12 月
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データ分析 過去記事一覧（2016年）
11 月
米大統領選挙では、ほぼ全ての予測モデリングアルゴリズムが勝者予想を外した。その原因にデータサイエンティストが注意を払わなければ、今後あらゆる予測分析プロジェクトを迷走させてしまう恐れがある。
常に変化し複雑化する生活者の要求に応えるために、カスタマーエクスペリエンスの向上が求められている。その中でERPシステムはどのような役割を果たすのだろうか。
専門性の高い情報を扱い、医薬品の適正使用を促すサイクルを構築するMR（医薬情報担当者）の業務には、データ分析やデジタルマーケティング技術の活用が大きな効果をもたらす可能性がある。
米大統領選でのドナルド・トランプ氏の予想外の勝利を受け、メディアや世論調査会社はデータ分析に失敗した原因の検証を進めている。
IoTは「1つの市場」ではない。独自のチャンス、課題、キープレーヤーが存在する「5つの重要な戦場」と見るべきだ。まずは戦場の力学を知っておきたい。
「そんなことがなぜ分かる？ どこからそんな情報を手に入れた？」と同業者が驚く、ダンキンドーナツのデータアナリティクス戦略とは？ 同社の示唆に富んだ事例を紹介する。
スマートフォンゲーム「Pokemon GO」によって、拡張現実（AR）が世の中に広く認知されるようになった。ビジネスでは、AR技術をどのように活用されているのかを紹介する。
ビジネスインテリジェンス（BI）ツールの導入を推進しようというときに、Microsoft Excelが思わぬ障害になることがあります。中堅・中小企業にありがちな“脱Excel”の課題とは？
2016年秋のクラウドコンピューティングEXPOでは、IoTに関するベンダー各社の取り組みが目立っていた。IoTのサービスは大きく2つのアプローチに分けられる。1つは情報収集、もう1つはデータ分析だ。
複数のHadoopディストリビューターからどの製品を選ぶべきなのか。ドイツの再保険会社は、製品以外の面に注目することで導入を成功させた。彼らの製品選定を決定付けた要因とは何か？
医療分野では人工知能（AI）技術による診断支援や新薬開発といった用途に期待が寄せられている。しかし医療AIの普及には、医療保険制度を筆頭にクリアすべき課題がまだある。日本の医療AI開発の現状とは。
シンガポール政府は、国土を3Dマッピングして都市計画に生かすプロジェクトを開始した。詳細な3Dマップによって何が実現するのだろうか。
10 月
「Google ハングアウト」は、コンシューマー機能を切り離して、「Allo」と「Duo」の新サービスをリリースする。その理由とは？ また新サービスの実力とは？
GoogleがIoT向けOSの「Brillo」と、IoT通信プロトコルの「Weave」を公開した。同社は競争が激化するIoT分野で成功を収めることができるのか。
NoSQL技術が企業で利用され始めている。だが市場でシェアを拡大するにはまだしばらく時間がかかりそうだ。
Webスケールのデータセットを整理するデータベースの台頭に関わるサプライヤー、そして「NewSQL」と呼ばれる新興勢力の動向について紹介する。
2016年夏、SAP HANAに関する2つの調査結果が相次いで発表された。1つは、中小企業もHANAに高い満足度を示した。一方、SAP自身が紹介した優良顧客の60％は、二度とSAP製品は買わないという。
3Dプリンタを活用することで、モノのインターネット（IoT）デバイスのパーツをより迅速かつ効率的に試作、生産できるようになるかもしれない。
クラウドアプリケーションとビッグデータサービスは、NoSQLデータストアの新たな波をもたらした。MicrosoftとOracleはどんなサービスを提供しているのか。
スポーツにデータ分析を活用する動きが広がり、行き過ぎではないかとの議論も出ている。データに基づく判断は利益をもたらすが、どんな場合でも正しいとは限らない。
10年後、自動車産業の業界勢力図はがらっと変わり、Google、Apple、Uber、Teslaの4社いずれかの自動車を運転するようになっているかもしれない。業界を破壊する“四騎士”それぞれの戦略の違いを探る。
Microsoftは「Microsoft Azure」のビッグデータサービスポートフォリオを拡大している。ビッグデータで大躍進を遂げたいユーザー企業が知っておくべきAzureのサービスを説明する。
