AI技術は攻撃者にも悪用される可能性
人のように振る舞う「AIマルウェア」の脅威とは
人工知能(AI)技術を組み込んだマルウェアの大規模な被害は、2019年時点では明らかになっていない。一方「学習するマルウェア」は既に登場している。AI技術を使った攻撃がセキュリティに与える影響について考える。(2019/8/8)

イランのハッカー集団が関与か
「Outlook」の脆弱性を悪用する攻撃 米サイバー軍が警告
米サイバー軍が、「Microsoft Outlook」の脆弱性を悪用した攻撃が頻発していると警告した。専門家からは、イランのハッカー集団がこの攻撃に関与しているとの指摘が出ている。(2019/8/6)

幅広いマルウェアの挙動を検知
「機械学習」を使ったAIセキュリティ製品が注目する “3つの挙動”
AI(人工知能)技術のうち、特に機械学習をセキュリティ製品に実装する取り組みが進んでいる。本稿では、機械学習ベースのセキュリティ製品の仕組みと、製品選定時の注意点を説明する。(2019/8/2)

「AIの消費電力」を考える【前編】
機械学習のCO2排出量は乗用車5台分? 「AI」の消費電力を減らすには
機械学習モデルの訓練には大量の電力を要することを、最近の研究が証明している。機械学習をはじめとする人工知能(AI)技術の運用にかかる消費電力を減らすために、考えるべきことは何か。(2019/7/31)

「AI」の学習用データ収集 その課題と解決策は【後編】
Facebook、IBMは「AI」の学習用データをどう作成しているのか
機械学習ベースのAIシステムが有益な判断を下せるようにするには、学習に利用するデータの質が重要だ。FacebookとIBMのAIシステム担当者の話から、データの質を高める方法を探る。(2019/7/26)

カスタマーエクスペリエンス(CX)の観点で比較
ネット通販と実店舗はどちらが優れているか? TargetのPOS障害から考える
小売り大手Targetで起きたPOSシステムの障害は、電子商取引システムがその隙間を埋められる可能性を示した。まだネット通販が実店舗に取って代われる段階には至っていないものの、その状況に近づきつつある。(2019/7/18)

分散ストレージソフト「Ceph」の利点【後編】
「Ceph」を高速化する方法と、Windows環境で使う方法
分散ストレージソフトウェア「Ceph」のパフォーマンスを高めるには、どうすればよいのか。Windows環境でCephを扱う手段とは。簡潔に紹介する。(2019/7/18)

アンドリュー・ウン氏のAIプレイブック【中編】
「AI」を少ないデータでも生かせる企業が勝ち残る
AI活用が失敗する理由とは何か。データ量が限られる中で、AIをどう活用すべきなのか――。GoogleとBaiduで人工知能(AI)開発を手掛けた第一人者が、企業のAI活用のポイントを解説する。(2019/7/16)

「IoTプラットフォーム」導入の基本【後編】
「IoTプラットフォーム」選定で失敗しないための評価ポイントとは
IoTプラットフォームは包括的な機能を持つものや特定の機能に特化したものなど、さまざまな製品がある。導入を検討する際にどのように製品を評価すべきかについて説明する。(2019/7/22)

企業がAIを活用するための8つのヒント【後編】
AI活用は何から始めればよいのか? AI人材の適切な配置方法は?
企業がAI(人工知能)技術をビジネスに取り入れる際のポイントを前後編にわたり説明する。後編ではAI活用を企業が推し進めるために必要な考え方や組織体制について、具体例を交えながら紹介する。(2019/7/11)

アンドリュー・ウン氏のAIプレイブック【前編】
GoogleとBaiduで活躍した先駆者が語る、AI開発の正しい進め方
人工知能(AI)の第一人者でオンライン教育の先駆者でもあるアンドリュー・ウン氏が、企業向けにAIプレイブックを考案している。本稿ではそのエッセンスを紹介する。(2019/7/9)

温故知新の医薬品開発が進むか
「AI」を創薬と疾患特定に生かす医薬品業界、既存薬の新たな薬効も見つかる?
臨床試験や創薬など、医薬品製造における人工知能(AI)技術の利用が進んでいる。制度面での障壁はあるとしても、製薬会社はAI技術による新薬開発のプロセス短縮化を期待している。(2019/7/9)

中小企業がAIで勝つために
エッジデバイスでの機械学習はデータサイエンティスト不足を解消するか
データサイエンティストは数が少なく高給であることから、企業での雇用が難しくなっている。だが、エッジデバイスのインテリジェンスが大きく向上すれば、データサイエンティストを必要としなくなるかもしれない。(2019/7/3)

FPGA導入の高い壁
GPUより低コスト、ハイパフォーマンスのFPGAが抱える“泣きどころ”
Amadeus IT Groupとスイス連邦工科大学の共同研究により、FPGAはGPUよりも4倍高速で、同じワークロードを7分の1のコストで実行できることが分かった。AIにとって非常に有効だが、FPGAには弱点もある。(2019/6/24)

IBM Q System Oneも登場
「量子コンピュータ」に乗り遅れないためにCIOは何をすべきか
量子コンピュータの本格的な実用化は先の話だが、研究は進んでいる。量子コンピュータの現況と商用利用が可能になる時期、活用が期待される分野、企業のCIO(最高情報責任者)がすべきことを説明する。(2019/6/12)

「AIセキュリティ」の光と影【後編】
「AIセキュリティ製品は万能ではない」理由と、使いこなすためのヒント
AI(人工知能)技術を使ったセキュリティ製品は将来性がある一方で、安易に利用するとリスクが生じる。AIセキュリティ製品が抱える問題と、利用時に知っておくべきことは何か。(2019/6/12)

0.5歩先の未来を作る医療IT:医療機関の働き方改革【前編】
病院のバックオフィス業務を効率化するITの使い方 患者の流れはどう変わる?
働き方改革に伴い一層の効率化を目指す医療機関には、「患者」と「スタッフ」の流れをマネジメントするためのIT活用が効果的でしょう。患者の待ち時間やスタッフの残業時間の低減に役立つITツールとは。(2019/6/6)

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)