パンデミックで大打撃の小売業者をAIが救う
コロナ不況から「AI」で脱却するには? AT&TやeBayの事例に学ぶ
新型コロナウイルス感染症拡大で経済的影響を受けた小売業者を、AI技術とアナリティクス技術はどのように支援したのか。「Ai4 2020」における専門家のパネルディスカッションを紹介する。(2020/10/19)

IBCによる相互接続
開発者が知っておくべきブロックチェーン間通信
特定のタスクに専門化した異なるブロックチェーンを相互運用することによるメリットは計り知れない。それを実現するIBCは開発者の必須知識となるだろう。(2020/10/16)

充実した開発者サポートが魅力
AWSが提供する量子コンピューティングサービス「Amazon Braket」
やや旧聞になるが、AWSの量子コンピューティングサービス「Amazon Braket」を紹介する。さまざまな量子コンピュータへのアクセスや支援ツールに注目だ。(2020/10/12)

偽音声や動画による詐欺行為
「ディープフェイク」の被害者は有名人だけだと思い込んでいないか?
捏造した音声や動画「ディープフェイク」によるサイバー犯罪は、政府や企業の要人などを主な標的にしている。一方でこの脅威にはどの企業も警戒すべきだという意見もある。何が危険なのか。(2020/10/8)

医療におけるAutoMLの可能性【後編】
医療機関がAutoMLツール「DataRobot」に感じた魅力と不満とは?
米国の医療機関Symphony Care Networkは、AutoML(自動機械学習)ツール「DataRobot」をさまざまな用途に生かしている。DataRobotの何が魅力であり、何が課題なのか。(2020/10/8)

Neo4jの導入事例
「グラフデータベース」を新型コロナの接触追跡に活用 医療機関が挑戦
複数のデータの関連性を示すグラフ構造を持つ「グラフデータベース」は、新型コロナウイルス感染症の研究に役立つ可能性がある。ドイツの医療機関における事例を紹介する。(2020/10/5)

「AIOps」とは何か【第4回】
「MLOps」ツールの機能とは? 使える機械学習モデルを生み出す
「AIOps」に似た言葉として「MLOps」がある。機械学習モデルの開発における課題を解消することがその目的だ。MLOpsツールが持つ役割を紹介する。(2020/9/23)

「AIOps」とは何か【第3回】
「MLOps」とは? 機械学習モデル開発にDevOpsを生かす
DevOpsの考え方を取り入れた機械学習モデルの開発手法が「MLOps」だ。従来の開発手法と何が違うのか。機械学習の要件を踏まえて登場したMLOpsの基礎を解説する。(2020/9/16)

メールを守る主要技術【後編】
「メール暗号化」を無駄にしないための注意点
メールを安全にやりとりするためには「メール暗号化」の活用が不可欠だ。ただし利用方法によってはセキュリティ上のメリットを享受できない恐れがある。何に気を付ければよいのか。(2020/9/15)

TCP/IPの7大脅威【後編】
シーケンス番号予測攻撃、中間者攻撃、DDoS攻撃とは? TCP/IPを襲う攻撃
「TCP/IP」を脅かすサイバー攻撃には、どのようなものがあるのか。主要な攻撃のうち「シーケンス番号予測攻撃」「中間者攻撃」「DoS/DDoS攻撃」の概要と対策を解説する。(2020/9/11)

メールを守る主要技術【前編】
いまさら聞けない「PGP」「S/MIME」の基礎 メール暗号化の主要技術
メールで送信する情報を保護する手段が「メール暗号化」だ。具体的にどのようなメール暗号化技術が存在し、どのようなメリットがあるのか。主要技術「PGP」「S/MIME」の基礎を説明する。(2020/9/9)

Azure Quantumの活用事例も公開
Microsoftの量子コンピューティング環境「Azure Quantum」登場
Azure Quantumは、Microsoftが提供する量子コンピューティング環境だ。開発キット(QDK)と開発言語(Q#)も提供されている。(2020/8/28)

「CPU」と「マイクロプロセッサ」の違い【後編】
いまさら聞けない「マイクロプロセッサ」とは? 「CPU」と何が違う?
混同されがちな「CPU」と「マイクロプロセッサ」は、何が異なるのか。「マイクロプロセッサ」の基本的な意味を整理した上で、両者の違いを確認する。(2020/8/23)

「Web会議セキュリティ」の傾向と対策【第1回】
Zoomなどの「Web会議」はなぜ危険か? セキュリティ確保が難しい理由を解説
在宅勤務などのテレワークの広がりに伴い、Web会議ツールのセキュリティが重大な問題となっている。Web会議ツールのセキュリティ確保には幾つかの問題がある。どのような問題があるのか。(2020/7/9)

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)