銀行による量子コンピューティング検証
量子コンピュータによる暗号解読リスクへの対抗策は量子コンピュータ
複数の銀行が量子コンピュータの可能性を検証している。従来型コンピュータと量子コンピュータのハイブリッドモデルや量子コンピュータによる暗号解読への対抗策を紹介する。(2020/6/24)

テレワークをするなら押さえておきたい基礎知識
いまさら聞けない「VPN」の必修12用語 あなたは幾つ知っている?
「VPN」は安全なテレワークを実現するための重要な技術だ。暗号化の方法からVPNサービスの種類まで、VPNに関連する主要な用語を理解しよう。(2020/6/10)

Computer Weekly製品ガイド
クラウドファーストの終焉――クラウドへの集約とエッジへの分散
エッジコンピューティングはIT業界で最も重要なトレンドの一つであり、クラウドに取って代わるかもしれないという見方もある。(2020/5/29)

今のAI技術はあくまでも「診断支援」
画像診断に「AI」が役立つ理由と、それでも“第2の目”にとどまる理由
画像診断の領域では、人工知能(AI)技術が従来の複雑なタスクを軽減したり、診断精度を高めたりとさまざまな価値を生み出している。一方でAI技術にはいまだ解決困難な課題が残っている。それは何か。(2020/5/26)

パンデミックが招くサプライチェーンへの影響【後編】
新型コロナでサプライチェーンが混乱、影響を最小限に抑える方法とは?
新型コロナウイルス感染症の拡大をきっかけとして発生したサプライチェーンの混乱。それに対処するために企業ができることとは何か。(2020/5/21)

放射線医学におけるAI技術の進歩【前編】
Google Healthの乳がんAI検診システムが医学業界に賛否両論を巻き起こす理由
Googleの医学研究機関「Google Health」は、AI技術を用いた乳がん画像診断システムが人間の診断によりも高い診断精度を示したと発表した。しかしこの研究は医学業界で賛否を呼んでいる。その理由は。(2020/4/13)

2つの鍵交換方式【後編】
鍵交換アルゴリズム「Diffie-Hellman」「RSA」が使われる暗号化通信とは?
暗号化通信に使用される代表的な鍵交換アルゴリズムが「Diffie-Hellman方式」(DH法)と「RSA方式」だ。それぞれの方式がどのような場面で使われているのかを紹介する。(2020/4/7)

Computer Weekly製品ガイド
ローコード/ノーコードソフトウェア開発が内包するリスク
最新のローコード開発ツールは、ビジネスユーザーと開発者の両方の助けになり得る。その現状を解説する。(2020/4/1)

2つの鍵交換方式【前編】
鍵交換の2大アルゴリズム「Diffie-Hellman」「RSA」 何が違い、どちらが安全?
暗号化通信に欠かせない鍵交換。主な方式として「Diffie-Hellman方式」(DH法)と「RSA方式」の2つがある。それぞれどのように違い、どちらがより安全なのか。(2020/3/30)

医療IT、2020年のトレンド予測【後編】
2020年の米国医療業界を揺らす2つの話題「AI」「国民皆保険」 医療機関の反応は
人工知能(AI)技術は長らく医療業界で注目を集めていたトレンドだったが、2020年には蜜月が終わる可能性がある。米国の医療業界は、国民皆保険制度「メディケアフォーオール」計画の動向を慎重視している。(2020/3/31)

上手なパスワードの使い方【中編】
“12文字”未満は要注意 パスワードクラックする「レインボーテーブル」とは?
テクノロジーの進歩に伴いパスワード解読されるリスクが高まっている。そのために攻撃者が悪用している「レインボーテーブル」とはどのようなものか。(2020/3/27)

GANのリスクを超えて【前編】
「ディープフェイク」は企業に利益をもたらすか
データの複製に敵対的生成ネットワーク(GAN)を用いることは、人工知能(AI)技術に潜む最大のリスクの1つとされている。だが、企業は有益なコンテンツの作成にディープフェイクを使うことも可能だ。(2020/3/26)

エッジ:データのフロンティア【前編】
エッジコンピューティングシステムを自社開発してはならない
エッジは次のフロンティアであると見なされている。そこでデータを処理するエッジコンピューティングは創造的破壊を起こし、ビジネスに新たな価値をもたらすだろう。しかし、自社でやろうと考えるべきではない。(2020/3/24)

