12 月
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データ分析 過去記事一覧（2017年）
11 月
『ターミネーター』から『アイ,ロボット』『チャッピー』『エクス・マキナ』まで、映画の描く未来では人工知能が人間の日常生活に浸透している。だが現実はまだ、そこまで進歩していない。
Boxは人工知能（AI）と機械学習の技術を導入した新たな機能を提供する。ユーザーは、スマート検索オプションや、カスタマイズしたコンテンツを表示するフィードを利用できるようになる。
今、人材採用にAIが活用されつつある。AIが応募者を選別し、応募者にはAIが迅速に返答する。学歴・職歴偏重の傾向をAIが打破する可能性も指摘されている。一方で、当然ながらAIが内在するリスクも懸念されている。
EU一般データ保護規則「GDPR」の適用対象となるのは、どのような企業なのか。場合によっては2000万ユーロにもなる制裁金を科されないようにするには、何をすべきなのか。条文の内容を基に確認します。
リクルートのサービスで共通に使われる「リクルートID」。ここに集まる膨大なデータを同社はどのように収集、分析し、活用基盤を構築しているのか。機械学習の結果を現場で生かす上での苦労と併せて紹介する。
人工知能（AI）が人々の生活をどのように変えていくかという議論が盛んだ。人の代わりに車を運転したり、仕事をしたりするかもしれない。一方で、企業向けAIはどのように企業活動を変えていくのだろうか。
職場の“Excel職人”がいなくなっても、メンテナンスしやすいワークシートを作るコツとは。ヒントは、関数が参照するセルを可視化する記述法です。「VLOOKUP」「INDIRECT」を利用する方法を紹介します。
IoTテクノロジーがデジタルな形で消費者の自宅、自動車、衣服に取り入れられていくにつれて、企業がユーザーとの間に築く関係は、これまでにないほど親密で個人的なものになる。
人工知能（AI）ソフトウェアのビジネスへの導入が進むにつれて、企業は自然言語生成ツールにも力を入れ始めている。
ビジネスプロセス管理（BPM）が進化し続けている。このトレンドの中でアナリストは、人工知能（AI）、機械学習、ローコード開発プラットフォームに着目するようになった。その理由とは。
AIアプリケーションは、モノリシック（単一）なツールではなく、高度な機能を提供するために、さまざまなツールや技術の集合体として構築されている。ひと目で分かる図版で説明する。
データ管理は技術管理の結果ではなく、ビジネスの結果を出すことを指向しなければならない。
コネクテッドカーもIoTデバイスの一種である以上、セキュリティの脅威と無縁ではいられない。自動車メーカー各社はどのようにして自社のネットワークを安全に運用できるのか、慎重な判断が必要だ。
未来の象徴として描かれてきた空飛ぶ車が、技術的に実現可能になりつつあるという。Uber Elevateの試みを紹介する。
「Amazon Alexa」「Google Home」「Siri」などの仮想アシスタントは、消費者の間では人気が高いが、企業導入は進んでいない。しかしITプロフェッショナルたちは、これらを企業向けに利用できないかと考えている。
多忙な医療現場で働く医師の業務を、人工知能（AI）がサポートする――という状況は既に現実にある。AIを医療ミス回避や高度な診断に役立てている、米国の事例を紹介する。
AmazonとMicrosoftが提供する深層学習のライブラリ「Gluon」は、クラウド環境で機械学習をより簡単に利用できるようにするものだ。大手2社の提携は、機械学習や深層学習に取り組むことの重要性を象徴している。
振り込め詐欺や還付金詐欺に利用される「不正口座」を早期に見つけ出すため、さまざまな対策を実施してきたセブン銀行。被害の未然防止に向け、より広い視点で口座の動きを解析するために着手したこととは。
当社でもAI導入を、と考えると一般的にはまず社内のデータ分析から始める。データ分析用のさまざまな製品やアプリケーションがあるが、今回は無償で開始できるMicrosoft Rを紹介する。
「Microsoft Azure」と「IBM Bluemix」には数多くのデータ分析機能が存在する。こうした機能を活用したデータ分析の手法、各サービスの特徴をまとめた。
日立製作所は、Hitachi Vantara（日立ヴァンタラ）の設立とIoT基盤「Lumada」の商用リリースを掲げ、デジタル変革市場の競争に参入した。
民泊サービスのAirbnbは、起業当初からデータの価値を認識していた。同社は、データを「民主化」するツールを構築し、トレーニングを考案した。その結果、従業員はデータサイエンティストへと変貌を遂げた。
10 月
前例のない量のデータに対応している英天気予報サービス機関は、「怠慢な」オープンソースツールに支えられている。
スマートホーム、コネクテッドカーなど、モノのインターネット（IoT）が音声認識技術と連携すると、ディスプレイを必要とするデータ入力の制限から解放されるだろう。