3世紀前から知られていた数学に基づくグラフデータベースは、FacebookやTwitterなどの企業を越えてビジネスバリューをもたらしつつある。
Microsoftのクラウド型BIツール「Power BI」のコラボレーション機能を使えば、データを的確に分析し、実用的なデータを得ることができる。ただし、この機能の存在をよく知らずにいる人は少なくない。
Lowe'sが2年間テストしてきた店内ロボット「LoweBot」が間もなく利用可能になる。最新ITを使うことによって小売業界はどのように変わるのだろうか。
企業におけるコラボレーションと生産性向上にクラウドがますます重要な役割を果たす今、「Office 365」サブスクリプションサービスを最大限に活用するには「Microsoft Azure」が効果的だ。
病院のビジネスインテリジェンス（BI）活用には多くの使いどころがある。データ分析によって患者の再入院の回数を減らしたり、スタッフやベッドを適切に割り当てたり、医療詐欺対策をしたり、といった効果が期待できる。
ビッグデータ活用が進むオランダの2つのプロジェクトを紹介する。素晴らしい成果を挙げたプロジェクト、そして散々な結果に終わったプロジェクト。失敗例は、日本でも繰り返し起こっている問題と同じだ。
9 月
膨大な学習履歴を価値に変える「ラーニングアナリティクス」。そのシステムはどのような仕組みを持つのか。教育機関にどのようなメリットをもたらすのか。詳しく説明する。
3世紀前から知られていた数学に基づくグラフデータベースは、FacebookやTwitterなどの企業を越えてビジネスバリューをもたらしつつある。
日本交通のIT子会社JapanTaxiは、タクシー体験をより豊かにするためにソフト、ハードの両面でIoTを推進している。川鍋社長が配車アプリやデジタルサイネージの取り組み、クラウド活用について語った。
新しいDBMS製品の多くはダウンタイムに対処するために登場している。つまり稼働率100％の実現だ。大量トランザクション処理を目的に作られた新種のDBMS製品「NuoDB」とは。
家庭用燃料電池「エネファーム」を使ったIoTビジネスを、企画開始から5カ月で達成した大阪ガスの事例を紹介する。IoTビジネスのアイデアをどう具現化し、どんなビジネスメリットを生み出したのか。
Apache Software FoundationのOSSプロジェクトの1つ、「Kudu」がトップレベルプロジェクトに昇格した。Kuduとは？ 列指向ストレージエンジンとは？
あらゆるものをネットワークに接続してそこから得たデータを活用しようというIoT。今や「そんなこといっても段ボール箱は使えないでしょう、はっはっは」と笑っている場合ではない。
プラットフォームのハイレベルサービスを導入するためなら、クラウドロックインもいとわないという企業が増えている。Evernoteもその1社だ。
企業がソーシャルメディアやビッグデータ、IoTから得られる非構造化データの管理に注目する中、データベース管理システム（DBMS）市場に新しい風が吹いている。
クラウド市場では「Amazon Web Service」（AWS）が依然としてトップを走る一方、「Google Cloud Platform」も大きな成長を見せ、ユーザー企業が再検討するほど魅力的な機能を備えるようになっている。
ソーシャルネットワーキングからオフショア金融詐欺防止まで、グラフデータベースの成長がデータベース市場の新たな方向性を指し示す可能性を探る。
IoT市場の急速な活性化は優れた無線通信規格を必要とする。それが、これまで補完関係で共存してきたBluetoothと無線LANの関係を変えようとしている。
データセット間の関係性を表現することを可能にするグラフデータベースは、データ分析の洞察に革新をもたらす。
Appleの「Siri」やMicrosoftの「Cortana」は、複雑な文脈を理解するまでには至ってない。一方でGoogleやIBMの会話プラットフォームは、単なる音声応答システム以上の水準まできている。
「Amazon Web Services」（AWS）のHadoopサービスとして特に魅力的なのが「Apache Spark」である。「Amazon Elastic MapReduce」と連係して高速処理や多用途性を実現する。
HadoopとSparkを利用したRDBMS「Splice Machine」のバージョン2.0がリリースされた。Splice Machineとはどのようなデータベースなのか。2.0の動向と併せて紹介する。
