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データドリブンの経営を目指す動きが広がる中、データ活用の大前提となるのがさまざまなシステムに分散したデータの統合だ。データ集約はできても中身の整理ができていなくてはどうにもならない。この最初にして最大の課題をどうするか。
ビジネスにおいて発生する課題は即座に解決すべきだ。だが、膨大な選択肢の中から最適なものを選ぶのは難しい。最適解の探索に特化した「アニーリングマシン」を利用すれば、素早く解決策を導き出せるという。
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ストレージを利用するとき意外にも負担が大きいのは、人件費を含めた運用コストだ。この運用コストを削減しつつ、激増するデータに合わせてストレージ容量を拡張するために、企業はどう対処すべきなのか。
データを生み出すエッジデバイスは膨大だ。何百、何千個ものデバイスを管理する必要があるエッジコンピューティングの課題と解決策、そして将来像とは。IBMのフェローが語る。
インフラ技術の進展もあり、通信事業者やEコマース、Webサービスといったインターネットでビジネスを展開する企業間の競争が年々激化している。この時代を生き残るために求められるものとは。
近年、エンドポイントセキュリティに求められる要件は大きく変化しており、侵害後の調査や対処を含めたサイクル全体で検討しなければならない。エンドポイントセキュリティにおける課題を整理し、製品選定のポイントを解説する。
DXを進める原動力となるのは企業が持つ「データ」だ。しかし、従来型のDBではデータ活用は難しいと有識者は語る。DX時代で変化するDBの役割とは何か。そして新しい役割に最適なDBはどうやって探せばいいのか。
IoT機器やセンサーの情報を収集、分析し、次の戦略に生かす「データ主導」の動きが広がっている。これに対応するため、認証とサイバーセキュリティ対策を両立させる仕組みが必要となる。柔軟性と拡張性を併せ持つ仕組みはあるのか？
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IoT機器から取得できるデータを活用し、生産性を高める取り組みが広がりつつある。しかしIoTの開発は機能面ばかりに目が向き、セキュリティ面がおろそかになりがちである。IoTセンサーに求められるセキュリティ対策は何か。
人工知能（AI）活用の取り組みが失敗に終わるケースが後を絶たない。デジタルトランスフォーメーション（DX）を進める上で、AI活用は大きな鍵になる。成功させる秘策は。
物流に関わる現場では昔ながらのアナログな“慣習”が今も存在し、作業が特定のベテランスタッフに属人化するなどの問題もある。業務を自動化、省力化することで作業を効率化し、属人化を排除しながらも物流の品質を維持、安定させるには。
データ活用に本腰を入れる動きが広がっている。しかし機械学習を導入しようとしてもPoC（概念実証）で終わり、実装まで進めないケースが少なくない。機械学習の導入を成功させる5つのポイントとは。
AI活用には、ストレージ、ネットワーク、コンピューティングの3要素が欠かせない。それぞれどのような要件を満たす必要があるのか。素早く実装する方法や、最適な組み合わせは？ 業界の最前線で活躍するキーパーソンたちが解説した。
一貫した顧客体験（CX）の提供は、ビジネスの成功に不可欠だ。多くの企業のサポートを通じてMarTech（マーケティングテクノロジー）活用の成功事例をよく知るエキスパートの2人が、今日の日本企業に必要なことは何かを語り合った。
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人工知能（AI）技術をビジネスに取り入れるためには、データ分析やAI技術の専門家が必要となる。そうした人材を確保することが難しい企業でAI技術を活用するための方法を紹介する。
天才のように創造的なアイデアを、AIで生み出す方法はないものか。そのヒントとして注目されるのが「進化思考」だ。生物が進化するメカニズムを参考にして、発想の飛躍・昇華を図るアプローチが、AIの進化も促進するという。
超高齢化社会に伴うさまざまなリスクを回避するには、高齢者が生き生きと活動できるような技術のサポートが欠かせない。AIやIoTをはじめ、高精度ナビゲーション、画像認識など最先端技術を生かした研究の現在地を紹介する。
日本企業のAI活用は、一部の先進的な企業を除いてなかなか進展しない。AI向けのデータ整備や判定ロジックのチューニングなど、高度な技術が必要に見えるが、いまはその状況も変わりつつある。
古典的な2ビット演算の処理能力をはるかに上回るといわれる量子コンピュータ。開発エンジニアによる講演動画から、その優れたパフォーマンスの秘密とコンピュータへの実装方法などを探る。