「ペーパーレス職場」の展望と課題【後編】
RPA×AIによる「ペーパーレス」の自動化がもたらす無視できないリスク
ロボティックプロセスオートメーション(RPA)や人工知能(AI)技術を活用することで効率的にペーパーレス化を進めることが期待できる。ただしコンプライアンスのリスクに対処する必要はある。(2020/3/23)

「ペーパーレス職場」の展望と課題【前編】
「RPA」と「機械学習」を活用 今すぐ始める職場のペーパーレス化
ドキュメントのデジタル化にRPAや機械学習を生かす動きが広がり始めた。こうした取り組みを進める企業が目指すのは、コスト効率が良く、環境に優しいペーパーレス職場だ。(2020/3/12)

「AI」がマーケティングを進化させる【後編】
「機械学習」がマーケティングの“救世主”とは限らない理由
マーケティング担当者は機械学習がもたらす可能性を無視すべきではない。ただし機械学習があらゆるマーケティング活動にメリットをもたらすわけではないことに注意が必要だ。(2020/3/11)

「AI」がマーケティングを進化させる【前編】
脱マスマーケティングとパーソナライゼーションは「機械学習」が促す
企業は一人一人の消費者に合ったデジタルマーケティング戦略を生み出す必要に迫られている。そこで役立つのが機械学習だ。なぜなのか。(2020/3/5)

ユーザー行動の原因と結果
機械学習の最新トレンドは“因果推論”
ユーザーはなぜその行動を取ったのか。ユーザーの行動の原因と結果を理解することはビジネスの成功に直結する。機械学習によって因果関係を分析する因果推論が次のトレンドになるだろう。(2020/3/2)

黎明期のエッジコンピューティング【後編】
「エッジコンピューティング」の成功企業になるためにやるべきこととは?
エッジコンピューティングは現段階では用途が限定的だが、数年でさまざまな業界に取り組みが広がるとみられる。自社がエッジコンピューティングに取り組み、メリットを引き出すにはどうすればよいのか。(2020/2/26)

“偉大なOS”「Windows 7」を振り返る【前編】
「Windows 7」がここまで愛された理由 “Vistaの失敗”を乗り越えて
惜しまれながらもついにサポートが終了したMicrosoftの「Windows 7」。広く支持された理由とは何だったのか。専門家に聞いた。(2020/2/23)

「AutoML」の可能性と限界【後編】
「AutoML」(自動機械学習)の使用に慎重になるべき用途とは?
「AutoML」(自動機械学習)をうまく活用すれば、データサイエンティストの業務負荷を軽減できる可能性がある。ただし他の技術と同様、AutoMLは万能ではない。(2020/2/21)

人材採用におけるAI活用
採用担当者が認識すべき「AIのバイアス」という問題
人材採用にAI技術を活用すれば、人が持つ意識的なバイアス(偏り)や無意識的なバイアスを排除できると考える人は少なくない。だがAI技術で全てが解決できるわけではない。(2020/2/18)

2020年のAIトレンド【後編】
「AI」の進化が“脱クラウド”を加速させる? その理由とは
人工知能(AI)技術の進化や多様化は、自然言語処理のさらなる高度化をもたらし、企業のクラウド利用に影響を与える可能性がある。それはどういうことなのか。専門家の声を基に2020年のAI関連市場の動向を予想する。(2020/2/18)

D-WaveのCEOに聞く「量子コンピュータ」の可能性【前編】
D-Waveが直面した「量子コンピュータ」の“限界”とは? どう乗り越えるのか
複雑な計算問題を解くのに優れている量子コンピュータは、企業の課題解決にも役立つ可能性がある。量子コンピュータベンダーD-WaveのCEOに、量子コンピュータの用途と開発状況を聞く。(2020/2/17)

「AutoML」の可能性と限界【前編】
「AutoML」(自動機械学習)がデータサイエンティストを楽にする?
多忙なデータサイエンティストの業務負荷をいかに軽減するか。その有力な手段となり得るのが、機械学習モデルの設計や構築を自動化する「AutoML」(自動機械学習)だ。どのような業務を効率化できるのか。(2020/2/14)