クラウドベンダー各社は、データ分析に特化したクラウドサービス提供に注力している。こうしたクラウドサービスやOSSツールを活用したビッグデータ分析の基本的な流れを紹介する。
BashoからRiakのソースコードや商標権を買収したのは、ソフトウェア企業ではなくブックメーカー企業のBet365だった。
Office 365はアプリスイートの枠を超え、データ処理ポータルという新たな価値を創造してきた。Office 365のツールを組み合わせることで、どのようなアプリが生まれるだろうか。
音声で買い物や家電の制御などを可能にする「スマートスピーカー」が充実し始めた。可能性に期待が高まる一方で、そのセキュリティ面を懸念する声もある。スマートスピーカーがもたらす脅威とは。
現在のデータ分析ニーズに、リレーショナルデータベースと従来のクエリでは対応できない。現在進みつつある、人工知能やディープラーニング、コグニティブアナリティクスなどについて整理しよう。
IT部門意思決定者を対象に行った調査によって、トランザクション型のリレーショナルデータベースの限界が浮き彫りとなった。
Microsoftは同社イベントで、仮想現実（VR）コラボレーション技術と、Fordで使われている複合現実（MR）アプリを披露した。Ciscoも「Cisco Spark in VR」を発表し、顧客に試してほしいと呼び掛けている。
産業用IoT（IIoT）という名の新たなイノベーションは、製造業者に大きなインパクトを与える可能性がある。IIoTに関する課題を解決する「OPC UA」とは。
少子高齢化で若い年代が減少する中、いかにして出願者を増やすべきか。サイバー大学を運営するサイバーユニバーシティは、この難題にCRMとWeb広告の組み合わせで挑もうとしている。
Amazon の音声アシスタント「Alexa」を調理場で活用する米バーベキューレストランチェーン Dickey’s Barbecue Pitの事例を見ていこう。
人工知能（AI）は既に遠い未来の技術ではなく、徐々に日常生活に浸透して来ている。仕事を奪われるといった否定的な意見も多いようだが、まずAIは何が得意か何を任せられるのかを理解しよう。
ファン体験の向上で後れを取っていたF1が今、変わろうとしている。Formula One Groupのトップとして改革を進めているロス・ブラウン氏は何を考えているのか。
9 月
フランスのスタートアップ企業マジェンシーは、タブレットによる情報共有を可能にする会議ソリューションに、人工知能（AI）を活用した音声認識機能やデータ分析機能を追加した新製品を発表した。
Appleが新たに発表した顔認証システム「Face ID」について、セキュリティリスクやプライバシー侵害を懸念する声が聞かれる。Face IDの普及に果たして“リスク”があるのか、セキュリティ専門ジャーナリストが解説する。
「iOS 11」以降はNFCタグの読み取りが可能になる。スマートフォンを持つユーザーの大多数がNFCタグを読み取れるようになることで、IoTの世界はどう進化するだろうか。
モノのインターネット（IoT）普及に伴い、関連ソリューションを提供する大手IT企業が、次々とIoT関連教育プログラムを充実させている。Cisco、GE、Microsoftそれぞれの取り組みを通して、その意図を探った。
ブロックチェーンや暗号通貨のサービス開発に積極的なストッコ氏が、それでも「2020年になってもブロックチェーンは主流にはならないだろう」と語る理由とは何か。
一般的に、ITツール導入に期待する効果は「コスト削減」「付加価値」「新技術への追随」でしょう。しかし、脱Excelを目的に何らかのシステム導入を検討しようとする際には、別のアプローチが必要かもしれません。
IoT活用の第一歩はIoTゲートウェイのプロトタイプ作成から始まる。ここではプロトタイプ作成のための一般的なアプローチを2つ紹介する。
データ分析に関するカンファレンスで、専門家達は人工知能（AI）の業務利用におけるデータ管理の重要性、エッジ分析の可能性、EUの一般データ保護規則（GDPR）施行で起こり得る業界動向などについて予測した。
リレーショナルデータベースの役割がなくなるわけではないが、不向きな用途が増えてきたのも事実だ。多様化するデータ管理システムの特徴を理解しておこう。
AppleによるiPhoneシリーズ最上位機種「iPhone X」に採用した顔認証システム「Face ID」は、スマートフォン向けセキュリティを変革するインパクトを持つ。その仕組みと社会への影響について、専門家に聞いた。
IoT（モノのインターネット）以降の世界をVR／ARがさらに変える準備は整った。ただし、VR／ARを企業や組織に普及させるためには、幾つかの準備が必要だ。
2016年に創立60周年を迎えた沖縄銀行は、以前から取り組んできたセキュリティ対策を一段と強化すべく、人工知能（AI）技術を活用したマルウェア対策の導入に踏み切った。その背景とは。
