12 月 コロナ禍でAIのパフォーマンスが低下した業種、低下した理由 業績が高い企業ほどコロナ禍でもAIに投資しているが、コロナ禍でAIのパフォーマンスが低下してしまったという。低下した業種と理由には納得するしかなかった。 Facebookの「顔認識技術」が物議を醸す“本当の理由” 顔認識技術は企業にさまざまなメリットをもたらすことも事実だ。にもかかわらず、Facebookの顔認識機能が物議を醸すのはなぜなのか。企業が顔認識技術を建設的に利用する上で意識すべきこととは。 水インフラ整備のメタウォーターが、あえて富士通のクラウドを選んだ理由とは? メタウォーターは2011年から富士通のクラウドサービスを利用し、サービスのデジタル化を進めている。選定理由や活用術を、同社の担当者に聞いた。 iPhone「児童ポルノスキャン」計画の実現は「難しい」と専門家が断言する理由 Appleが設計した画像スキャン技術は、本来の児童ポルノを検出する目的ではない悪質な行為に悪用される可能性があると専門家が警告する。技術のどこに“欠陥”があるのか。専門家の指摘に沿って解説する。 ザッカーバーグ氏の「素早く行動し破壊せよ」は顔認識には当てはまらない? Facebookは、過去に複数の問題を引き起こしてきた顔認識機能の廃止を決定した。顔認識技術はさまざまなメリットだけでなくリスクももたらす。専門家が懸念する顔認識技術の問題点とは。 従来型データウェアハウスでは分析できない、次世代ツールの「分析対象」 データウェアハウスもデータレイクも限界が見えた今、各社は「次世代型データウェアハウス」で市場をリードしようとしている。最後に生き残るアーキテクチャとは? iPhone「児童ポルノスキャン」計画で露呈したAppleの“見通しの甘さ”とは 「iPhone」への導入が計画されている画像の自動スキャン機能は、人々のプライバシーと安全を脅かす可能性があると専門家は指摘する。批判対象となっているAppleの“見通しの甘さ”とは。 Facebook「顔認識機能を廃止」決定に疑いの目 「本当の本当に廃止するのか」 Facebookは、顔認識機能の廃止と、それに伴う幾つかの機能廃止を発表した。この動きに疑いの目を向ける専門家がいる。何が問題なのか。 データウェアハウスとデータレイクが新時代に適応できない弱点 長い歴史を持つデータウェアハウスはもう不要だという専門家もいる。実際、データウェアハウスはニーズの変化に適応できていない。代わりに登場したデータレイクにも課題が見えてきた。 IBMが“環境インテリジェンス”アプリケーションスイートを発表 何ができる? IBMが、環境インテリジェンスのアプリケーションスイートを発表した。同社は「AI技術、気象・気候リスク分析、炭素会計をまとめたサービスだ」と説明する。実態は何ができるのか iPhoneの「児童ポルノスキャン」計画に「盗聴の恐れ」と専門家が指摘の訳 複数の専門家が、児童ポルノ対策としてAppleが導入を計画している画像スキャン機能に疑問を呈している。Appleの設計に存在する“欠陥”を専門家はどうみているのか。 データの「偏見」を可視化するPythonライブラリの真の価値とは何か 機械学習に使うデータに年齢や人種、性別に関わるバイアスが含まれていると、AIは誤った推論を出力する。FairLensはこれらのバイアスを可視化し、公平性に寄与する。それによって得られる真の恩恵とは?