ビッグデータアナリティクスのビジネス活用において、IT部門が果たす役割とは何か。アナリティクスの本質と必要なツールについて、分かりやすく解説します。
今後5年以内には、自然言語処理や深層ニューラルネットワーク、会話機能を備えた「人工知能」（AI）が、あらゆる業務アプリケーションに普及するだろう。
AWSが「Amazon Lumberyard」でゲーミング市場に進出した。AWSの今後の成長は、産業別の進出拡大にかかっているかもしれない。
8 月
グラフ型データベースとは何か。何ができて、どのようなメリットがあるのか。グラフ型データベースについて、一から分かりやすく解説する。
「Apache Hadoop」の要ともいえる分散ファイルシステム「HDFS」には課題も少なくない。HDFSを使わなくても済むようになる、4つのストレージシステムを紹介する。
建物はそこで過ごす人間の作業効率に影響するだけでなく、地球環境に対しても大きな負荷を掛けている。建物の進化は人間にも地球環境にも好ましい結果をもたらす。そのために必要な技術がIoTだという。
「Apache Hadoop」の要ともいえる分散ファイルシステム「HDFS」。その課題を回避するために、共有ストレージシステムを使用するユーザー企業が増えている。その理由を紹介する。
IBMとGoogleが提供する新しい機械学習ツールにより、テキストや音声ベースのアプリケーションを素早く開発できるようになる。市場における競争はさらに活発になるだろう。
導電性インクの適用は、小売業者が商品棚にある商品の管理、販売と商品配置の関連付け、窃盗に対する警告を行うのに役立つ。
ブロックチェーンが各種業界にもたらすさまざまな影響が話題になることが増えてきた。しかし、活用方法を特定して実際に運用するのは容易でない。潜在的な活用事例と実装に向けたステップを解説しよう。
「Apache Spark」の商用ディストリビューションの多くには、クラウドのオプションが用意されており、顧客から人気を博している。だからといって、それがあらゆる状況で役に立つわけではない。
機械学習モデルには脆弱性と障害がつきものだ。本稿では障害の発生原因と、障害発生時にもユーザーの作業を中断させないためのフェイルオーバー計画について説明する。
先駆的に産業用IoT（IIoT）に取り組む企業は、どのようなメリットを享受しているのか。後編では3MやBoschのグループ企業などが進めるIIoTの取り組みについて紹介する。
産業用IoT「IIoT」で大きく前進した世界的な製造業は、製造プロセスの改善やコスト節約などのメリットを享受している。前編では先駆的な5社のうち、2社の取り組みを追う。
「Google Cloud Platform」で提供される各種ビッグデータサービスの全体像について案内するのは容易ではないが、本稿ではGoogleが提供しているサービスの一つ一つについて分かりやすく紹介してみたい。
過去に何度か「人工知能」（AI）ブームが到来しているが、今回のブームではビジネス活用が本格的に進む可能性がある。その理由と、AIが業務システムに与える影響を考える。
営業支援コンサルタントやロボット弁護士、規制調査アプリケーションなど、人工知能「Watson」の導入実績も増えてきた。しかし、Watsonを導入するためには高い高いハードルを乗り越える必用がある。
人工知能（AI）システムが大いに注目を集めている。AIをどう導入すればビジネスに効果的か、それを理解することは企業にとって緊急の課題となっている。
現代のBIレポートツールは、かつてBIを減速させていたETLなどのプロセスを最低限に抑えることができる。ある衣料品メーカーの実例を紹介する。
人工知能（AI）ソフトウェアが普及すると人間の職が奪われるのではないかと懸念する声がある。だが、ある専門家はそうした影響は少なく、むしろ労働者にとって有益だという。
複雑な解析問題を扱うために設計されている深層学習ソフトウェアは非構造化データを扱うときに最も効力を発揮する。
7 月
アプリケーション開発への要件が厳しさを増している。モバイル対応は当たり前、SNS連係や基幹システムとのリアルタイム接続など要件は複雑だ。Salesforce.comのApp Cloudはこの課題にどう挑むのか。事例を交えて紹介する。
企業は今こそ機械学習の採用を検討し、最新のトレンドである高度な分析テクノロジーのメリットを享受すべきである。
医療業界でのIoT（モノのインターネット）は、在庫管理用テクノロジーとしての地位を確立しているが、今や患者満足度の向上でも活躍している。院内の位置情報把握や、生体情報の遠隔モニタリングなどだ。