ビットコインをはじめとする暗号通貨の話題が新聞やWebメディアに掲載されない日はないほど、メジャーになってきた。それでもニッチなニーズを満たす存在であり続けるという理由は？
自動運転車がカーレースの世界にも進出しつつある。AI搭載の「ロボカー」が、時には過酷にもなり得る環境での高速運転に耐え、緻密な状況判断でレースを制する日は来るのだろうか。
Rockwell Automationは、モノのインターネット（IoT）導入に成功した1社だ。同社のIoT環境は、構築に数十年を要したという。企業がIoT導入を通して成長を遂げる鍵と、現状のIoTが示すビジネス変革の可能性を探る。
IoT（モノのインターネット）を農業に活用する「スマートファーミング」（スマート農業）は、安定的な食料供給を維持するための数少ない手段となり得る。
KPIを設定したものの、従業員が思うように動いてくれない。問題は従業員ではなくKPIの名前かもしれない。感覚的な観点とドラッカーの思想を取り入れた新しいKPI手法「WHW」で解決する。
企業のチャットbotへの投資は十分な効果をもたらすが、それでも顧客サービス部門は複雑な問題に対処し、顧客の言葉に共感し魅力的な意見を提供するために担当者を置き続ける必要がある。
IoTの普及が進む今日、農業や畜産業への導入が注目を集めている。今後増大を見込む食肉需要を背景に、IoTは畜産農家をどう支えられるのか。
2018年5月末に発効するEU一般データ保護規則（GDPR）は、EU市民のデータを扱うあらゆる企業に影響を及ぼす。同法の内容と適用対象について解説する。
8 月
Amazonの元幹部、ティッソン・マシュー氏が医療分野に参入し、Amazon時代に培った経験を医療分野に生かそうとしている。医療のコンシューマライゼーションを実現する方法について、同氏に話を聞いた。
省電力広域無線ネットワーク（LPWA）の普及は、IoT（モノのインターネット）に急速な成長をもたらすだろう。小規模の電力で広範囲の接続が可能になれば、社会インフラを含む多様な産業が様変わりする日も近い。
人工知能（AI）技術に関する誇大広告が世にあふれている。AI技術の真の可能性を生かしたいのなら、できること、できないことを正しく理解することが大切だ。
IoTシステムやデバイスの普及には、標準化やセキュリティなど数々の課題がある。IT業界の大手5社が設立したIoT推進団体の理事が、こうした課題への取り組みについて語った。
AWSやMicrosoft、Googleのような大手クラウドベンダーが、こぞってIoTサービスの提供に力を入れている。一方で、ユーザー企業がIoT製品を開発する際に、クラウドだけに頼るのは危険だ。
ブロックチェーン技術の入門として、ブロックチェーン上でアプリケーションを構築し、実行できるプラットフォーム「Ethereum」（イーサリアム）、分散型自律組織（DAO）、スマートコントラクトについて解説する。
AI技術を活用したセキュリティ製品は、頻発するマルウェア被害や不正行為から企業を守る期待を集めている。こうしたAI活用型セキュリティ製品のメリットと今後の動向について、専門家に話を聞いた。
今後、AIが企業に導入されるケースが増えれば、職場の様相は一変する。そこで重要なのは、従業員が「人間が強みとする分野」をどう磨きあげるかだ。
チャットbotは、マーケティングや会話型コマースを手始めにターゲット業界を拡大中だ。ただ、金融や医療など、重要な個人情報を扱う業界ではセキュリティ面で高いハードルに直面している。
かつて、顧客に酷評されたHANAの導入が増えている。特にアジア太平洋地域で伸びているという、HANAの現状を紹介する。
メルカリの子会社として多数のサービスを提供するソウゾウもまた、「Google Cloud Platform」（GCP）の熱心なユーザーだ。「Google App Engine」（GAE）を中心に1年以上使ってみて期待した効果は得られたのか。
「企業のIT系社員は、AIに仕事を奪われる未来を恐れている」というのは間違いだ。多くの専門家は、AIが彼らの仕事を補佐すると指摘する。データ管理など、AIは人ができない仕事をこなしてくれるからだ。
ドローン市場規模は、2016年に80億ドルに達した。オンデマンドサービス市場が拡大する今日、配送用ドローンの導入と実用化は、いよいよ現実的になってきている。
EUで2018年5月に適用開始となる「GDPR」が、国内企業にとっても無視できないのはなぜなのか。具体的に国内企業にどのような影響があるのか。誕生までの歴史を含めて、あらためて整理します。
SAPのHANA技術によってもたらされた、従来のSAPアーキテクチャとの違いについて解説する。
Googleの発表した「Tensor Processing Unit（TPU）」は、機械学習モデルのトレーニングと実行向けに設計された。CPUやGPUと比較したTPUの長所と短所について解説する。