コロナ禍でAIのパフォーマンスが低下した業種、低下した理由 業績が高い企業ほどコロナ禍でもAIに投資しているが、コロナ禍でAIのパフォーマンスが低下してしまったという。低下した業種と理由には納得するしかなかった。
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iPhone「児童ポルノスキャン」計画の実現は「難しい」と専門家が断言する理由 Appleが設計した画像スキャン技術は、本来の児童ポルノを検出する目的ではない悪質な行為に悪用される可能性があると専門家が警告する。技術のどこに“欠陥”があるのか。専門家の指摘に沿って解説する。
ザッカーバーグ氏の「素早く行動し破壊せよ」は顔認識には当てはまらない? Facebookは、過去に複数の問題を引き起こしてきた顔認識機能の廃止を決定した。顔認識技術はさまざまなメリットだけでなくリスクももたらす。専門家が懸念する顔認識技術の問題点とは。
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iPhone「児童ポルノスキャン」計画で露呈したAppleの“見通しの甘さ”とは 「iPhone」への導入が計画されている画像の自動スキャン機能は、人々のプライバシーと安全を脅かす可能性があると専門家は指摘する。批判対象となっているAppleの“見通しの甘さ”とは。
Facebook「顔認識機能を廃止」決定に疑いの目 「本当の本当に廃止するのか」 Facebookは、顔認識機能の廃止と、それに伴う幾つかの機能廃止を発表した。この動きに疑いの目を向ける専門家がいる。何が問題なのか。
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IBMが“環境インテリジェンス”アプリケーションスイートを発表 何ができる? IBMが、環境インテリジェンスのアプリケーションスイートを発表した。同社は「AI技術、気象・気候リスク分析、炭素会計をまとめたサービスだ」と説明する。実態は何ができるのか
iPhoneの「児童ポルノスキャン」計画に「盗聴の恐れ」と専門家が指摘の訳 複数の専門家が、児童ポルノ対策としてAppleが導入を計画している画像スキャン機能に疑問を呈している。Appleの設計に存在する“欠陥”を専門家はどうみているのか。
データの「偏見」を可視化するPythonライブラリの真の価値とは何か 機械学習に使うデータに年齢や人種、性別に関わるバイアスが含まれていると、AIは誤った推論を出力する。FairLensはこれらのバイアスを可視化し、公平性に寄与する。それによって得られる真の恩恵とは?
11 月 iPhoneの「児童ポルノスキャン」計画を専門家が痛烈批判 何が駄目なのか? 「iPhone」内の画像をスキャンして児童ポルノを検出する機能を、Appleが実装計画中だと発表した。この計画は、人々のプライバシーと安全を危険にさらし、監視への悪用を招く可能性があると専門家は警告する。 メジャーリーグが「AWS」ではなく「GCP」を使う理由 MLBはセンサーを活用して選手やボールの動きを追跡している。こうして得たデータの用途とは何か。データの処理と管理に「Google Cloud Platform」を使う理由とは。担当者に聞く。 ニューロモーフィックコンピューティングが切り開くエッジの可能性 ニューロモーフィックコンピューティングは、エッジに新たな可能性をもたらす。脳のニューロンを模した非ノイマン型コンピュータで何が実現するのか。 「Appleは信頼を失いかねない」 Apple“人の心を読むAI”を専門家が不安視 Appleはさまざまな生体データを分析して人の感情を判別する感情分析AIモデルを開発している。こうしたAI技術を開発する研究者やベンダーには、検討すべきことがあると専門家は指摘する。それは何か。 ノイマン型コンピュータでは破綻する、ルート最適化問題の解決策とは? 単純に見える問題でも、パラメーターを少し変えただけで組み合わせは天文学的な数字になる。古典的なノイマン型コンピュータではこれを解決できない。これを解決するのが非ノイマン型コンピュータだ。 英国競泳チームの「東京五輪で金4、銀3、銅1」を導いた“すごいデータ分析” データ分析が、東京2020オリンピックでの英国競泳チームの成功に一役買った。英国競泳チームは、どのようなデータをどう収集し、どう活用したのか。 メジャーリーグは「データ野球」をどう変えたのか 進化の歴史を振り返る メジャーリーグベースボール(MLB)は、2000年代初頭からWebサイトを利用し、野球の試合データをファンや報道機関に提供してきた。MLBの試合データの活用方法はどのように変化してきたのか。 Apple“人の心を読むAI”に研究者が疑義 Appleは何を考えているのか? Appleはカリフォルニア大学ロサンゼルス校と共同で、人の感情を検出する感情分析AIモデルを開発している。この研究を通じて、Appleは何をしようとしているのか。 Excelファイルを複数人で編集したいなら「Teamsの併用」が合理的な理由 「Microsoft Excel」のファイルを複数人で共同編集するには幾つかの手段があります。その中でも有力な選択肢が「Microsoft Teamsの利用」です。それはなぜでしょうか。 AIOpsがもたらす具体的なメリットと、検証に伴う「リスク」の有無 AIを応用した運用支援。便利そうなことは分かるが漠然としているAIOpsは、具体的にどのようなメリットをもたらすのか。AIOpsの効果が期待できる例を紹介する。
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「Appleは信頼を失いかねない」 Apple“人の心を読むAI”を専門家が不安視 Appleはさまざまな生体データを分析して人の感情を判別する感情分析AIモデルを開発している。こうしたAI技術を開発する研究者やベンダーには、検討すべきことがあると専門家は指摘する。それは何か。
ノイマン型コンピュータでは破綻する、ルート最適化問題の解決策とは? 単純に見える問題でも、パラメーターを少し変えただけで組み合わせは天文学的な数字になる。古典的なノイマン型コンピュータではこれを解決できない。これを解決するのが非ノイマン型コンピュータだ。
英国競泳チームの「東京五輪で金4、銀3、銅1」を導いた“すごいデータ分析” データ分析が、東京2020オリンピックでの英国競泳チームの成功に一役買った。英国競泳チームは、どのようなデータをどう収集し、どう活用したのか。
メジャーリーグは「データ野球」をどう変えたのか 進化の歴史を振り返る メジャーリーグベースボール(MLB)は、2000年代初頭からWebサイトを利用し、野球の試合データをファンや報道機関に提供してきた。MLBの試合データの活用方法はどのように変化してきたのか。
Apple“人の心を読むAI”に研究者が疑義 Appleは何を考えているのか? Appleはカリフォルニア大学ロサンゼルス校と共同で、人の感情を検出する感情分析AIモデルを開発している。この研究を通じて、Appleは何をしようとしているのか。
Excelファイルを複数人で編集したいなら「Teamsの併用」が合理的な理由 「Microsoft Excel」のファイルを複数人で共同編集するには幾つかの手段があります。その中でも有力な選択肢が「Microsoft Teamsの利用」です。それはなぜでしょうか。