モノのインターネット（IoT）のセキュリティを強化するのはとても難しい。しかし、ここに示す「3つのステップ」を実行すればIoT接続機器を守ることができる。
新しいコミュニケーションアプリケーションとして「Allo」と「Duo」を発表したGoogle。これをきっかけに、コミュニケーションサービスを消費者向けと企業向けに分ける可能性がある。
HDFSで一般的なデータ保護とパフォーマンスの問題を回避する代替策となる3つの商用Hadoopディストリビューションを紹介する。
ビッグデータ分析を応用したセキュリティ対策は有効だが、万能薬ではない。しかし、他の手法と組み合わせることでより有益なツールとなる。
「モノのインターネット」（IoT）により、生活は便利になり、ビジネスにさまざまな良い効果が生まれている。だが、IoTによって新しく考えなければいけない課題がある。
コンピューティングの新境地ともいえる機械学習が、パブリッククラウドのおかげでかつてなく手頃で使いやすくなった。ただし慌てて飛びつく必要はない。
多くの企業では、これまでに収集してきたあらゆる非構造化データを活用する方法を探している。深層学習アプリケーションがこのような企業の要求を満たす一助となるかもしれない。
6 月
ビッグデータアナリティクスのビジネス活用において、IT部門が果たす役割とは何か。アナリティクスの本質と必要なツールについて、分かりやすく解説します。
シェアリングエコノミービジネスにとって、データに基づいた意思決定はなぜ重要なのか。ドッグシッターのマッチングサービスRover.comの最高技術責任者（CTO）であるスコット・ポラド氏がその理由を説明する。
仮想通貨で利用される「ブロックチェーン」を他の用途に応用する動きが広がっている。世の中を大きく動かす可能性を秘めた、ブロックチェーンの応用先を見ていこう。
エボラ出血熱の大流行に対する国際対応において、ある非営利団体は地域医療従事者が調査対象からデータを収集するためのモバイルアプリを活用した。
医療情報の電子保存の3原則としては「見読性」「真正性」「保存性」が長らく意識されてきた。だが情報セキュリティやe-文書法の要件と比べると重要な視点が欠けているのではないか、と筆者は説く。
マーケティングテクノロジーへの支出を正当化しようとしているときには投資利益率（ROI）にこだわるべきではないと、ある専門家はいう。まず、ビジネスの目標とニーズを定義してから次の段階に進む必要があるのだと。
病院のビジネスインテリジェンス（BI）活用には多くの使いどころがある。例えば予測分析を利用して、患者の再入院の回数を減らしたり、スタッフやベッドを適切に割り当てたりすることもできる。
Hadoopの主要ディストリビューションを「デプロイモデル」「エンタープライズクラスの機能」「セキュリティとデータ保護機能」「サポートサービス」という4つの角度から比較する。
IoT（モノのインターネット）に寄せられる高い期待に応えるため、クラウドベースの各種サービスが成熟化しつつある。だが、新たな課題も生まれている。
デバイスとネットワークの進化によって身の回りのものから身に付けるものまで全てがインターネットに接続してユーザーの情報を世界中に流し始めている。こんな時代にユーザーを守る技術はあてになるのだろうか。
機械学習モデルを構築するのは複雑で、数学者に委ねるのがベストだった時代もある。だが、Amazon Web Serviceなどの数社が、企業が機械学習を利用しやすくなるよう取り組んでいる。
クラウドプロバイダー大手3社Amazon Web Services（Amazon）、Microsoft、Googleのビッグデータサービスを比較した。共通点も多いが、詳しく掘り下げると違いが見えてきた。
医療機関において、予約調整、医療費請求、決済処理といった管理業務に医療用の「bot」を使うことで、さまざまな場面で業務負担が減り、人員のリソースを節約できるかもしれない。
機械学習を使ったデータセンターの管理がいよいよ実現しようとしている。機械学習は実用化の段階に移りつつあることを裏付ける、さまざまな事例を紹介する。
5 月
最新アプリでは利便性向上のために機械学習機能を導入する要望が高まっている。その開発環境においてコスト軽減のためにクラウドプラットフォームが登場しているが、その利用については慎重な企業も多いという。
企業がデータサイエンスチームを形成するときには、希少価値の高い人材を求めるよりも、さまざまなバックグラウンドを持った人材を確保すべきだ。