「Hadoop」の生みの親の1人であるカッティング氏に、現在の活動、Hadoopの今後、サイバーセキュリティとビッグデータの関係について聞いた。
“デジタルトランスフォーメーション”はMicrosoftでマジックワードのように唱えられている言葉だ。同社から企業のCIOは何を期待できるだろうか？
ディープラーニング（深層学習）モデルを本番環境に導入して、ビジネスに良いインパクトを与えようとするなら、モデルの設計やテストのような基本事項に目を向けることが重要となる。
複雑なIoT関連のシステム開発を容易にして、かつ安全性も担保しやすくする。そんな理想的な開発手段となり得るのが「プラットフォーム」を利用した開発だ。
「Microsoft Excel」のマクロには、ダイアログを表示して入力しやすくする「ユーザーフォーム」があります。ただしこの機能を使う必要が本当にあるのか、マクロが得意な人ほど考えてみる必要がありそうです。
データ分析基盤に「Google Cloud Platform」（GCP）をはじめ、Googleのサービスを多数採用しているメルカリ。中でも積極的に活用しているのが「Google BigQuery」だ。BigQueryを中心としたGCP活用事例を紹介する。
CitrixとVMwareの競争関係が、データ分析にも広がっている。VMwareのEUC部門最高技術責任者（CTO）は、アプリケーションやデータのセキュリティ強化に分析が役立つと語る。
欧州企業や大企業だけではなく、幅広い企業に影響するEUの「一般データ保護規則（GDPR）」。GDPRにはさまざまな誤解が残っているだけではなく、課題も少なくない。
クラウドベンダーの機械学習機能を巡る戦いが激しさを増している。本稿では主要クラウドベンダー4社が提供する機械学習機能の比較表を掲載する。最適なプラットフォームを決める際の参考にしてほしい。
7 月
現在のAIツールはまだ、真の人工知能とは呼べない。このことは近い将来、企業がこのテクノロジーをどのように使用するかに影響するかもしれない。
EUの「一般データ保護規則（GDPR）」の適用開始まで1年を切り、その順守について真剣に取り組むべき時がきた。具体的に何をすればよいのか。
モノのインターネット（IoT）に接続されるATM（現金自動預払機）が増える中、各種ATMと銀行の処理センターの通信を保護することが必要不可欠となっている。
2017年上半期のIoT関連企業の合併・買収（M＆A）活動は、過去最高額を記録した前年同期と比べて大きく減少した。それでもGE DigitalやNokiaなど注目の買収が幾つかあった。M＆Aの傾向から分かることとは？
人気番組『M-1グランプリ』の敗者復活制度は、視聴者による投票で成り立っている。システム停止は番組進行に影響を及ぼすため許されない。毎秒数万件のアクセスにも耐え得る仕組みを朝日放送はAWSで構築した。
ソフトウェアメーカー各社がAI機能を主力製品に取り入れている。「Microsoft Office」に関しても同様だ。そのことは、AIが私たちの働き方を変える注目すべき存在であることの証ともいえる。
今日、スマートフォンなしの生活は想像できない。だが、真にスマートなIoTデバイスが普及すれば、スマートフォンは特別な存在ではなくなるはずだ。
シスコシステムズは、新戦略Network Intuitiveおよび新製品群を発表した。同戦略は、無数のデバイスやユーザーがひしめくネットワークの管理プロセスを、より迅速、安全にするという。
「Salesforce Trailhead Live Tokyo」の講演内容から「IBM Watson」と「Salesforce Einstein」が連携することで企業にはどのようなメリットがもたらされるのかを探る。
大量のITリソースを用いる場合、クラウド利用はコストメリットに欠ける。だがオンプレミスだけに依存するとビジネス機会を損なう――そう判断したマツダは、リスクマネジメントできる範囲でクラウド利用を検討した。
AI（人工知能）への関心が高まる中、今後、多くのITプロフェッショナルがクラウドでAIを試すだろう。だがAWSやAzureなど次々と登場するAIサービスの中から選択するのは容易ではなさそうだ。
AI（人工知能）自社導入の準備を整えるため、eBayなど大企業数社がグループを組み、競合を二の次にして課題解決に取り組んでいる。eBayIT部門の関係者がTechTargetのインタビューに応じ、グループ加入に踏み切った理由を説明する。
レポート作成業務を担当すると、いつの間にか毎月の業務が増えている――「あれも調べて」という突発的な依頼に効率よく対応するには、「Microsoft Excel」の利用だけでは限界があります。
「Amazon Echo」や「Siri」のような音声インタフェースのビジネス利用については、製造業での活用に期待が集まっている。しかし多くの企業では、音声操作技術の普及は進んでいない。その理由は。