世界規模でまん延する糖尿病の重篤患者を減らすことを目的に、3社による産学連携の共同プロジェクトが発足した。その経緯や成果とともに、研究の中でAIなど先端テクノロジーがどのように貢献したのかを動画で分かりやすく解説する。
自動運転に用いられるAIには、環境変化に即座に対応するため、リアルタイムかつ“先読み”的な意志決定が求められる。こうした要件は、従来のAI技術では困難だった。そこで注目されるのがAI国際会議のイベントで優勝したチームの新技術だ。
労働力人口の減少、働き方改革などを背景に、RPAや自動化に取り組む企業が増えている。一方で、その成功率の低さも企業調査で明らかになってきた。失敗の原因、そして成功に必要なポイントは何なのか。RPAの新たな成功方程式を解説する。
AIを自社業務に適用するには“学習”が不可欠だが、どんなデータをどれだけ学習させればよいか分からないという声も多い。画像認識や音声認識、照会応答といったユースケースを基に、企業側で行うべき学習の種類や必要なデータを解説する。
多くの組織が直面している「ナレッジ継承」の問題を解決する方法として、AIの活用が注目されている。言語化が難しい「暗黙知」、検索が困難な「形式知」という2つの側面から、AIがどのように貢献するのかを解説する。
複数ベンダーの製品を運用すると、障害発生時の原因究明が難航しやすい。原因を追及するのは重要だがシステム障害は「犯人捜し」よりも「防犯」こそが重要。複数製品をまとめて予防できれば、犯人捜しに疲弊する必要はなくなるはずだ。
多様な業務領域での活躍が期待されるAIだが、その導入ハードルは高いと思われがちだ。ただ、身近なビジネス課題に対して、用途に応じたAIサービスを適用するなら、数週間という短期間で導入することも可能になっている。
拡大し続ける個々の業務と、不足している人的リソースというミスマッチは、多くの企業にとって解消すべき喫緊の課題だ。RPA、AI、OCRなどさまざまな技術を融合した最新の自動化ソリューションは、その解決策となり得るのか。
製造業でもデジタル変革の動きが加速している。しかし、データ活用のサイクルがうまく構築できず、実際に価値を創出できている企業は少ない。この課題を解決するために必要なものとは何か。
「インテル® Xeon® スケーラブル・プロセッサー」搭載「HPE Superdome Flex」は48TBの単一メモリ空間を駆使し、製造業、生命科学、材料、化学、物理などの研究分野で大規模な行列計算や3次元解析を実現する。
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社内問い合わせを減らすことは難しいが、定型的に処理できる問い合わせも少なくない。佐賀銀行はAIチャットbotを導入して、従来は電話で対応していた問い合わせのうち、およそ半分の自動化を目指す。
SAP ERPを業務に合わせて変更したいが、SIerに依頼すればコストも時間もかかる――この課題を払拭し、自社のIT部門による内製化を実現する方法が注目を集める。2025年問題を乗り切る鍵にもなるというが、その方法とは。
価値創出を目的に製造業でIoT活用が加速している。だが膨大なデータを前にその取り組みが思うように進んでいない現場も目立つ。どのようにデータを分析し、価値につなげるか。その秘訣は活用レベルに応じたアナリティクスの実践にある。
デジタルビジネスが当たり前になりつつある今、成功を左右するのは企業が提供するアプリケーションやWebサービスの質と言っても過言ではない。質を高めるためには何が必要なのだろうか。
巧妙化するサイバー攻撃への対策としてログ解析に注目が集まる一方で、企業がログを十分に活用できていない現状がある。人工知能（AI）を使って世界中の知見を取り入れ、高度な分析を手軽に実現できるなら、どうだろう。
ビッグデータ分析のために「Apache Hadoop」などの分析基盤を利用する企業は少なくないが、運用の複雑さやオーバープロビジョニングといった課題がある。「Hadoopをもっと楽に使いたい」という読者に、有効な解決策を詳しく説明する。
中堅成長企業が大企業をしのぐ収益力を得る事業運営を実現するには、何が必要だろうか。データ経営の支援経験が豊富な企業が、高度なBIを生かした「ある提案」を始めた。
レガシーシステムのデータを次世代のアナリティクス環境へと移行したい――古くから事業を営む企業であれば、必ずといっていいほど頭を悩ませる問題だ。どうしたら解決できるのか。
世にあまたあるクラウドBI。これを使いこなして事業貢献に役立てるには、設計や利用に相応のスキルが求められることが一般的だ。だが、BIをたった5日で導入して成長に役立てる方法があるという。詳細を取材した。
便利そうに見えて実は別サービスへの誘導だったり、他の製品と組み合わせにくかったりと「マーケティング支援ツールは複数あるが、何の思惑もなく利用企業の価値向上を支援するものは意外と少ない」という。では何を選択すべきか。
