転換期のハイブリッドクラウド【第1回】
Microsoft、AWS、Google、IBM、Oracleの「ハイブリッドクラウド」の本気度は?
主要クラウドベンダーは、ハイブリッドクラウドにどう向き合い、どのような製品を提供しているのか。クラウドベンダーのハイブリッドクラウドに対するスタンスや製品展開の方向性を整理する。(2019/6/24)

見え隠れするMSの真意
AWSやGoogleとは違う、MicrosoftのAIプラットフォーム戦略
オープンソースソフトウェアも活用し、AIプラットフォームの強化を続けるMicrosoft。バイスプレジデントのガスリー氏は、競合他社とは異なる戦略があると語る。(2019/6/19)

「AI」と金融の深まる関係【前編】
不正検知だけではない「金融AI」の使い道 与信審査の“失敗”も回避
膨大なデータを有効に活用し、顧客とより密接につながるために、決済処理に人工知能(AI)技術を利用する動きが広がっている。事例を基に、その実態を探る。(2019/6/14)

医療に役立つ「AI」6つの用途【前編】
医療従事者の負担を軽くする「医療AI」の使い道3選
医療機関の間で、AI技術を活用する動きが広がりつつある。医療画像解析や診断支援など、医療従事者の業務改善に役立つAI技術の活用例を3つ紹介する。(2019/6/13)

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)

XeonがTensorFlowやPyTorchに最適化
機械学習を加速するGPU、TPU、FPGA、ASICの競争に「x86 CPU」が参戦
機械学習の(特に学習の)速度を向上させるため、各社はさまざまなカスタムハードウェアの開発と利用を進めている。出遅れ感のあるIntelは、この市場にx86 CPUで参戦しようとしている。(2019/6/12)

APIを使って簡単に実装できる
AWS、Microsoft、Googleの主要な「クラウドAIサービス」は? 4大用途で整理
AWSとMicrosoft、Googleのクラウドベンダー3社は、さまざまな用途で使える「クラウドAIサービス」を充実させている。4つの用途に絞って、主要サービスを整理する。(2019/6/6)

「AIセキュリティ」の光と影【前編】
保険ブローカー企業が「AIセキュリティ」製品を導入 「Emotet」を即座に検出
サイバー攻撃が日々進化する中、その新たな対策としてAI(人工知能)技術を使ったセキュリティ製品が次々と登場している。保健ブローカーによるAIセキュリティ製品の導入経緯と、その実力を探る。(2019/6/5)

Computer Weekly日本語版
AI市場を巡るGPU、TPU、FPGA、ASICの競争に意外なプロセッサが参戦
ダウンロード無料のPDFマガジン「Computer Weekly日本語版」提供中!(2019/6/5)

標準機能の有効化からツール間連携まで
「UEM」ユーザーが「IAM」(ID・アクセス管理)機能を使えるようになる方法
統合エンドポイント管理(UEM)とID・アクセス管理(IAM)の双方の機能を利用するには、どうすればよいのか。その方法を紹介する。(2019/5/31)

CNNの特徴マップを高速演算
量子コンピュータで加速する機械学習の可能性を実証
膨大な演算が必要な機械学習において、量子コンピュータの応用が効果的であると実証された。(2019/5/29)

クラウドで復活する「DWH」【後編】
アスリート向けSNSのStravaが「クラウドDWH」を導入 選定の鍵は管理の容易さ
再活性化の兆しを見せるDWH市場では、注目すべき新興ベンダーが登場している。その実力はどうなのか。新興ベンダーのクラウドDWHを活用するStravaの導入事例を基に探る。(2019/5/27)

AWS、Microsoft、Googleのいずれでも参考にできる
「クラウドAIサービス」の機能をAPI経由で利用する方法
主要ベンダーの「クラウドAIサービス」は、その機能を容易に利用可能にするためにAPIを提供している。APIを使ってアプリケーションにAI機能を組み込む方法に加え、その際直面する課題と対処方法を見てみよう。(2019/5/24)

スピード経営実現のためのITインフラ運用術
2025年の崖を克服 クラウド活用成功に向けたアプローチ
“2025年の崖”の克服にはデジタル変革を推進し、スピード経営を実現する必要がある。そのためにはクラウドの活用が不可欠だ。だがコストや管理、ガバナンスなど、解決すべきクラウドの課題も残っている。(2019/5/30)

メリットもあればリスクもある
メーカーや銀行などが作ったIT製品を選択する際に知っておきたいこと
非IT専門ベンダーが自社開発のソフトウェアを外販するようになった。このモデルにはメリットもあるがリスクもある。こうしたツールを利用する前に、知っておくべきことをまとめた。(2019/5/16)

AWS、Microsoft、Googleのハイブリッドクラウド戦略【後編】
AWS、Microsoft、Googleの「ハイブリッドクラウド」戦略は何が違うのか?
ハイブリッドクラウド市場は今後、どのように動くのか。AWS、Microsoft、Googleの主要クラウドベンダー3社の戦略は。調査会社の話を基に整理する。(2019/5/16)

