企業がAIを活用するための8つのヒント【前編】
優秀なAI人材を得る3つの方法とは? 汚いデータを使えるようにするには?
企業でのAI(人工知能)利用について、前後編にわたり8つのポイントを説明する。前編ではAI人材の確保やビジネスへの活用、データの収集・整形方法について、具体例を交えながら紹介する。(2019/5/23)

意外な共通点を紹介
出会い系アプリに学ぶ、社内コラボツールのAI活用「3つのヒント」
企業向けコラボレーションツールが参考にしている意外な分野が出会い系アプリケーションだ。機械学習を活用した相性分析やコミュニケーション手法の長い実績があるからだという。(2019/5/11)

IBM、Microsoft、AWS、Googleなどの主要ベンダーが参入
データや人材が足りなくてもAIを活用できる「AIaaS」とは?
AIaaS(サービスとしてのAI)の出現により、最先端のIT企業だけでなく、より多くの企業が人工知能(AI)をアプリケーションに組み込み、利用できるようになりつつある。(2019/4/12)

臨床現場の業務負担を軽減
AI(人工知能)で脳出血を容易に検出 放射線医学のAI活用事例
人工知能(AI)が放射線医学に与える影響を示す例について、2人の放射線科医の話を基に紹介する。新旧画像の比較や、深刻な症状の患者の優先治療などにAIが活用されているという。(2019/4/9)

人間の脳を再現する?
量子コンピューティング技術で実現する「量子AI」は何をもたらすのか?
機械学習が、量子コンピュータの重要な用途になるかもしれない。研究者や開発者が、量子コンピュータを使った、より「人間的な」AI(人工知能)の実現の鍵を探しているからだ。課題とメリットは何だろうか。(2019/4/8)

開発者が注目するAIテクノロジー
AWS、Google、Azureの自然言語処理APIを比較 長所短所は?
クラウドによってAIテクノロジーが利用しやすくなり、アプリケーションに自然言語処理を組み込もうと考える開発者が増えている。(2019/4/2)

目に見える自動化と、目には見えない自動化の違い
人間、チャットbot、協働ロボットが共存する労働環境に必要な管理スキルとは
チャットbot、協働ロボット、人工知能(AI)が仕事に及ぼす影響、そしてデジタルな労働力が人間の職場に混在する環境には新たな管理スキルが求められる理由について、エキスパートに話を聞いた。(2019/3/29)

「AIフレンドリーなHCI環境を目指す」
AI処理に最適なHCIは? Dell、HPC、Ciscoなど代表的製品を比べる
リソースを大量に利用するAI(人工知能)のワークロード需要が高まっている。そのため、HCI(ハイパーコンバージドインフラ)もそうした需要に対応するために進化している。(2019/3/29)

AIの新用途やコンポーザブルインフラなど
ストレージ業界、押さえておかないと疎外感を抱く6つの技術トレンド
2019年のストレージ技術トレンドは、安価で密度の高いフラッシュや、優れたパフォーマンスとデータ保護を実現するマルチクラウドデータ管理などが話題になるだろう。(2019/3/28)

Barclays Bankが試験導入
「IBM Q System One」が切り開く量子コンピュータの未来
いつの日か、量子コンピューティングは宇宙の謎を解き明かすかもしれない。量子コンピューティングを早期導入したBarclays Bankの前に今立ちはだかる最大の壁は、量子コンピュータで実行できる程度に問題をシンプルにすることだ。(2019/3/26)

開発と運用のタスクを自動化
AIOpsはDevOpsとは別物 役に立つ場面は?
AIOpsとDevOpsの違いは曖昧に見えることがよくあるが、この2つは全く別物だ。AIOpsとその導入によってもたらされる効果について、詳しく説明する。(2019/3/22)

機械学習の導入やストレージ管理機能が強化
管理者が知っておきたい「Windows Server 2019」の新機能と機能強化
「Windows Server 2019」のような重要製品のメジャーリリースは注目度が高い。あらゆる新機能をまず一通り試したい人もいれば、時間をかけて新機能を確認したい人もいるだろう。本稿で紹介する新機能と機能強化を参考に計画を立ててほしい。(2019/3/21)

