最新記事一覧
採用市場では、AI関連のスキルに加え、各業界の専門性を持つ人材のニーズが高まっている。高収入を狙えるAI系の職種を紹介する。
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データに基づいた意思決定の必要性が高まる中、データサイエンティストの需要も高まりを見せている。企業から求められるデータサイエンティストを目指すには、どのようなスキルが必要なのか。4つのスキルを紹介する。
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商品のレコメンドや画像認識といったシステムの性能を向上させるのが「ベクトルデータベース」だ。さまざまな業界での活用例から、ベクトルデータベースがどのようにビジネスを変えようとしているのかを読み解く。
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英国政府の調達部門CCSは、データ分析に関する製品／サービスの調達を進める。20億ポンド規模になるとみられる今回の調達で、英国政府は何を実現しようとしているのか。
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顧客との接点として地位を確立したモバイルアプリケーション。中小企業が顧客と関わり合い、マーケティング活動を成功に導く上で、モバイルアプリケーションはどう役立つのか。
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個人情報などのデータを収集する上でコンプライアンスは間違いなく重要だ。だが法律に違反しないデータ収集であれば問題は一切ないのか。データ保護やデータプライバシーをコンプライアンスと倫理の両面で考える。
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納税者と徴税人は税金の支払いと徴収プロセスをより簡単にしたいと考えている。データ量が多く複雑な徴税プロセスの効率化は、AI技術の格好の用途だ。AI技術は税務をどう変えるのか。
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社内のデータを共有する手段として「Microsoft 365」と「G Suite」のどちらが適しているのか。両者のコンプライアンス支援の取り組みと、エンタープライズコンテンツ管理（ECM）ツールを比較する。
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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。
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「プロセスマイニング」とAI技術の関係とは。プロセスマイニングツールの導入をスムーズに進めるには。これらの疑問に、プロセスマイニングの第一人者、ウィル・ファン・デル・アールスト氏が答える。
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医療業界の間で、これまでは消極的だったクラウド活用の機運が高まりつつある。データ保護やコスト削減、災害対策などの面で、オンプレミスでは得にくいメリットがあるからだ。それは何なのか。
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データ書き込みへの耐久性能を落とし、データ保管の高密度化を実現しているQLC方式のNAND型フラッシュメモリ。その欠点が懸念されがちだが、これに適した用途は豊富にある。
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開発部門、運用部門、ビジネス部門の3者が協力する「BizDevOps」が活気づいている。さまざまなITベンダーがBizDevOps機能を提供し始めているが、ユーザー企業にとっては「高根の花」の可能性がある。
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企業ネットワークの次世代技術として期待を集める「400ギガビットイーサネット」。導入の準備ができている企業は多くないが、その必要性は確実に高まっている。
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ロボティックプロセスオートメーション（RPA）は、医療を含めたさまざまな業界で活躍し始めている。本稿は医療分野におけるRPAの用途について、医療事務の専門家が説明する。
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医療業界で注目すべき技術トレンドとして、2019年も引き続き人工知能（AI）とブロックチェーンは注目を集めるだろう。仮想現実、データ分析、ハイブリッドクラウドなど、無視できないトレンドをおさらいする。
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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。
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Forrester Researchの予測によれば、2019年の医療IT業界における主要トレンドはバーチャルケア、AI、FHIRだという。
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TensorFlowやPyTorchなどのフレームワークばかりが注目されるが、ディープラーニングを支援する周辺ツールにも注目したい。今後さらに多くのツールが誕生することだろう。
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機械学習プラットフォームを比較する際は、利用できるデータソース、使いやすさ、自動化の機能など、複数の要素を検討する必要がある。
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クラウド、オンプレミス、ハイブリッドのどの導入形態を選ぶにしても、ERPシステムの選択は簡単なことではない。本稿では、メリット、課題、核となるコンポーネントなど、ERP購入時に必要な基礎知識を紹介する。
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ボストン小児病院では、音声認識技術を臨床現場で利用した3つのパイロットスタディーを実施し、一定の成果が得られたという。現場で使われたのは「Echo Dot」をはじめとするさまざまなAmazonデバイスだった。
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匿名化した患者データをFacebookのユーザープロフィールと照合するという研究目的のプロジェクトに対し、一部の専門家からプライバシー問題を懸念する声が出ている。
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データ分析企業のCambridge AnalyticaによるFacebookデータの不正利用が明るみに出た。今後は、企業による倫理的配慮に基づくデータ収集がますます重要になるだろう。
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ペンシルベニア大学系列の医療グループ「Penn Medicine」は、自然言語処理技術で非構造化データを利用して、分析の質や患者ケアの向上につなげた。導入から活用までのプロセスや課題を紹介する。