組織のCIOはブロックチェーンにどうアプローチすべきか。ブロックチェーンへの対応は本当に必要なのだろうか。6人のCIOに、ブロックチェーンへのアプローチ方法とそれぞれのビジネスへの潜在的影響について聞いた。
Office 365は単なる文書作成ツールの枠を超え、業務を進めるための分析やコラボレーションを支援するようになった。そして、Office 365の真価を引き出す鍵となるのが、「Microsoft Graph」だ。
機械学習やデータ分析は増加の一途をたどっている。その結果、コンピュータに仕事を奪われることを恐れている従業員もいる。だが、その心配はない。
15人の死亡者を出した軽井沢スキーバス転落事故をきっかけに、IoTとデータ分析を利用した安全対策プロジェクトが各国で始まっている。
Amazonによる137億ドルでのWhole Foods買収を巡り、アナリストが注目しているのは主に小売りの側面だ。一方でこの買収は、小売業向けアプリケーションの開発者に変化をもたらす可能性がある。
物理的な店舗におけるモノのインターネット（IoT）の活用に注目が集まっており、ネットワークにつながる商品も増えつつある。小売業界のIoT活用はどのような方向性に進むのだろうか。
モノのインターネット（IoT）関連技術の発達により、自動車保険のビジネスモデルが根本から変わる可能性がある。
エンタープライズアプリケーションを作成する手段としてマイクロサービスが有望視される理由を5つのポイントから考える。
製造業の企業にビジネスチャンスをもたらす産業用IoT（IIoT）。最新の技術を使っても幾つかの課題を解決しないと、そのメリットを享受できない。5つの課題を紹介する。
6 月
Volkswagenが量子コンピュータで交通流を最適化するテストプロジェクトを行った。だが、同社CIOが目指しているのは、さらにその先。量子コンピュータをITの主要分野全てに適用することだ。
1908年、T型フォードの組み立てラインの登場で交通産業の新時代が幕を開け、そのすぐ後に発明ブームが起こった。それから100年、モノのインターネット（IoT）の導入によって、さらに新しい交通産業の時代が始まろうとしている。
エッジコンピューティングへの転換は、あらゆる企業で起こっている。そして、その転換の中心に存在しているのがモバイルだ。分析、セキュリティ、ビジネスプロセスの改革は、新たなIT戦略の重要な要素になる。
組織のCIOはブロックチェーンにどうアプローチすべきか。ブロックチェーンへの対応は本当に必要なのだろうか。6人のCIOに、ブロックチェーンへのアプローチ方法とそれぞれのビジネスへの潜在的影響について聞いた。
自動運転車は既に素晴らしい成果を挙げているが、他のドライバーへの動作による合図はまだ実現できていない。この問題は解決する必要があると、MIT Disruption Timeline Conferenceで専門家が指摘した。
多忙な教員にとって、学校が新しく導入したシステムの使い方を学ぼうという気持ちには、なかなかなれない。ある学校は、教員がシステムの使い方を楽しく学べる仕組み作りに取り組んでいる。
従業員が求めていることを1日中自動で予測して、それに応える職場環境を想像してみてほしい。仕事の生産性と効率はどれほど上がるだろうか。
イーロン・マスク氏の躍進はとどまるところを知らない。非営利の人工知能（AI）研究機関OpenAIは、革新的なAIシステムを発表した。物理的な作業のデモを1度見せるだけでシステムは同じ動きを再現する。
Windows 10が、データ量の多いワークロードを処理するため、PC最適化機能を備えたエディションの提供を計画している。機械学習などで大量のデータを扱う企業に有用なアップデートとなりそうだ。
組織のCIOはブロックチェーンにどうアプローチすべきか。ブロックチェーンへの対応は本当に必要なのだろうか。6人のCIOに、ブロックチェーンへのアプローチ方法とそれぞれのビジネスへの潜在的影響について聞いた。
本稿ではIoT導入に関わるコンサルティング業務を営むOIES ConsultingのCEOがIoTプラットフォームの選択に関して私見を述べる。
Googleの新しいIoTサービスはAWSやAzureなどの後追いともいえる。だが市場がまだ未成熟なだけに、Googleが提供する分析機能が先行ベンダーとの差を埋める助けになるかもしれない。
ビッグデータを教育に生かす「ラーニングアナリティクス」に取り組む教育機関が直面しがちな課題とは何か。主要な7つの課題と、その解決策を示す。
デジタルサービスに取り組むジンズは、眼鏡型ウェアラブル端末やERPのIT基盤にAWSを選択。全く知見の無い中でIoT基盤を手探りで構築していった。採算が取れるかどうか分からない新サービス開発で心掛けたことは？
単なるものづくりから「Tire as a Service」にかじを切ったブリヂストン。タイヤのトップブランドとして知られる同社のデジタル変革にかける「本気」をレポートする。