量子コンピュータの用途と課題は?
量子コンピュータが「単なるPCの進化系」ではない理由
大手からスタートアップまで、国内外のベンダー各社が研究開発を進める「量子コンピュータ」。その基本的な仕組みと用途、現状の課題を解説する。(2020/3/4)

積層数3桁を実現したSamsungメモリの中身【前編】
100層以上のメモリセルを搭載 Samsung第6世代「V-NAND」を構成する技術とは
Samsung Electronicsの第6世代「V-NAND」は、100層以上のメモリセルを積載した3次元NAND型フラッシュメモリだ。高速性、大容量、低消費電力をどう実現したのか。(2020/2/7)

2020年のAIトレンド【前編】
AI活用型RPA「IPA」よりも重要? AIに潜む「偏見」「倫理」問題
人工知能(AI)技術を取り巻く動きの中で、2020年に注目すべきものは何か。RPAにAI技術を組み込んだ「IPA」や説明可能なAI技術、対処すべき課題であるAI技術の偏見や倫理にまつわる問題を取り上げる。(2020/2/4)

「サーバレス」で開発にまつわる負担を軽減
機械学習アプリを「FaaS」で開発すべきこれだけの理由
機械学習を導入する際は、幾つかのハードルを越えなければならない。その有力な手段となり得るのが「FaaS」だ。それはなぜなのか。(2020/1/21)

“テレポーテーション”も可能に?
量子コンピュータだけではない量子技術「量子鍵配送」「量子プリンタ」とは?
実用化に向けた取り組みが進む量子関連技術は、量子コンピュータだけではない。他の主要な量子技術の「量子鍵配送」「量子プリンタ」「量子センシング」について、実在する企業の取り組みを基に紹介する。(2020/1/16)

ワイン醸造業者が出した答え【前編】
ワイン醸造所がクラウドに移した発酵監視システムをオンプレミスに戻した理由
ワイナリーのPalmaz Vineyardsは、機械学習によって発酵タンク内の状態を監視するシステムを開発した。パブリッククラウドにデータを保存する仕組みにしたが、問題が発生した。それはどのようなものだったのか。(2020/1/9)

Computer Weekly製品ガイド
Uberらの仕事割り当てアルゴリズムは公平・適切か
アルゴリズムによる仕事の割り当ては、従業員にとっても雇用主にとっても恩恵があるかもしれない。だが人材を尊重しながら公正に仕事を割り振ることはできるのか。(2020/1/6)

「AI」の信頼性と透明性の確保に向けて【後編】
企業による「AI」のガバナンスはどこまで有効か
AI技術の透明性は重要な課題だ。対策は企業の自主規制に任せるべきだという意見もあるが、政府が介入すべきだという声も根強くある。(2019/12/25)

機械学習を始めるなら知っておきたいアルゴリズム5選【後編】
機械学習の代表的アルゴリズム「SVM」「k平均法」「アプリオリ法」とは?
機械学習にはさまざまなアルゴリズムがあることを知っているだろうか。代表的な機械学習アルゴリズム「SVM」「k平均法」「アプリオリ法」について紹介する。(2019/12/24)

実用化後に必要なもの
量子コンピュータによる複雑な証券取引処理の実現、残る課題は?
現在のコンピュータアーキテクチャでは困難な証券取引処理を量子コンピュータならば処理できる可能性が示された。量子コンピュータの実用化後にも残されそうな課題とは何か。(2019/12/20)

追加すべき機能は何か
「説明可能なAI」の実現に向けて企業ができること
説明可能なAIシステムを求める声が高まるにつれ、IBMやDarwinAIをはじめとするベンダーは、ビジネスユーザーがAIシステムの仕組みを理解するのに役立つ新機能を導入している。(2019/12/19)

「AI」の信頼性と透明性の確保に向けて【前編】
本当は怖くない「AI」 説明可能性はなぜ大事か
アルゴリズムに対する信頼性がなければ、AI技術の導入は進まないだろう。そこで今、企業はAI技術を採用した自社システムの透明性を高め、説明可能にする取り組みを進めている。(2019/12/17)