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10 月 人のようなチャットbotの問題とは? 「Microsoft 365」「Office 365」は違う? 「データ分析」「情報系システム」に関するTechTargetジャパンの「プレミアムコンテンツ」のうち、2021年度上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。 IBMがAIの推論を加速する「Telum」プロセッサを発表 IBMの新プロセッサ「Telum」はAIの推論に最適化されており、例えば不正検出をリアルタイムに処理できるという。Telumはどのようなアーキテクチャなのか。 「GCP」と「RISE with SAP」を組み合わせて使う自動車販売会社 その狙いとは? 大手自動車販売会社のInchcapeはクラウドERPの「RISE with SAP」を導入し、そのインフラとして「GCP」を採用した。Inchcapeがクラウドサービス活用を進める理由と、同社のデータ活用に関する取り組みを説明する。 JP1やHinemosのAI活用で考察 「AIOps」によるシステム運用の形とは? AI技術をシステム運用に取り入れる「AIOps」によってどのようなシステム運用が実現するのか。統合運用管理ソフトウェアの「JP1」と「Hinemos」を例にして考える。 “万能なAI”は環境に優しくない? 「用途特化AI」で十分な理由 AI技術の種類や使い方によって、環境に与える影響は変化する。企業が環境に配慮するには、何を念頭に置いてAI技術を活用すればよいのか。 病院が「データ」活用時に見落としやすい“あの落とし穴”とは ツールの進化により、専門知識がないユーザーでもデータを活用しやすくなった。ただし使い方によっては、期待した効果が得られない可能性がある。医療機関がデータを活用する際の注意点を説明する。 量子コンピューティング実現の障害である環境ノイズを機械学習で解決 環境ノイズは量子コンピューティングにおける課題の一つだった。機械学習を応用することで、量子コンピューティングのエラーに際して環境ノイズとそれ以外の分離が可能になった。その意義とは? 新薬の臨床試験に「データ」が起こす“ある変化”とは 質の高い医療を提供するために、医療機関や製薬会社の間でデータの活用が進みつつある。医療の現場で自然言語理解と自然言語生成などのデータ活用技術がどのように役立つのかを説明する。 AIが膨大に消費する“あの資源”とは? 隠れた「AI環境問題」 AI技術の高度化が進み、人々が膨大なデータを生み出すにつれ、消費するエネルギーが環境に及ぼす悪影響が問題になる。専門家はどのような問題を懸念しているのか。 農業版デジタルツインで農業の革新を目指すIGSの挑戦 ソフトウェアで定義したパラメーターで農作物の育成を制御し、品質や収穫量の向上と安定を図るIGS。農業にITを持ち込むことで見えてきた新たな可能性とは。 RPAが適しているもの/適していないもの RPAが有用であることは言うまでもない。だが、当然ながら適していない用途に適用しようとすれば、失敗したり投資が無駄になったりする。 医療機器メーカーが人工呼吸器の歩留まり改善のために使った“切り札”とは? Vyaire Medicalがコロナ禍で人工呼吸器の増産を決断するに当たって、データの信頼性は重要な課題だった。製造工程を正しく把握し、収集するデータの品質を維持するために同社はどのようなシステムを構築したか。 「AI」の“電力食い過ぎ”問題 その意外な深刻さとは AIモデルのトレーニングには大量のデータだけでなくエネルギーを消費する。具体的にどの程度消費するのか。NVIDIAによる検証結果や各種の調査結果から、実態を明らかにする。 「データドリブンな病院」はデータをこう活用している 質の高い医療の実現には、良質のデータが不可欠だ。より良いケアを患者に提供する上で、データはどのように役立つのか。医療グループのCommunity Health Networkの取り組みを基に検証する。
人のようなチャットbotの問題とは? 「Microsoft 365」「Office 365」は違う? 「データ分析」「情報系システム」に関するTechTargetジャパンの「プレミアムコンテンツ」のうち、2021年度上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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病院が「データ」活用時に見落としやすい“あの落とし穴”とは ツールの進化により、専門知識がないユーザーでもデータを活用しやすくなった。ただし使い方によっては、期待した効果が得られない可能性がある。医療機関がデータを活用する際の注意点を説明する。
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新薬の臨床試験に「データ」が起こす“ある変化”とは 質の高い医療を提供するために、医療機関や製薬会社の間でデータの活用が進みつつある。医療の現場で自然言語理解と自然言語生成などのデータ活用技術がどのように役立つのかを説明する。
AIが膨大に消費する“あの資源”とは? 隠れた「AI環境問題」 AI技術の高度化が進み、人々が膨大なデータを生み出すにつれ、消費するエネルギーが環境に及ぼす悪影響が問題になる。専門家はどのような問題を懸念しているのか。
農業版デジタルツインで農業の革新を目指すIGSの挑戦 ソフトウェアで定義したパラメーターで農作物の育成を制御し、品質や収穫量の向上と安定を図るIGS。農業にITを持ち込むことで見えてきた新たな可能性とは。
医療機器メーカーが人工呼吸器の歩留まり改善のために使った“切り札”とは? Vyaire Medicalがコロナ禍で人工呼吸器の増産を決断するに当たって、データの信頼性は重要な課題だった。製造工程を正しく把握し、収集するデータの品質を維持するために同社はどのようなシステムを構築したか。
「AI」の“電力食い過ぎ”問題 その意外な深刻さとは AIモデルのトレーニングには大量のデータだけでなくエネルギーを消費する。具体的にどの程度消費するのか。NVIDIAによる検証結果や各種の調査結果から、実態を明らかにする。
「データドリブンな病院」はデータをこう活用している 質の高い医療の実現には、良質のデータが不可欠だ。より良いケアを患者に提供する上で、データはどのように役立つのか。医療グループのCommunity Health Networkの取り組みを基に検証する。
9 月 人工呼吸器1日600台製造の医療機器メーカーが語る「信頼できないデータ」の害悪 Vyaire Medicalはコロナ禍が始まった2020年前半、人工呼吸器の増産に踏み切った。意思決定を支えるデータの品質と健全性を高めるために、どのような組織改革をしたのか。 ビル資産価値を約4億円アップ 省エネ企業は「AWS」「データ」をどう生かしたか Carbon Lighthouseは建物にセンサーを取り付けて空調や電源の利用状況を分析し、それらの使い方を最適化することで光熱費削減につなげている。どのような仕組みなのか。同社の取り組みを説明する。 「渋滞のない街」が現実に? 大学が生んだ“AI交通整理員”の正体 メルボルン大学は交通状況をリアルタイム分析し、渋滞を予測するAIアプリケーションを開発した。交通が複雑化し、その管理の改善を喫緊の課題とする大都市。メルボルンはどのようにして渋滞の緩和を図るのか。 省エネ企業が「AWS」で構築した光熱費削減システム 気になるその中身とは? 環境保護に関する事業を手掛けるCarbon Lighthouseは、AWSを使って自社で構築したデータ分析システムを、顧客企業のエネルギー消費量の削減に役立てている。同社はどのようにAWSを活用しているのか。 約300億円の光熱費を削減 AWS活用企業の「データ駆動型省エネ策」とは? Carbon Lighthouseは、二酸化炭素排出量を削減しながら光熱費を節約できるよう、商業用不動産の所有者を支援する。同社の事業の鍵となっているのが、不動産から得られるセンサーデータのリアルタイム分析だ。 DXのためのデータ活用を成功させるには「データ活用」だけ考えていてはいけない クラウドサービスをはじめとするITは、DXのためのデータ活用を支える大事な要素だ。とはいえITを導入すればデータ活用が必ずうまくいくわけではない。