BI（ビジネスインテリジェンス）ソリューションは、設備集約型や現場主導型の公益事業会社に大変革をもたらす。それ故に「見えなかった」データの価値を見つけ出そうとする企業に普及する可能性が高い。
音声認識技術「Alexa」を搭載したスマートスピーカー「Amazon Echo」が市場を独占する勢いのAmazon。Google、Microsoftの次の戦略とは？
「ロボティックプロセスオートメーション」（RPA）導入に当たっては概念実証が重要視される。だが、専門家の見方は異なる。
ゲーム関連企業のGAME Digitalは、徹底した顧客データ収集と活用によって、さまざまな経営指標を向上させている。しかし、「われわれは特別なソフトウェアを使っているわけではない」という。
5 月
深層学習は従来の機械学習と似ているが、モデル構造と出力の点で大きく異なる。専門家が解説する。
いま家庭で最も普及しているロボットの1つといえば「ルンバ」だろう。そのベンダーであるiRobotがスマートホームへの進出を図るために最先端の技術を利用している。
米国土安全保障省（DHS）と米国立標準技術研究所（NIST）がリリースしたIoTセキュリティのガイドラインは、企業がセキュアなIoT開発を進めるのに役立つ。
Microsoftは「Cortana」搭載端末の計画を発表した。Microsoftの参入で仮想アシスタントを職場で利用できる日が近づいた……のだろうか。
IT業界の最新トレンドが伺える恒例イベント「Japan IT WEEK 2017 春」。各分野で多くのブースが並ぶ中から、特にクラウドコンピューティング、セキュリティ、IoTにフォーカスして業界全体の動向を探ってみよう。
セルフサービス型のBIツールはビジネスインテリジェンスソフトウェアの主力定番になっている。一方でベンダーは、企業のニーズや高度な分析への対応方法を再考する必要に迫られている。
本当に安全なIoTを実現するには、IoTテクノロジー全体のセキュリティとバリューチェーンに対して統合的なアプローチを取る必要がある。
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。
2016年は、IoTが広く認知された年だった。もはや業界専門家だけが話題にするものトピックでもない。個人ユーザーもコネクテッドデバイスを“普通”に受け入れ始めている。
コンサルティング企業のDeloitteが新しく公開したレポートによると、非構造化データとその他のいわゆる「ダークデータ」を分析することで、大きなビジネス価値を得られる可能性があるという。
人工知能（AI）アプリケーションは多数のビジネスプロセスに貴重な洞察とサポートをもたらす。だが、今日の使用例は氷山の一角にすぎない。
Bloombergでデータサイエンス（自然言語処理、情報の検索と取得、機械学習）を引きているギデオン・マン氏。2008年から機械学習を手掛けてきた同氏には、機械学習の可能性とともに課題も見えている。
多くの企業によってチャレンジが続くIoT市場。その中で自社の製品を売り込むには効果的なマーケティング施策が重要だ。無料で取り組むことができる施策を紹介する。
自社開発したデータ視覚化ツールのオープンソース化に踏み切ったUber Technologies。その狙いは、イノベーションを自社に環流させることにある。
ロボット技術の既存ITシステムへの統合は、業種によってさまざまな形で行われており、CIOにとって新たな課題となっている。どのように取り組めばよいのだろうか。
“善玉”の可能性があるワーム「Hajime」が拡散している。IoTボットネットのマルウェア「Mirai」に似ているが、悪質性が低く、ステルス性能が高いワームだという。
仮想通貨「ビットコイン」の中核技術として知られる「ブロックチェーン」。IDCのアナリストは、このブロックチェーンが、データマネジメントの新しい道筋を示す可能性があると説明する。
センサーデータを基に建物内の電力や施設を統合管理する「スマートビルシステム」。電力管理による省エネルギー化への期待が先行するが、メリットはそれだけではない。
4 月
TISはSaaSの業務チャットボットプラットフォーム「DialogPlay（ダイアログ・プレイ）」のβ版を2017年5月中旬から無償提供する。ユーザーが簡単な操作と手順でチャットボットを作成し運用できる点が特徴だ。
主要なセルフサービスビジネスインテリジェンス（BI）ツールである「Tableau」「Power BI」「Qlik Sense」の長所と短所とは。機能やクラウド対応状況、価格、サブスクリプション制限といったポイントで比較した。
製薬企業のIT部門に求められる役割は大きく変わりつつある。ビッグデータ、人工知能（AI）、デジタルデバイスといった新技術をビジネス戦略に取り入れるCIO（最高情報責任者）の役割も見直す必要がある。
最高情報責任者（CIO）は情報資産管理を怠りがちだ。だが、他部門はビジネス決定を左右する質の高いデータに関心を寄せている。