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企業は、ビッグデータの処理基盤をクラウドに移している。この動きは、それまでのITスキルを覆すことはないが、管理者や開発チームには幾つか変化が求められるだろう。
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メッセージングアプリを使ったコラボレーションが注目される中、依然として大多数の企業が使っている電子メールを進化させようという動きもある。スタートアップが開発する新アプリとは。
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「Microsoft Azure」と「IBM Bluemix」には数多くのデータ分析機能が存在する。こうした機能を活用したデータ分析の手法、各サービスの特徴をまとめた。
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クラウド全盛期ともいえる現在だが、これまで使われてきた技術が急に無くなるわけではない。アーカイブで活躍していたテープも、時代に合った進化を遂げている。
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オールフラッシュアレイの購入に向けて投資対効果検討書を作成するには、まずアプリケーションで必要なIOPS、遅延、スループットについて把握する必要がある。
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バックアップツールを用いれば、重複排除やレプリケーション、災害対策（DR）が可能だ。今後は、バックアップデータをビジネスに活用するためのデータの可視化が注目を集める。
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オンラインオークションサイト「eBay」は、自身が選択している言語で出品された商品リストしか表示されないという問題があった。その問題を機械学習を使って克服したというが、どのように対処したのだろうか。
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薬事法改正により、単体プログラムだけで「医療機器」と認められるようになった。2016年4月1日に「医療機器プログラム」として保険適用を開始した第1号のアプリが「Join」だ。誕生の道のりを開発者に聞いた。
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産業用IoT「IIoT」で大きく前進した世界的な製造業は、製造プロセスの改善やコスト節約などのメリットを享受している。前編では先駆的な5社のうち、2社の取り組みを追う。
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人工知能（AI）システムが大いに注目を集めている。AIをどう導入すればビジネスに効果的か、それを理解することは企業にとって緊急の課題となっている。
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新しいコミュニケーションアプリケーションとして「Allo」と「Duo」を発表したGoogle。これをきっかけに、コミュニケーションサービスを消費者向けと企業向けに分ける可能性がある。
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病院のビジネスインテリジェンス（BI）活用には多くの使いどころがある。例えば予測分析を利用して、患者の再入院の回数を減らしたり、スタッフやベッドを適切に割り当てたりすることもできる。
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ビッグデータアナリティクスのビジネス活用において、IT部門が果たす役割とは何か。アナリティクスの本質と必要なツールについて、分かりやすく解説します。
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クラウドコンピューティングの職はますますAWSの専門知識を必要とするようになっている。詳細はさまざまだが、求職者が希望の職に就くためには、現場で実務経験を積む必要がありそうだ。
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直感とデータドリブン型の意思決定のどちらが優れていのだろうか。ジェフリー・マー氏は、同氏がどのようにデータを活用してブラックジャックと起業家で成功したのか紹介する。
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米業界団体Society for Information Management（SIM）が毎年CIOを対象に実施している調査結果からは、ビジネスアジリティとITアジリティに対する企業IT幹部の姿勢に変化が起きつつあることが読み取れる。
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インターネットの登場によって、ほとんどの印刷媒体が苦戦する中、New York Timesは、データ分析で有利に進めている。その手法とは一体どのようなものなのだろうか。
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自社のニーズを満たすビッグデータ分析ツールを見極めるためには、しっかりとした評価ポイントを策定する必要がある。評価するためポイントを紹介する。
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ビジネスユーザーがデータを分析・可視化する「セルフサービスBI」が次のトレンド？ 2015年上半期に公開した、データ分析の記事ランキングを紹介します。
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SNSやモバイル、アナリティクス、クラウドといった近年のトレンドに伴い、データオーナーシップの問題を見直す必要が出てきた。企業の最高情報責任者（CIO）がチェックすべき8つのポイントを紹介する。
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すかいらーくは、全国展開する「ガスト」でモバイルアプリとクラウドを用いたマーケティングとデータ活用の仕組みを構築した。その導入背景や製品・サービスの選定理由、導入効果について解説する。
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ゲーム大手のセガは、BIとデータマイニングの各ツールを相次いで導入し、データ分析の環境構築を積極的に進めている。同社のゲームやサービスを遊ぶ利用者の動態をより詳細に分析できるようになった。
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東芝 セミコンダクター＆ストレージ社はBIツールを再構築し、情報活用を進めている。従来のBIツールが抱えていた課題とシステム刷新による効果について、同社担当者が語った。
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一部のプロリーグでは既に、データ分析を意思決定プロセスに取り入れる動きが始まっている。米大リーグやNBAでの取り組みを紹介する。
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GPSと車両追跡・ルート指定システムを活用し、2万の小売店を対象に1日220万個のパンを800台の車両で届けている製パン企業の取り組みを紹介する。
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