ではどうすればよいのか。 社員全員が「データ」で稼ぐ企業になるために必要なこと セルフサービスBIツールは企業に4つのメリットを提供する。今回はそのうち「幅広く使える」「ビジネスチャンスが見つかる」の2つに注目してみよう。 「ハイパフォーマンスコンピューティング」(HPC)で困ったときに見直すべき4つの視点 「ハイパフォーマンスコンピューティング」(HPC)の利用時は、日常業務で利用するインフラとは異なる課題に直面する可能性がある。どのように対処すべきか。間違った判断を下さないためのポイントを知っておこう。 輸出港がAI×IoTで「スマート港」へ“船出” クレーン停止時に狙い撃ち保守 英国最大級の穀物輸出港、イプスウィッチ港はBT GroupのIoT技術を駆使し、データ分析に基づいた港湾運営に乗り出す。大手ITベンダーと手を組んでどう生まれ変わるのか。「進化」に精を出す同港の取り組みを追った。 自動化技術が期待外れだった企業こそ「プロセスマイニング」を試すべき理由 デジタルトランスフォーメーションに向けて自動化技術の導入を検討するのは一つの戦略だ。だが古い業務プロセスを自動化するだけでは効率化にはつながらない。効率が落ちた業務プロセスを見つけるには。 「GPUDirect Storage」はストレージのスループット改善にどれだけ効果的なのか? GPUによるデータ処理を高速化するNVIDIAの「GPUDirect Storage」は、大量のデータを扱う用途で活用が進む可能性がある。その可能性を考える上では、ストレージベンダーの取り組みが鍵になる。 「ハイパフォーマンスコンピューティング」(HPC)の利用可否を考える3つの要件 HPCが自社に適しているかどうかを判断するには、どのような要件を検討すればいいのだろうか。ハードウェア、ソフトウェア、施設の3つの視点で考える。 急成長の小売企業CIOを「GCP」に夢中にさせた“あの便利ツール”とは? 家庭用品オンライン販売のvidaXLは「Google Cloud Platform」(GCP)を導入して、ビッグデータ活用に取り組む。その背景や狙いは何か。同社CIOが評価するGCPの“あの便利ツール”も含めて紹介する。
人工呼吸器1日600台製造の医療機器メーカーが語る「信頼できないデータ」の害悪 Vyaire Medicalはコロナ禍が始まった2020年前半、人工呼吸器の増産に踏み切った。意思決定を支えるデータの品質と健全性を高めるために、どのような組織改革をしたのか。
ビル資産価値を約4億円アップ 省エネ企業は「AWS」「データ」をどう生かしたか Carbon Lighthouseは建物にセンサーを取り付けて空調や電源の利用状況を分析し、それらの使い方を最適化することで光熱費削減につなげている。どのような仕組みなのか。同社の取り組みを説明する。
「渋滞のない街」が現実に? 大学が生んだ“AI交通整理員”の正体 メルボルン大学は交通状況をリアルタイム分析し、渋滞を予測するAIアプリケーションを開発した。交通が複雑化し、その管理の改善を喫緊の課題とする大都市。メルボルンはどのようにして渋滞の緩和を図るのか。
省エネ企業が「AWS」で構築した光熱費削減システム 気になるその中身とは? 環境保護に関する事業を手掛けるCarbon Lighthouseは、AWSを使って自社で構築したデータ分析システムを、顧客企業のエネルギー消費量の削減に役立てている。同社はどのようにAWSを活用しているのか。
約300億円の光熱費を削減 AWS活用企業の「データ駆動型省エネ策」とは? Carbon Lighthouseは、二酸化炭素排出量を削減しながら光熱費を節約できるよう、商業用不動産の所有者を支援する。同社の事業の鍵となっているのが、不動産から得られるセンサーデータのリアルタイム分析だ。
DXのためのデータ活用を成功させるには「データ活用」だけ考えていてはいけない クラウドサービスをはじめとするITは、DXのためのデータ活用を支える大事な要素だ。とはいえITを導入すればデータ活用が必ずうまくいくわけではない。ではどうすればよいのか。
「ハイパフォーマンスコンピューティング」(HPC)で困ったときに見直すべき4つの視点 「ハイパフォーマンスコンピューティング」(HPC)の利用時は、日常業務で利用するインフラとは異なる課題に直面する可能性がある。どのように対処すべきか。間違った判断を下さないためのポイントを知っておこう。
輸出港がAI×IoTで「スマート港」へ“船出” クレーン停止時に狙い撃ち保守 英国最大級の穀物輸出港、イプスウィッチ港はBT GroupのIoT技術を駆使し、データ分析に基づいた港湾運営に乗り出す。大手ITベンダーと手を組んでどう生まれ変わるのか。「進化」に精を出す同港の取り組みを追った。
自動化技術が期待外れだった企業こそ「プロセスマイニング」を試すべき理由 デジタルトランスフォーメーションに向けて自動化技術の導入を検討するのは一つの戦略だ。だが古い業務プロセスを自動化するだけでは効率化にはつながらない。効率が落ちた業務プロセスを見つけるには。
「GPUDirect Storage」はストレージのスループット改善にどれだけ効果的なのか? GPUによるデータ処理を高速化するNVIDIAの「GPUDirect Storage」は、大量のデータを扱う用途で活用が進む可能性がある。その可能性を考える上では、ストレージベンダーの取り組みが鍵になる。
「ハイパフォーマンスコンピューティング」(HPC)の利用可否を考える3つの要件 HPCが自社に適しているかどうかを判断するには、どのような要件を検討すればいいのだろうか。ハードウェア、ソフトウェア、施設の3つの視点で考える。
急成長の小売企業CIOを「GCP」に夢中にさせた“あの便利ツール”とは? 家庭用品オンライン販売のvidaXLは「Google Cloud Platform」(GCP)を導入して、ビッグデータ活用に取り組む。その背景や狙いは何か。同社CIOが評価するGCPの“あの便利ツール”も含めて紹介する。
8 月 リアルタイム分析を活用できる企業、失敗する企業の条件 意思決定の迅速化を追求するとリアルタイム分析に行き着くことになる。そこからメリットを引き出せる企業の条件とは何か。逆に、ある企業はリアルタイム分析に確実に失敗する。 企業が「Tableau」や「Qlik」を使うべき、ごくシンプルな理由 データアクセスと分析の民主化を目的とした「セルフサービスBI」ツールの導入が進んでいる。セルフサービスBIツールが企業に提供するメリットとは何か。まずは2つのメリットを説明する。 データドリブン企業になるための「データ活用」の秘策 まずやるべきことは? データを経営に活用したくても、膨大なデータを前に「何から着手すべきか」を悩んでいる企業は珍しくない。データの整理に時間を奪われないための秘策は。 データレイクハウス=データレイク+データウェアハウス 「データレイクハウス」という新たな考え方が登場した。名前から概要は想像が付くが、具体的にどのような特徴があるのだろうか。 「ハイパフォーマンスコンピューティング」(HPC)の理解に欠かせない分散処理の基本 複雑な計算処理や膨大なデータの活用手段に「ハイパフォーマンスコンピューティング」(HPC)がある。HPCが必要かどうかを判断するに当たって、まずはクラスタなどHPCの基本を知ることが欠かせない。 誤解されがちな「リアルタイム」の定義とリアルタイム分析の重要性 一般論として、リアルタイムな意思決定はビジネスに寄与する。だが「リアルタイム」の定義は誤解されている。また、リアルタイムな分析が必要とは思えない場面もある。リアルタイムへの投資には熟考が必要だ。 GPUのデータ処理を高速化 「GPUDirect Storage」はなぜ必要なのか? GPUとストレージが直接データをやりとりできるNVIDIAの「GPUDirect Storage」が一般に利用可能になった。まずはどのような仕組みなのか、ざっくりと理解しておこう。 