「Amazon Echo」で利用されている音声アシスタント「Alexa」。この可能性をより広い用途に広げるのが「Amazon Lex」だ。その仕組みを見ていこう。
スウェーデンの国土測量庁は、スウェーデンの地図をMinecraft用に変換して公開した。このMinecraft用の地図データはさまざまな形で活用されている。
一人一人に合わせた学習を実現する「アダプティブラーニング」は、教育機関にどのようなメリットをもたらすのか。先駆的なIT活用を進める教育関係者の議論から、その答えを探る。
Domino's Pizzaのフランチャイズ店は、IoTの導入によって手動プロセスの自動化、コストの削減、予測型の機器メンテナンスに取り組み、ピザ作りにまい進しようとしている。
医療機関におけるクラウドインフラや情報セキュリティ対策、そして医療の質向上に貢献する電子カルテ活用といった先進的な取り組みをしている医療機関の事例を紹介する。
製薬企業のマーケティング担当者が活用しやすく、「次のプロモーション施策では何が最適な打ち手となるのか」を考えるのに有効な、データ分析の代表的手法を解説します。
Yahoo!の機械学習チームが、分散ディープラーニングに対応したTensorFlowである「TensorFlowOnSpark」を公開した。TensorFlowOnSparkが必要な背景を解説する。
eディテーリング（電子的な情報提供活動）ツールやメルマガ、オウンドメディアなど、MR（医薬情報担当者）から医療従事者に向けた情報提供ツールは多くの種類があります。目的に応じた効果的な選び方を紹介します。
医師は多くの業務に追われ、必要なオーダーを出し忘れることがある。こうした状況を改善すべく、人工知能（AI）を導入し、医療ミスの回避に役立てている米国の長期急性期病院の事例を紹介する。
製薬企業のMR活動のIT化が進んでいます。Webサイトやメールなど多角的な情報提供ができるようになってきたものの、現場のMR（医薬情報担当者）がツールを積極的に使いたがらないのはなぜでしょうか。
3 月
強力で先進的なBI（ビジネスインテリジェンス）ツールを選ぶ際にはさまざまな側面の検討が必要になる。だが経験者は「Tableau」などのセルフサービスBIの選択に際して、何よりも使いやすさを重視したと語る。
“脱Excel”を目指してBIツールに乗り換えようと、いざ検討を始めたものの、「Excelならではの便利な機能」をついBIツールに求めてしまう――こんな悩みを解決するには、どうすればいいのでしょうか。
企業で今後モバイルファーストの戦略を考える場合、4つの事柄を認識して取り入れる必要がある。
Philips Healthcareの幹部社員であるジェロエン・タス氏は、データサイエンスと進化した画像診断を組み合わせることは、個人に最適化した価値に基づく医療ケアへの移行において重要だと語る。
製薬企業が新薬を上市する際、市場調査が「市場規模把握」にとどまってしまい、マーケティング戦略を決め切れなくなるケースが少なくないという。医療用医薬品業界のデジタルマーケティング専門家が解決策を説く。
Dunkin' Brandsは自社のデジタル戦略が経営に大きく貢献していると自認している。B2C企業がビジネスのデジタル化を実現する上で重要な要素について、専門家が解説する。
IoTの進化とデバイスの小型化によって、人体にIoTデバイスを取り入れる実験が増えている。便利になる一方、さまざまな問題もある。
2020年ごろまでには、5Gネットワーク、コネクテッドカー、拡張現実（AR）、仮想現実（VR）がモノのインターネット（IoT）と交わることになるだろう。モビリティの今後について専門家が意見交換をした。
2017年の「Mobile World Congress（MWC）で話題となったトピックを10位から順に紹介する。ロボットや仮想現実（VR）といった旬なキーワードも登場する。最も話題のトピックは何だったのか。
近年、民泊サービスの「Airbnb」、タクシー配車サービスの「Uber」、不動産取引の金融サービス「HomeAdvisor」などのサービスが勢いを増している。次はどの市場にシェアリングエコノミーが参入するだろうか。
製薬企業はどのような形でビッグデータを利活用しているのだろうか。リアルワールドデータ（RWD）の話題を中心に、さまざまな企業の事例を紹介する。
Philips Healthcareの専門家によると、データ分析、機械学習、人工知能を搭載した画像診断システムは、医療機関が患者に最適な医療サービスを提供する一助になるという。
次世代のスポーツ会場では、チームの本拠地スタジアムのネットワークが戦略的リソースの役割を果たし、ファンの関わりを促して収益を押し上げる。
機械学習と人工知能（AI）技術を推進する企業が増える中、企業の情報セキュリティ最高責任者（CISO）がこのブームに対処するには幾つかの問題点を明確にする必要がある。