ビットコインの主要技術であるブロックチェーンを利用し、取引の自動化を実現する「スマートコントラクト」。多くの業種で役立つといわれるスマートコントラクトの実力を探る。
1150万個のファイル（計2.6TB）からなる「パナマ文書」はどのように解析されたのか？ 世界に衝撃をもたらした同文書解析の舞台裏を紹介する。
現在の人工知能（AI）技術を取り巻く実情を評価する際、企業はオールマイティーなツールを求めるのではなく、特定のタスクでAIを機能させる方法を考えなければならない。
Microsoftのコラボレーションツール「Office 365」では、これまでスイート内での連係が欠落していた。だが同社の最近の取り組みにより、連係問題が改善する方向に向かっている。
IBMは米国の人気クイズ番組「Jeopardy!」で脚光を浴びたWatsonをベースとした製品を作って、再び世間の関心を集めようとしている。
データ分析は、医療詐欺対策に役立つ効果があることが証明されている。そして、その予防的手法は幅広い業界に恩恵をもたらす可能性がある。
ビッグデータアナリティクスのビジネス活用において、IT部門が果たす役割とは何か。アナリティクスの本質と必要なツールについて、分かりやすく解説します。
「Microsoft Excel」は便利な分析ツールだが、社内でデータの一貫性を管理することが難しい場合がある。中堅・中小企業も「BIツール」の活用を前向きに検討してみてはいかがだろうか。
4 月
約7500万人の会員を擁する音楽配信サービスSpotifyが、自社データセンターからGoogle Cloud Platformに移行した。SpotifyがGoogleを選んだ理由とは何か。そして、既に使用していたAWSはどうするのか？
NoSQLの1ジャンルであるグラフ型データベースで何ができるのか？ Artfinderはグラフ型データベースを使ってレコメンデーションエンジンを構築した。
ユーザーやアナリストの多くは、インメモリデータベースを求めて「SAP S/4HANA」への移行は避けられないと考えている。だが、移行がなかなか進まない企業も少なくない。その理由とは。
人工知能（AI）は50年近くにわたりアプリケーション開発の究極目標となってきた。だが現在進められている各種のプロジェクトがAIという看板を掲げているからといって、それらが真のAIであるとは限らない。
IBMとAppleの提携により、クラウド開発プラットフォーム「Bluemix」でAppleのプログラミング言語「Swift」を利用できるようになった。提携の経緯や「Watson」との連係などを紹介する。
サイバーセキュリティの世界では、ソフトウェアの不具合を自動的に検出して修正できる人工知能（AI）が現実のものとなりつつある。だが、まさにそれと同じ技術が自律型ハッキングにも使われる可能性がある。
企業の最高情報責任者（CIO）たちは、自社をデジタルエンタープライズに変革する取り組みの真っ最中だが、ITの専門家たちは新たな分野に目を向け始めた。次の変革の波が既に始まったという。
AWSのユーザーカンファレンス「JAWS DAYS 2016」で、パルコ、コーセー、クックパッド、medibaの4社がパネルディスカッションを開催。先駆者の生の言葉から多くを学べる、またとない機会となった。
公益事業会社は、以前にも増して高度な分析手法を業務管理に取り入れるようになっている。本稿では、あるプロバイダーが大成功を収めた方法を紹介する。
2004年に発見された超薄型素材「グラフェン」。この素材がITや「IoT」（モノのインターネット）を次の段階に導く可能性がある。
3 月
超薄型の炭素原子シート「グラフェン」が、「モノのインターネット」（IoT）などのスマートテクノロジーの可能性を最大限に発揮するためのセンサー用素材として注目を集めている。
バックアップ製品は進化しており、データのリカバリーだけでなく、いろいろな機能が追加されてきた。どのような機能があり、それがどのように使えるのかを紹介する。
本当にモバイルユーザーを満足させるには、コンテキストデータを活用し、クラウドでコンテキストデータを解析するアプリをIT部門が提供することが不可欠だ。
革新的な製品／サービスの開発には試行錯誤が必要である以上、失敗は避けようがないものだ。失敗のコストを下げて、安全に何度もうまく失敗するためのヒントを紹介する。