AIが学生の質問に答える
近畿大学が導入した「バーチャルTA」とは? 多忙な教員やTAを楽に
近畿大学は、JIECの問い合わせ返答サービス「manaBrain」を使ったバーチャルティーチングアシスタント(V-TA)を導入した。講師とTAの業務負担軽減や、時間を問わない受講生の疑問解決に効果が見られたという。(2019/5/16)

マルチクラウド環境のデータ連携を考える
クラウドから別のクラウドへのデータ移行を容易にする手段10選
複数のクラウドを利用するマルチクラウド環境では、データの移行が複雑になる。クラウド同士のデータ移行に利用できる10個の製品/サービスと、その特徴を解説する。(2019/5/13)

クラウドで復活する「DWH」【前編】
AWS、Microsoft、IBMも注力する「クラウドDWH」 ライバルHadoopに勝る勢い
Hadoopの登場で守勢に立ったDWHが、クラウドに新たな活路を見いだしている。活性化の兆しを見せるDWH市場で、クラウドDWHが特に存在感を増している理由を探る。(2019/5/10)

「統合エンドポイント管理」(UEM)早分かりガイド【後編】
「統合エンドポイント管理」(UEM)はMDM、EMMと何が違う? 選定ポイントは?
統合エンドポイント管理(UEM)は、モバイルデバイス管理(MDM)やエンタープライズモビリティー管理(EMM)といった他の製品分野とどう違うのか。最適な製品を選定するためのポイントは。簡潔に説明する。(2019/5/9)

競争力を保つにはどうすればいいか
AIアナウンサーも登場、中国の国家戦略から学ぶべきこと
中国政府は積極的なペースで人工知能に投資している。そんな中、米国をはじめとする各国は投資を強化するという大きな重圧に迫られている。(2019/5/8)

クラウドベンダーが満たすべき要件を解説
医療で使えるクラウドかどうかを見極める「HIPAA」の5大要件
医療データを扱うクラウドベンダーは、データのプライバシーとセキュリティを確保するため、HIPAAに準拠しなければならない。ユーザー企業がクラウドを利用するときに気を付けるべきHIPAAの要件を5つ紹介する。(2019/5/8)

「BigQuery」での成功体験が決め手
なぜ大手新聞社は「AWS」から「Google Cloud Platform」への移行を決めたのか
大手新聞社Telegraph Media Groupはデジタル版のサービスを充実させるため、インフラとして利用するクラウドサービスを「Amazon Web Services」から「Google Cloud Platform」へ切り替えることを検討している。(2019/5/7)

AWS、IBM、Microsoft、Googleも医療のAI活用に積極投資
AIの医療利用なしに「EHRが診断ミスを防ぐ」という理想は実現しない
EHR(電子医療記録)は、患者の異常所見を読み取るために必要な機能を万全に備えているとは限らない。人工知能(AI)技術をEHRに組み込むことで、見落としに起因する医療ミスの防止に役立つ可能性がある。(2019/5/7)

「統合エンドポイント管理」(UEM)早分かりガイド【前編】
ベンダーがひしめく「統合エンドポイント管理」(UEM)市場、主要11社を紹介
統合エンドポイント管理(UEM)は、比較的新しい製品分野だ。本稿では、主要UEMベンダー5社と各社が提供するUEM製品、加えて他の注目すべきUEMベンダー6社を紹介する。(2019/5/1)

コスト削減と自動化を推進する
サーバレスで「労働時間の4割がインフラのお守り」という常識が変わる
IaaSとPaaS分野で「サーバレスコンピューティング」が注目されつつある。Gartnerのアナリスト、アラン・チャンドラセカラン氏のインタビューを基に、この技術が企業にもたらすメリットを説明する。(2019/4/25)

ストレージの新旧交代劇【前編】
HDDがストレージ市場から“消え去る”とは言い切れない、これだけの理由
SSDへの置き換えが徐々に進み、HDD全体の市場は縮小傾向にある。ただし、HDDが市場から消え去るわけではなく、新たな役割にシフトしている。HDDはこれからどう使われるのだろうか。(2019/5/15)

「NVMeストレージ」の実力を最大限に引き出す【前編】
NVMeストレージの性能向上に「ファイルシステム」が重要な理由
ファイルシステムによっては、NVMeの高いパフォーマンスが発揮できないことがある。本稿ではその理由を明らかにする。(2019/4/16)

IBM、Cloudera、Domino Data Lab、Oracle以外にも
人工知能(AI)で急成長のデータサイエンスツール、商用とオープンソースの違いは?
商用製品からオープンソースまで、人工知能(AI)を使ったデータサイエンスツールの選択肢が広がっている。うまく利用すれば、データアクセスや分析モデル作成、データ管理の共同作業が簡便になるだろう。(2019/4/15)

