か?

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。

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結論の明確化に照準

Googleが発表した「説明可能なAI」で実現すること

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

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「RPA」から「IPA」へ【前編】

RPAと「インテリジェントプロセスオートメーション」(IPA)の違いとは?

「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。

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データで変わる女子テニス【後編】

2020年全豪オープンでも活躍か 「女子テニス分析システム」の意外な効果

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。

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Computer Weekly製品ガイド

Uberらの仕事割り当てアルゴリズムは公平・適切か

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。

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