AWSユーザーには、首都圏以外で活動する企業も多く存在する。ユーザーカンファレンス「JAWS DAYS 2016」では、アンデルセンサービスとヤマハ発動機の2社が、AWSによって得た変化を語った。
IoT（モノのインターネット）に接続する機器を視聴に投入したい企業は目先のビジネスチャンスに目がくらんで、簡単なトラップにあっさりとかかったりする。そんなみじめなことにならない3つのポイントを確認する。
「IoT（モノのインターネット）のデバイスには早い段階でセキュリティを組み込むべきである。さもないと大変なことになる」――これが「RSA Conference 2016」からのメッセージだ。
ゲノム解析や感染病の発生の検知など、医療・健康に関する大量の情報を有効活用しようという取り組みが進んでいる。この医療ビッグデータ分析に欠かせない法則、実際の成功事例を紹介する。
顧客はブランドに何を期待しているのか？ 調査の結果、自分のためのエクスペリエンスを重視していることが分かった。一方、ブランドが収集した個人情報が適正に扱われるとは思っていない。
「2016 TDWI Executive Summit」で、ConcurとIntelがセルフサービス型のビジネスインテリジェンス（BI）ツールを導入した戦略とそのメリットについて自社事例を紹介した。
産業機器が生成する膨大な量のデータの意味を理解するには、IoTのビッグデータ分析が欠かせない。このタスクにはSparkが対応できるかもしれない。
会社の幹部や他の社員にビジネスインテリジェンス（BI）ツールの導入を納得してもらうのは、今でも驚くほど困難な作業だ。その原因の1つは、BIのメリットを社内にうまく売り込めていないことにある。
英国ラグビーフットボールリーグは、全選手をデータ化し、選手の起用や育成に活用している。知られざるラグビーリーグ界の舞台裏とは？
GartnerがBI／BA製品に関する2016年版の評価レポート「Magic Quadrant」（マジッククアドラント）を発表した。ベンダーのランキングには幾つかの大きな変化があった。
インダストリアルIoT（産業向けのIoT）は潜在的価値を有するデータを大量に生み出している。企業がこれらのデータを活用するためには、ビジネス価値につなげる目標を明確にすることが肝要だ。
2 月
データ管理とレポート作成についてIT部門に頼りきっていたある企業が、クラウドベースのBIを利用することで、その状況を緩和した。その結果、アナリストは自社のデータをさらに活用できるようになった。
インターネットとモバイル端末の普及で顧客との接点がかつてないほど拡大する中、デジタルマーケティングへの取り組みはあらゆる企業にとって急務となりつつある。成功のため、どうすればいいのだろうか。
Facebookのマーク・ザッカーバーグ氏は、2016年の個人的なチャレンジとしてAIマシンの開発を掲げた。最もホットな分野の1つであるAI開発における課題とは何か？ AIに「常識」を教えることはできるのか
新しいデータソースを分析することで、Sustainable Silicon Valleyは、長期にわたってアメリカ西海岸を苦しめている干ばつを緩和する方法を模索している。
PayPalは、高度な予測データ分析を使用してユーザーを不正行為から保護し、PayPalのブランドを維持している。常に進化することがPayPal成功の鍵を握っている。
モバイル広告ネットワーク企業Billy Mobileは、Hadoopを中核とするビッグデータ分析環境に社運を賭ける。Kafka、Spark、Storm、Hive、HBaseで構築した意思決定アルゴリズムとは？
企業でビッグデータ活用を成功させるには、エンドユーザーがデータ活用できる環境を整える必要がある。複数の事例からビッグデータ活用の可能性を探る。
現代IT技術で注目のビッグデータで要となるデータサイエンスチームは最も花形のセクションだ。優柔な人材が集まってくるが、それだけに、自らの誤りに気付かないままビジネスを窮地に追い込むこともある。
ビットコインの基盤として使われている「ブロックチェーン」技術だが、金融業界と法務処理の形を大きく変える可能性があるという。
企業でビッグデータ活用を成功させるには、データ志向の文化を育む必要がある。その1つの鍵となるのが企業文化である。実際に、どのようにすれば良いのだろうか。
メールやグループウェアの機能を持つ「Microsoft Outlook」の最新版「Outlook 2016」は、従来版とどう変わったのだろうか。ビジネスで使えるOutlook 2016の新機能を紹介する。
1 月