リスク別セキュリティ製品ガイド
サイバーリスク対策を「未知と既知」「内部と外部」で分類 役立つ製品は?
企業を狙ったサイバー攻撃が後を絶たない。サイバーリスクを的確に把握して被害発生を防ぐために、「内部起因」「外部起因」、および「未知」「既知」の軸に沿ってサイバーリスクを分類し、それぞれの対策を考える。(2019/4/15)

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)

苦戦を強いられるレガシーEHRベンダー
メモや処方箋などの非構造化データも処理 IBMとAWSの医療データ活用技術
IBMやAmazon Web Servicesが医療業界をターゲットに新たなサービスを提供している。注目すべきは、これらの企業が人工知能(AI)といった、今までのEHR製品にはなかったテクノロジーを取り入れている点だ。(2019/4/11)

自動化に向いているプロセスとは
「非効率なプロセスも自動化すべし」導入企業が語るRPA成功のためのヒント
RPAの導入効果を上げるには、導入計画の策定と、ビジネスに関係する複数の要素の調整が必要になる。成功につなげるRPA戦略を構築する方法について、botを導入した企業の経営幹部が語った。(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)

2021年にはシェアの半分を占めると予想
企業利用が浸透しつつあるNVMeフラッシュストレージ、今後の展開は?
ハイパースケールデータセンターはNVMeフラッシュの早期導入者(アーリーアダプター)だ。ベンダー各社も今後数年でフラッシュデバイスとNVMeファブリックの普及をさらに進める計画を立てている。(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)

プロジェクトの調整に悩まされないために
アーキテクトと開発者のギャップを埋め、開発をスムーズにするツール4選
どの企業でもソフトウェア開発者とアーキテクトの役割の間にはストレスの原因になる隔たりが生まれることがある。本稿ではそうした隔たりの橋渡しに役立つツールを4つ紹介する。(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)

オープンソース化するAI技術
Googleが機械学習の可能性を広げる「GPipe」をオープンソースに その影響は
GoogleでAIの研究開発を担うGoogle AIは、大規模な高精度ディープニューラルネットワーク構築用ライブラリ「GPipe」をオープンソースとして公開した。その意味するものとは。(2019/3/27)

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)

仮想アシスタントやチャットbotを活用
AI×フィットネス:Fitbit、Shft、Planet Fitnessの新アプリはここがスゴイ
AI技術の導入で続々と新たなサービスが登場するフィットネス業界。パーソナライズしたサービスを提供し、ユーザーの健康管理やトレーニングの効果を高めている。Fitbitから仮想アシスタントに至るまで、その状況を紹介する。(2019/3/23)

オンプレミス寄りか、クラウド寄りか
「ハイブリッドクラウド」を実現する製品とは? 選定の勘所は?
オンプレミスとパブリッククラウドが併存するハイブリッドクラウドを構築する動きが広がっている。管理ツールを中心に、関連製品の選定ポイントや今後の注目動向などについて、ITRの甲元宏明氏の話を基にまとめる。(2019/3/26)

AWS vs. MS vs. Google(第2回)
局地戦でAWSに勝利したMicrosoftとGoogleだが……
MicrosoftとGoogleがAWSから顧客を奪うことに成功した。AWSに対する小売業界の懸念と合わせるとAWSが劣勢に立たされているように見える。だが果たしてそれだけだろうか?(2019/3/22)

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)

オンプレミスよりも信頼性が高いのはなぜか
Amazon、Google、IBM 各ベンダーの「クラウドベースIAM」を比較する
Amazon、Google、IBMは、それぞれクラウドサブスクリプションの一部として、IDおよびアクセス管理(IAM)サービスを提供している。企業はこうしたサービスの利用を開始する前に、それらを慎重に評価する必要がある。(2019/3/19)

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)

HCISとHCIは何が違うのか【第2回】
HCISとHCIを「システムの種類」と「情シスの気質」で比較する
HCIとHCISはどのように使い分ければいいのか。「システムの種類」と「情シスの気質」に注目し、企業の課題に沿った製品選定例を紹介する。(2019/3/12)

量子コンピュータの汎用化に一歩前進
商用量子コンピュータ「IBM Q System One」登場
IBMが商用量子コンピュータを発表した。まだ誰でも使えるとは言えないが、量子コンピューティングの扉が開かれた意義は大きい。(2019/3/11)

Computer Weekly日本語版のお知らせ
クラウド業界トップのAWSが抱える弱点
ダウンロード無料のPDFマガジン「Computer Weekly日本語版」提供中!(2019/3/6)

AIとIoTでの活用が進む
データレイクを「沼地」にしないために 2019年ストレージ技術予測
専門家によると2019年は、ビッグデータ分析、AI(人工知能)、機械学習、IoT(モノのインターネット)のための「ストレージアーキテクチャの見直し」が重要になるという。(2019/3/5)