調査の結果、AI導入企業の90％はAIのメリットを引き出せていないという。さらに、彼らは多くの懸念を抱えていた。AIを活用するために解決しなければならない課題とは何か。
IoT分野は成長の一途をたどっている。しかし、成長すればするほどセキュリティ問題も増えていく。今後どのようにIoTセキュリティを考えていけばいいのだろうか。
配送サービス業を営むDoddleは、データ接続性が不安定な店舗や約600人のサービスマンが持つモバイル端末とデータを送受信する必要があった。同社がMicrosoft SQL ServerからCouchbaseに移行した理由とは？
チャットボットの人気を背景に、競合するアプリケーションフレームワークが相次いで登場している。Oracleは業界標準への準拠が、断片化や非互換問題の防止につながると考えている。
データアナリティクスやブロックチェーン、アジャイル開発などの最新ITを進める中で、テクノロジーに関する企業同士の契約状況を大幅に見直す必要が出てくる。どのように見直せばいいか本稿で紹介する。
多くの企業は、今日のビッグデータとデータサイエンスがもたらすチャンスを認識しているが、一方でそのエコシステムの複雑さに手を焼いている。
かつてゲームでしか役に立たない技術と評価されていたGPUが企業向けデータセンターに進出し、機械学習や人工知能といった成長著しいプロジェクトに貢献しようとしている。
2 月
医療業界における2016年のITトレンドは、サイバーセキュリティとブロックチェーンに多くの注目が集まった。医療機関のIT管理者は2017年も引き続きこの2つのトレンドから目を離すことはできないだろう。
「人工知能」技術がさまざまなサービスで活用されるようになってきた。企業の業務において、AI技術はどのような可能性を持つのだろうか。ERPの視点から考えてみた。
複数の航空会社のオンライン航空券発行サービスを提供していたAmadeusは、NoSQLの「MongoDB」を導入したことにより柔軟な検索が可能になり、複雑な条件検索が可能な総合旅行支援サイトに生まれ変わった。
中堅・中小企業にはさまざまなリソースの制約がある一方で、小回りが利き意思決定が速いという強みもあります。この特徴を踏まえ、データ分析プロジェクトを成功させる秘策を探ります。
IoT（モノのインターネット）デバイスの成功には、優れたユーザーエクスペリエンス（UX）が不可欠だ。プロダクトデザイナーは「Amazon Echo」から3つの重要な教訓を学べる。
ゴールドマン・サックスは、顧客に高度なサービスを提供するため多くのIT企業と連携をしている。その1社であるKensho Technologiesと連携することでどのようなサービスを提供しているのだろうか。
Facebookは2016年10月10日、企業向けコラボレーションツール「Workplace」を正式リリースした。Workplaceはβ時から同種のツールの中でも注目を集めていたが、その使い勝手はどうなのだろうか。
Microsoftが、「Microsoft R Server」（旧称Revolution R）を公開した。HadoopやSparkなどとも連携する統合プラットフォームになっている。
数年前、テクノロジー業界を席巻したのはソフトウェアだった。そのソフトウェアの中で主役の座に躍り出ようとしているのが機械学習アルゴリズムだ。こうした傾向には相応の理由がある。
1月に開催された「CES 2017」では、多くの新旧企業がIoTに関する展示をしていた。その展示から見えたトレンドを紹介する。
BMW GroupとIBMが、自動車の操作にWatsonを応用する研究を行っている。自動車にWatsonが組み込まれることにより、何が実現するのだろうか。
IoTでブロックチェーンの使用を提案する出版物や記事も少なくない。しかし、必ずしも使うのが良いというわけではない。本稿ではその理由を紹介する。
IoT関連市場は、2020年までに4500億ドルを超える規模になると見込まれている。本稿ではIoTベンダーとIoT導入を検討する企業の調査から、今後の問題点を探った。
製薬企業を中心として、「リアルワールドデータ」（RWD）の活用に注目が集まっている。該当するのはどのようなデータなのか。RWDをはじめとするビッグデータを活用するために必要な技術とは何だろうか。
ISDNは近い将来にサービスが終了することが明らかだ。企業は適切な代替技術を見つけ、IoT時代に向けて通信の信頼性と安全性を確保する必要がある。
学習履歴や行動履歴を生かす「ラーニングアナリティクス」は研究段階ではなく既に実用段階にあり、具体的なメリットを生み出し始めている。先駆的な事例や製品動向を示す。
クラウドコンピューティングはここ数年で大いに進化した。ただし先はまだ長い。今後はビッグデータやコンテナ、IoTといった技術が大きな役割を担うことになる。
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