核心的テクノロジーに注目
2019年注目のストレージスタートアップ“えりすぐりの9社”
ストレージのスタートアップ企業は、成功するよりも失敗に終わる可能性が高い。それでも、意欲のある企業がクラウド、バックアップ、コンバージェンス、フラッシュの革新的テクノロジーに挑んでいる。(2019/3/20)

ケース別に分けて紹介
性能向上は「システムをデータに近づける」「データをシステムに近づける」のいずれか
優れたアプリケーションパフォーマンスに対する欲求は尽きない。遅延を減らすためには、データの方をシステムに近づけるか、システムの方をデータに近づけるか、どちらが適切なのだろう。(2019/3/19)

多様性のある人材が必要
企業の“機械学習離れ”を生み出さないための3つのポイント
ただ最先端のテクノロジーだという理由だけで機械学習を導入しても、ビジネスの改善効果はない。事業における意思決定プロセスに機械学習ツールを組み込む方法について、3つのポイントを紹介する。(2019/3/14)

AIが職場を変える
自然言語処理(NLP)で進化したbotはデジタルワーカーとして戦力になる
自然言語処理(NLP)によって意図解釈を行い、bot技術の効用を高めるチャットbotが登場している。会話技術を進化させたbotはデジタルワーカーとして戦力になる。(2019/3/13)

Accentureの最新技術レポート
CIOなら意識しないと恥をかく「ポストデジタル時代」5つのトレンド
最新の「Accenture Technology Vision」レポートはデジタル台帳(ブロックチェーン)、AI(人工知能)、拡張現実(AR)、量子コンピューティングを「CIO(最高情報責任者)にとって欠かせない新技術」と位置付けた。(2019/3/11)

セキュリティはプロセスであって、製品ではない
「AIセキュリティ製品」を万能だと思ってはいけない、これだけの理由
ITリーダーはセキュリティレベルを引き上げる手段として、AI技術に注目している。AI技術はどの程度のセキュリティを提供できるのか。AIセキュリティ製品の利点と、現状の限界について解説する。(2019/3/8)

使い方を誤れば判断ミスを増やす恐れ
期待にはまだ届かない人工知能(AI) それでもビジネスに導入するには
人工知能(AI)技術は万能薬ではない。ビジネスにAI技術を利用するのであれば、その限界を知っておく必要がある。AIを有効活用するためのシステム構築のポイントについて説明する。(2019/3/7)

エンドポイントセキュリティ対策の新製品
法人向けウイルスバスターの後継「Apex One」 EDR機能を搭載
トレンドマイクロの「Trend Micro Apex One」は、事前予防(EPP)と事後対処(EDR)の機能を単一製品にまとめた法人向けエンドポイントセキュリティソフトだ。可視化機能や予測技術で差異化を図る。(2019/3/7)

上手にAIと付き合うには
結局、人工知能(AI)技術は何を可能にするのか?
職場へのAI技術の導入に失敗しないためには、現在のAIが可能なことと不可能なことを把握しなければならない。本稿ではAI技術の得意分野と、AI技術を利用した最新ソフトウェアについてまとめる。(2019/3/6)

RPAのその先へ
GEのAI活用、botを部下として扱うために必要なこと
GEはAI戦略の強化を図るため、AIを人間的にしようとしている。開発したAI botは管理職の下に配属した。課題は山積している。(2019/2/28)

最新ITの導入でビジネスに差をつける
幾つ知っている? 2019年に注目度アップする10のITトレンド
データセンターの小型化、サーバレスコンピューティング、デジタルダイバーシティーとは何だろう。2019年にIT運用の原動力となる10個のITトレンドと、こうしたトレンドが自社のビジネスをどのように変えるかを考える。(2019/2/27)

A/Bテストには落とし穴も
モバイルアプリのA/Bテスト 実施のポイントとおすすめツールは?
モバイルアプリのA/Bテストは、アプリ更新時のバグを防ぎ、より良いユーザー体験を提供するのに最適な方法だ。しかし着手にはコツがいる。本稿では、A/Bテストのコツとおすすめのテスト用ツールを紹介する。(2019/2/26)

運用環境では予期しないことが起こる
機械学習導入のカギは「運用者と開発者のスキル差をどう埋めるか」
機械学習モデルの導入時には、その開発時とは全く異なるスキルセットが必要だ。データサイエンティストとエンジニアリングチームはこのギャップを埋める準備をしなければならない。(2019/2/22)