AIの次の鍵は「メンタル共有モデル」 人間の危機対処能力はAIをはるかに上回る。AIは異常の説明や解決能力を持たない。AIが臨機応変な対応力を獲得する鍵はメンタル共有モデルにあるという。 コロナ禍で全大会白紙 英国ボート競技チームは「データ活用」でどう対処したか 新型コロナウイルス感染症の影響で、2020年には主要なボート競技が相次いで中止・延期となった。こうした中、英国ボート競技チームはデータを活用した選手のトレーニング方法を生み出し、実践した。その中身とは。 「IBM Cloud Pak for Data」「PowerCenter」「TIBCO Data Virtualization」の違いは? データ仮想化の主要ツールを比較 主要なデータ仮想化ツールのうち「IBM Cloud Pak for Data」「PowerCenter」「TIBCO Data Virtualization」を解説する。自社のニーズに合った機能や特徴があるツールはどれか。 医療データの断片に眠っている情報の活用 データを活用することで、医療機関の治療や経営を改善できる。請求データなど、医療機関が保有するデータの一部だけでも多くの洞察を得ることが可能だという。 家具EC企業がコロナ禍で売り上げを倍増させた「CX」戦略とは? 都市封鎖で自宅のリフォームが人気を集めた。これを商機として捉えたのが、家具・日用品のEコマース事業を展開するOverstock.comだ。売り上げの大幅な増加をもたらした同社の取り組みとは。 医療機関がポイントソリューションを導入してしまう理由 治療の改善やコストの削減を実現するにはデータを統合的に分析する必要がある。にもかかわらず、医療機関は特定の機能に限定されたポイントソリューションを導入してデータの統合に苦労している。なぜか。 化粧品大手ロレアルが語る「Vertex AIは便利だが、無駄に使い続けない」の真意 化粧品会社L'Oreal傘下のModiFaceは、Googleの機械学習ツール「Vertex AI」を自社サービスに生かしているが、使い続けることを前提にはしていないという。その真意とは。 CPU「Grace」の発表に見え隠れする、“GPUの覇者”NVIDIAの本当の狙い NVIDIAを単に“GPUベンダー”と呼ぶことはもはやできない。CPUの処理をオフロードする「DPU」に加えて、同社製CPU「Grace」を発表した。その狙いと、これまでのCPUとの違いを紹介する。 「求められるAI人材」になるための“納得の条件”とは? AI人材の求人市場は活況を呈し、今後も高い需要が続く見込みだ。さまざまなAI人材の職種がある中、自分に最適な仕事を手に入れるためにはどうすればいいのか。具体的なアドバイスをまとめた。 英国ボート競技チームが「SAS」と「エルゴ」で実現した“勘と経験”からの脱却 新型コロナウイルス感染症のためリモートで練習するしかなかった英国ボート競技チームは、2021年の東京五輪に向けた選手のトレーニングプログラム策定と選手選定に、データを積極的に活用した。その中身とは。
リアルタイム分析を活用できる企業、失敗する企業の条件 意思決定の迅速化を追求するとリアルタイム分析に行き着くことになる。そこからメリットを引き出せる企業の条件とは何か。逆に、ある企業はリアルタイム分析に確実に失敗する。
企業が「Tableau」や「Qlik」を使うべき、ごくシンプルな理由 データアクセスと分析の民主化を目的とした「セルフサービスBI」ツールの導入が進んでいる。セルフサービスBIツールが企業に提供するメリットとは何か。まずは2つのメリットを説明する。
データドリブン企業になるための「データ活用」の秘策 まずやるべきことは? データを経営に活用したくても、膨大なデータを前に「何から着手すべきか」を悩んでいる企業は珍しくない。データの整理に時間を奪われないための秘策は。
「ハイパフォーマンスコンピューティング」(HPC)の理解に欠かせない分散処理の基本 複雑な計算処理や膨大なデータの活用手段に「ハイパフォーマンスコンピューティング」(HPC)がある。HPCが必要かどうかを判断するに当たって、まずはクラスタなどHPCの基本を知ることが欠かせない。
誤解されがちな「リアルタイム」の定義とリアルタイム分析の重要性 一般論として、リアルタイムな意思決定はビジネスに寄与する。だが「リアルタイム」の定義は誤解されている。また、リアルタイムな分析が必要とは思えない場面もある。リアルタイムへの投資には熟考が必要だ。
GPUのデータ処理を高速化 「GPUDirect Storage」はなぜ必要なのか? GPUとストレージが直接データをやりとりできるNVIDIAの「GPUDirect Storage」が一般に利用可能になった。まずはどのような仕組みなのか、ざっくりと理解しておこう。
コロナ禍で全大会白紙 英国ボート競技チームは「データ活用」でどう対処したか 新型コロナウイルス感染症の影響で、2020年には主要なボート競技が相次いで中止・延期となった。こうした中、英国ボート競技チームはデータを活用した選手のトレーニング方法を生み出し、実践した。その中身とは。
「IBM Cloud Pak for Data」「PowerCenter」「TIBCO Data Virtualization」の違いは? データ仮想化の主要ツールを比較 主要なデータ仮想化ツールのうち「IBM Cloud Pak for Data」「PowerCenter」「TIBCO Data Virtualization」を解説する。自社のニーズに合った機能や特徴があるツールはどれか。
家具EC企業がコロナ禍で売り上げを倍増させた「CX」戦略とは? 都市封鎖で自宅のリフォームが人気を集めた。これを商機として捉えたのが、家具・日用品のEコマース事業を展開するOverstock.comだ。売り上げの大幅な増加をもたらした同社の取り組みとは。
医療機関がポイントソリューションを導入してしまう理由 治療の改善やコストの削減を実現するにはデータを統合的に分析する必要がある。にもかかわらず、医療機関は特定の機能に限定されたポイントソリューションを導入してデータの統合に苦労している。なぜか。
化粧品大手ロレアルが語る「Vertex AIは便利だが、無駄に使い続けない」の真意 化粧品会社L'Oreal傘下のModiFaceは、Googleの機械学習ツール「Vertex AI」を自社サービスに生かしているが、使い続けることを前提にはしていないという。その真意とは。
CPU「Grace」の発表に見え隠れする、“GPUの覇者”NVIDIAの本当の狙い NVIDIAを単に“GPUベンダー”と呼ぶことはもはやできない。CPUの処理をオフロードする「DPU」に加えて、同社製CPU「Grace」を発表した。その狙いと、これまでのCPUとの違いを紹介する。
「求められるAI人材」になるための“納得の条件”とは? AI人材の求人市場は活況を呈し、今後も高い需要が続く見込みだ。さまざまなAI人材の職種がある中、自分に最適な仕事を手に入れるためにはどうすればいいのか。具体的なアドバイスをまとめた。
英国ボート競技チームが「SAS」と「エルゴ」で実現した“勘と経験”からの脱却 新型コロナウイルス感染症のためリモートで練習するしかなかった英国ボート競技チームは、2021年の東京五輪に向けた選手のトレーニングプログラム策定と選手選定に、データを積極的に活用した。その中身とは。