機械学習を始めるなら知っておきたいアルゴリズム5選【前編】
機械学習の代表的アルゴリズム「線形回帰」「決定木」とは?
機械学習にはさまざまなアルゴリズムがある。前後編の前編に当たるこの記事では、数あるアルゴリズムの中でも、代表的な機械学習アルゴリズムの「線形回帰」「決定木」について紹介する。(2019/12/16)

先人の失敗に学ぶ
APIファーストアプローチのソフトウェア開発、成功の秘訣
開発する機能を再利用可能なAPIとして実装することにより、ソフトウェア開発の生産性が向上する。だがAPI化すればいいというものでもない。APIファーストのメリットとともに再利用性を高める方法を紹介する。(2019/12/11)

意思決定者としてのAI【後編】
「AI」による意思決定、課題は働き手からの信頼
ビジネスプロセスの意思決定にAI技術を活用することについて、働き手は警戒している。どうすれば信頼を得ることができるか。専門家が解説する。(2019/12/10)

米国政府が標準方式として採用
いまさら聞けない「DES」「AES」の違い より危険な暗号アルゴリズムは?
機密データの暗号アルゴリズムには、「DES」(Data Encryption Standard)と「AES」(Advanced Encryption Standard)のどちらを採用すればよいだろうか。両者の違いを紹介しよう。(2019/12/6)

データサイロを解体した4社の事例【後編】
データサイロの解体手段にクラウドを選んだ2つの事例
データの整理と分析の課題は、適切な製品/サービスを使うことで解決する場合がある。資産運用会社のAllianceBernsteinとライフスタイルブランドのGoopが選んだ手段は、クラウドだった。(2019/12/5)

意思決定者としてのAI【前編】
小売大手の事例に学ぶ、ビジネスの意思決定を「AI」に委ねるメリット
小売大手のWalmartが、ビジネスプロセスの意思決定にAI(人工知能)技術を利用しようとしている。同社の取り組みを見てみよう。(2019/12/3)

量子コンピュータは君臨しない
量子コンピュータが古典コンピュータを必要とする理由
量子超越性の証明により量子コンピュータの能力が再確認されたが、量子コンピュータの時代になっても古典コンピュータが駆逐されることはないだろう。それどころか量子コンピュータは古典コンピュータを必要とするという。(2019/11/20)

コンフィデンシャルコンピューティング始動【後編】
Intel SGXをコアとしたコンフィデンシャルコンピューティングの実現
ハードウェアベースのコンフィデンシャルコンピューティングの中核を成すのがIntel SGXだ。Intel SGXと専用ソフトウェアの組み合わせにより、処理中のデータも暗号化される。(2019/11/18)

無線LANのセキュリティプロトコルを知る【後編】
「WPA」と「WPA2」の違いとは? 脆弱な「WEP」からの改善点は
脆弱な無線LANセキュリティプロトコル「WEP」に代わり、より強固なセキュリティ規格として設計された「WPA」と「WPA2」は何が違うのか。暗号化技術や仕組みなどの観点から説明する。(2019/11/16)

KPMGの調査結果から探る
AIは経営層のプライドをズタズタにする? AIが普及しない3つの原因
AI技術の本格的な導入がそれほど進んでいないことが、このほど実施された実態調査で分かった。その原因は1つではなく、そして根深い。(2019/11/10)

無線LANのセキュリティプロトコルを知る【前編】
「WEP」を無線LANのセキュリティに使ってはいけない理由 専門家の推奨は?
無線LANセキュリティプロトコル「WEP」「WPA」「WPA2」は、それぞれ異なる特徴を持つ。だがWEPには複数の脆弱性が見つかっており、利用が推奨されていない。何が危険なのか。(2019/11/9)

“人のようなAI”は実現するか【前編】
真のAI「汎用人工知能」(AGI)とは? フィクションか現実か
さまざまなタスクを処理し、状況判断できる「汎用人工知能」(AGI)の実現を目指し、企業や研究者が開発を進めている。その実現を後押しする技術を、「AlphaGo」で一躍有名になったDeepMindが開発しているという。(2019/11/8)

「5G」の医療利用は現実的か【後編】
遠隔手術から脳の3D化まで 「5G」は医療をどう変えるのか
「5G」は医療機関でどう利用できるのか。アナリストの発言を基に、治療への活用の可能性を考える。(2019/11/5)