YouTubeやブログでも学べる
データサイエンティストを目指すなら知っておきたい学習方法
データサイエンスを学ぶ場所と機会は大学の外側にも広がっている。大規模公開オンライン講座(MOOC)やオンラインで公開しているドキュメントなどがあり、データサイエンティストとしてのスキルセット獲得に役立つ。(2019/2/22)

EU市民の個人データは鬼門
AIのブラックボックス化を許さないGDPRに注意
GDPRはEU圏外の国にも影響を及ぼす。EU市民の個人データを機械学習に利用すると説明責任が生じ、機械学習の内部はブラックボックスだという言い訳は通用しない。(2019/2/18)

文法の習得に終始していないか?
最初に学ぶのに最適なプログラミング言語が存在しない理由
開発者が最初に学ぶのに最適なプログラミング言語はJavaだという意見がある。だが本当にそうだろうか。どの言語でも構成要素はほぼ変わらない。(2019/2/15)

多くの専門家が「必要」と認める機能は?
データサイエンティストを楽にする ビッグデータ分析ツールの10大「必須機能」
ビッグデータ分析ツールを探しているなら、さまざまな機能がある中でも10個の機能に注目してほしい。特に、分析結果を埋め込む機能、他のアプリケーションとの連携機能、バージョン管理機能は確認しておきたいところだ。(2019/2/15)

レガシーデータへの対処がポイント
ビジネス変革プロジェクトを成功させる 「短期的解決策」と「長期的解決策」
ビジネス変革には強固なデータ基盤が必要だ。本稿では、データ品質に関する問題の短期的解決策と、データ品質向上に向けた長期的アプローチの基礎を専門家が紹介する。(2019/2/14)

経験豊かなデータサイエンティストのお墨付き
「Python」「R」「Jupyter Notebook」「Tableau」「Keras」が愛用される理由
企業の取得データが急増している近年では、情報を全て把握するためにもデータサイエンスツールが欠かせない。本稿では「Python」「R」「Jupyter Notebook」「Tableau」「Keras」について、データサイエンティストが愛用する理由を聞いた。(2019/2/12)

ビッグデータ処理や機械学習、顔認識アプリケーションにも導入可能
グラフィックス処理だけではない GPUのコンピュータにおける役割とは?
グラフィックスを処理するために開発されたGPUだが、活躍の場はもはやゲーム業界だけではない。本稿ではGPUの能力が仮想化やデータセンターといった分野での利用に適している理由と、使用する際の注意点を解説する。(2019/2/8)

「データを無駄にしない」がテーマ
2019年のBI/アナリティクスのトレンドは、AI、グラフDB、マルチクラウド
BIとアナリティクスの主要なトレンドとして、機械学習、マルチクラウド、グラフデータベースの台頭が挙げられる。これらは企業にどのような影響を与えるのか。(2019/2/8)

マルウェア検出や監視業務を高度化・効率化
AIを活用したセキュリティ対策 何に使える? 何が課題?
AI技術のセキュリティ分野における活用が進む一方で、求められる機能を実現するためには課題も残る。具体的な活用例や、課題解決に向けた取り組みの動向を紹介する。(2019/2/8)

テクニカルアーキテクトに聞く
Microsoftの人工知能(AI)はシステム管理者の仕事を変えるか
テクニカルアーキテクトのジェイソン・ウィン氏は、Microsoftが推進する人工知能(AI)開発により、データセンターの自律化は実現に向かって進み始めているという。(2019/2/7)

代表的製品を紹介
IT運用向け人工知能「AIOps」活用で仮想インフラの管理をスムーズに
仮想インフラはますます複雑になり、管理が難しくなってきている。「AIOps」を利用すれば、管理者はデータを手動で加工することなく有益な情報に変換できるようになる。(2019/1/24)

CIOが驚くアイデア
IT部門 vs. ビジネス部門、機械学習チームはどこが統括する?
IT部門のサポートがなければ、機械学習を利用することはできない。だが、機械学習の射程はITよりも大きい。機械学習の実践者が「機械学習チームはどこが統括すべきか」について議論する。(2019/1/22)