7 月 「汎用人工知能」(AGI)が“人とAIの共存する職場”を作る AGIを活用すれば、完全自律型のプロセス自動化ツールが実現する可能性がある。そうすると現実味を帯びるのが、人とAIの共存だ。 「Actifio Sky」「Denodo Platform」とは? データ仮想化の主要ツールを比較 さまざまなデータを活用する際に有用な「データ仮想化」ツールには、どのような選択肢があるのか。主要なデータ仮想化ツールのうち「Actifio Sky」「Denodo Platform」を取り上げる。 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。 「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。 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。 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。 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。 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。 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。 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。 「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。 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。 「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。 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。 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。 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。 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。 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。 「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。 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。 「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。 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。 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。 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。 「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。 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。
「Actifio Sky」「Denodo Platform」とは? データ仮想化の主要ツールを比較 さまざまなデータを活用する際に有用な「データ仮想化」ツールには、どのような選択肢があるのか。主要なデータ仮想化ツールのうち「Actifio Sky」「Denodo Platform」を取り上げる。
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6 月 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。 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。 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。 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。 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。 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。 「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。 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。 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。 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。 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。 「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。 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。 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。 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。 「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。 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。 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。 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。 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。 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。
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「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。
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。
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。
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。
「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。
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。
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。
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。
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。
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 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。 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。 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。 「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。 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。 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。 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。 「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。 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。 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。 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。 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。 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。 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。 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。 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。
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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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。
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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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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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。
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 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。 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。 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。 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。 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。 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。 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。 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。 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。 「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。 「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。 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。 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。 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。 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。 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。 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。 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。 「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。 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。 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。 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。 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。 「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。 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。 「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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
「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。
「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。
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。
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。
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。
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。
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。
「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。
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。
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。
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。
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。
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。
「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 “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。 「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。 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。 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。 「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。 「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。 「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。 「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。 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。 「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。 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。
“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。
「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。
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。
「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。
「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。
「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。
「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。
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。
「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。
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 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。 「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。 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。 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。 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。 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。 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。 「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。 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。 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。 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。
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。
「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。
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。
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。
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。
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。
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。
「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。
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。
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。
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 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。 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。 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。 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。 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。 “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。 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。 “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。 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。 「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。 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。
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。
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。
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。
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。
“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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“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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