「データドリブン経営」を実現するまでの道のりは険しい。分析環境がExcelのままの会社も、既にBIツールを導入している会社も、それぞれに特有の悩みを抱える。IT部門はどんな方針で、自社のデータ分析環境を整備すべきか。
データ分析をExcelに詳しい人やITスキルの高い人など一部の人だけが担う業務と考える人は少なくない。しかし、データの下では万人が平等であり、全社員がデータに触れ、活用することは企業が生き残るための最低条件だ。
「ディープラーニング（深層学習）」の活用に踏み出そうとする動きが広がっているが、自社で実装するにはハードルも高い。どうすればディープラーニングの恩恵をスムーズに享受できるのか、その最適解を探ってみたい。
組織が拡大するにつれて従業員は「見えなく」なる。従業員の能力を無駄にしていないだろうか。従業員の能力を逃さず生かす仕組みは4週間で作れると豪語する人事のプロがいる。詳細を聞いた。
多くの企業がレポート作成以前のデータ集計に悩みを抱える。拠点数の多い企業なら、なおさらだ。予算の制約でMicrosoft Excelしか使えない企業もある。従業員を不毛な雑務から解放し、建設的なことに時間を使えるようにできないだろうか。
第3次AIブームが起こっているがAIをビジネス活用できている企業は少ない。その理由はAI活用を始めようとする企業がつまずく「3つの不足」にあるという。
SNSに投稿された事件・事故・災害の動画や画像を収集／解析し、ニュース素材として配信するサービスを提供するSpectee。膨大なデータを瞬時に解析し、カテゴライズするその技術を支える、同社のディープラーニング運用基盤とは？
昨今のデジタルビジネスの継続的な成長に、データ分析が欠かせない。あらゆるデータを使い倒すための環境は整備できているだろうか。先進的な事例から企業のデータ活用のスピード感を高め、ビジネス成長につなげるためのヒントを紹介する。
社内外からメールで寄せられる質問や相談に対応するだけで1日の業務がほぼ終わってしまうという経験をしたことはないだろうか。誰かの助けになる重要な業務だが、従来のやり方は生産性向上につながりそうもない。何か良い手はないか。
どんな企業においても優秀な人材の確保は喫緊の課題だ。そのために従業員のスキルや行動特性を可視化するアセスメントを実施するところもある。課題は、せっかく取得したデータを人材育成プランに落とし込めないことだろう。
Excel依存からの脱却は多くの企業の共通課題。分析業務を効率化し、意思決定のスピードを上げるために、どんな方法があるのだろうか。
巧妙化するサイバー攻撃を背景に、企業はセキュリティ対策の運用負荷に苦しむ。“現実的なセキュリティ運用”をどう実現するのか。防御の最前線で活躍する脅威解析のプロが来たる2019年度のセキュリティ事情を予測し、対応策を提示する。
「第3次AIブーム」といわれる今日だが、AIの価値を引き出すには分析基盤の効率化が欠かせない。そこで、オープンソース関連の技術書で多数の著作を持つエヴァンジェリストに、効率化の秘訣を聞いた。
「自社でも人工知能（AI）を活用しよう」と概念実証（PoC）を進めても、本番稼働せずに終わってしまうケースが少なくない。失敗の原因はどこにあるのか。AI活用を進める際に気を付けるポイントとは。
ビジネスでAI（人工知能）を活用するには、大量の学習用データをいかにうまく蓄積できるかが問われる。そのために必要とされる「AI時代のストレージ」に求められる要件とは。
「AIを使って何かやれ」という経営からの要求に困惑する情報システム部門は少なくない。では有効な一歩を踏み出し成果につなげるためには、具体的に何をすればよいのだろうか。
商品開発やマーケティングの場面で調査実施のニーズは多いが、1回きりのアンケートで分かることは少ない。コストや時間をかけず、従来のインターネット調査よりも質の良いアンケートを手軽に実施できる方法を紹介する。
かつては「未来の技術」として遠い存在だったAI関連技術。現在では身近なところにまで活用が進んでいる。本稿では人気セミナーの講演内容を紹介し、AI関連技術の今とこれからについて考える。
仮想化やクラウドへの移行が進むにつれて、企業のデータは至る所に散在するようになり、一元管理が難しくなる。こうした中で、必要性が高まるデータ保護の対策を適切に講じるには、どうすればいいのだろうか。
お知らせ
米国TechTarget Inc.とInforma Techデジタル事業が業務提携したことが発表されました。TechTargetジャパンは従来どおり、アイティメディア（株）が運営を継続します。これからも日本企業のIT選定に役立つ情報を提供してまいります。
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