AWSやMicrosoftの戦略から見えるもの
AIフィーバーはまだ冷めない 次はどの分野でAIが活躍するか?
2019年は人工知能(AI)技術にとって大きな年になりそうだ。仮想アシスタントの普及や、活発なベンチャーキャピタル投資といったトレンドが続き、新たな流れも生まれるからだ。(2019/1/21)

Google StackdriverやAWS CodeDeployはどう役に立つのか
DevOpsを実現する4つのAと最新サービス管理ツール
クラウド時代のITサービス提供プロセスでは、DevOpsという言葉が頻繁に使われる。DevOpsを実践し、最新の要件に合わせたサービス管理に必要な「4つのA」とツールとは(2019/1/18)

企業向けのトレンドを読む
AIの未来予測、2019年は医療とFinTech分野に要注目
2019年の企業向けAI(人工知能)のトレンドとして、医療やFinTech分野での活用拡大と、小規模AIベンダーの統合が進むことが予想される。(2019/1/16)

ディープラーニングツール概説(前編)
Google、Microsoft、Facebookのディープラーニングフレームワーク
ディープラーニングプログラムを一から構築することも可能だが、既存のフレームワークやラッパー、周辺ツールを使うことでより迅速かつ容易に開発できる。まずは大企業が提供する主要なツールを簡単に紹介する。(2019/1/16)

人事担当者が語る、成功する採用戦略
優秀な人材を獲得する 採用マーケティングを高める6つのポイント
求職者が主導する売り手市場では、最高の人材の獲得は困難を極める。人材獲得競争に勝つための、採用マーケティング戦略の6つのポイントを説明する。(2019/1/9)

AIがファッションデザイナーになる可能性も
アパレル業界を変革する人工知能(AI) 需要予測や服の品質保証にどう活用されているか
ファッションデザイナーやアパレルショップは、人工知能(AI)技術を利用して人気商品を予想したり、製造やサプライチェーンの効率を高めたりしている。AIとファッションは、自然な組み合わせになりつつある。(2018/12/29)

定義から応用例まで
いまさら聞けない「ブロックチェーン」とは何か? 何に使えるのか?
近年、さまざまなビジネスへの応用が広がっている「ブロックチェーン」について、その技術と仕組み、課題、応用例を基礎から解説する。(2019/1/8)

導入しただけではその真価は分からない
導入企業の評価が高い「Office 365」の使いこなし方とは?
「Office 365」は導入しただけで業務が効率化できるものではない。その機能を最大限引き出すには、ちょっとした工夫が必要だ。(2018/12/28)

次に来るのは「AIOps」?
2019年はVDI管理をもっと簡単に IT担当者に意識してほしい「3つの抱負」
企業でVDI管理を担当している管理者は、新年目標としてVDI管理戦略の見直しと「AIOps」などの技術による改善を検討しみてはどうだろうか。(2018/12/27)

AI技術を取り入れた脅威対策
EMMのセキュリティを高める「モバイル脅威防御」(MTD) 主要製品や機能を紹介
「モバイル脅威防御」(MTD)はモバイルデバイス管理で一歩先を行くための手法だ。今後導入が広がると予想されるMTD製品とEMM製品を連携させたセキュリティ対策について解説する。(2018/12/26)

「観察・判断・意思決定・行動」のループ
米空軍発の「OODAループ」はサイバーセキュリティ対策も強化する
「OODAループ」を利用することで、ハッカーに対抗するサイバーディセプションを確立し、ネットワークのセキュリティを強化できる。本稿では、OODAループの手順と、その手順をセキュリティに当てはめる方法を考察する。(2018/12/26)

実践的なAIが定着
2019年のAIを占う5つの予測、「課題は依然としてデータ品質」
2019年のエンタープライズAIの展開に大きく影響する要因は何か。Forrester ResearchはAI動向に関する5つの予測を提示している。(2018/12/25)

量子鍵配送(QKD)実現の最前線(前編)
第三者による通信傍受を察知する、量子力学の秘密
量子力学を応用してデータを暗号化・復号し、暗号鍵をセキュアに配送する量子鍵配送(QKD)。従来の暗号鍵配送プロトコルとの決定的な違いは、第三者による傍受を察知できるところにある。(2018/12/25)