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  • 谷川 耕一(タニカワ コウイチ)

    EnterpriseZine/DB Online チーフキュレーター

    ブレインハーツ取締役。AI、エキスパートシステムが流行っていたころに開発エンジニアに、その後雑誌の編集者を経て、外資系ソフトウェアベンダの製品マーケティング、広告、広報などを経験。現在は、オープンシステム開発を主なターゲットにしたソフトハウスの経営とライターの二足の草鞋を履いている。

執筆記事

  • 2017/03/28

    アドビがマイクロソフトと手を組む最大の理由は「エクスペリエンス」―Adobe Summit 2017

     米国ラスベガスでは、IBMのInterConnectとほぼ同じ日程でアドビの年次デジタルマーケティングカンファレンス「Adobe Summit 2017」が開催されていた。このイベントには昨年の10,000人から20%増となる12,000人が参加、アドビのデジタルマーケティングのソリューションが着実に成長していることをうかがわせる。アドビでは、今回のイベントのタイミングからデジタルマーケティングだけでなく、企業が優れた顧客体験を提供することにフォーカスされるようになった。そのため新たに「Ado...

  • 2017/03/24

    EinsteinとWatsonが握手した!「AIは人間の仕事を奪わない」―ジニ・ロメッティ氏登壇

     InterConnect 2017の2日目のゼネラルセッションには、IBM 会長、社長兼CEOのジニ・ロメッティ氏が登場した。クラウドが登場したことでITの世界を、さらにはクラウドでビジネスの状況を変え、社会までも変えている。もちろん、単にクラウドでITのデリバリの方法を変えただけではない。IBMのクラウドは、全く新しい次世代のプラットフォームを提供するものだ。

  • 2017/03/23

    ベアメタルもコグニティブを動かすために―InterConnect 2017レポート

     IBMの年次カンファレンス「InterConnect 2017」、このイベントは主にはIBMのクラウド戦略を伝えるためのものだ。IBMのクラウドは今や、その上でコグニティブのWatsonなどを動かすことが主な目的となっており、そのために最適化されているクラウドとなっている。このアプローチは、他のクラウド提供ベンダーとは大きく異なるものだと言えそうだ。

  • 2017/03/21

    WatsonがTwitter上の誹謗中傷も防止する―IBM InterConnect 2017が開幕

     米国時間の2017年3月19日、IBMのクラウド戦略を中心に紹介する「IBM InterConnect 2017」が米国ラスベガスで開幕した。20日に行われた最初のゼネラルセッションでは、「クラウド」「データ」「コグニティブ」を統一された一貫性のあるアーキテクチャのもとで提供するとのメッセージが発信された。

  • 2017/03/21

    ベアメタルで加速する? ― 基幹系システムのクラウド化を実現するための要件とは

     これまでクラウドで動かすのは、SoE(System of Engagement)と呼ばれる人とのより良い関係性を築くような「新しいタイプのアプリケーション」が中心だった。旧来のSoR(System of Record)と呼ばれる業務オペレーションを効率化するシステム、中でも「基幹系システム」はオンプレミスで動かすのがまだまだ主流だった。ところがここ最近、基幹系システムをパブリッククラウドで動かす話題が増えている。これはパブリッククラウドクラウドで提供するシステムインフラの安定性、可用性、信頼性...

  • 2017/03/10

    Salesforceの「アインシュタイン」、Adobeの「センセイ」…ルーチンワークに続々とAI

     AIや機械学習が普及することで、なくなるのではと言われているのが、コールセンターなどでの問い合わせ対応業務だ。とはいえ先日とある取材中に話題となったのだが、AIに代替できるのは数をこなす問い合わせ対応部分で、むしろ1人1人に丁寧に接するべきところは人が直接対応すべきで、その価値がどんどん高まるという。IBMなどのメッセージでも、Watsonはあくまでも人をサポートする立場。なのでコールセンターで人が対応する際により素早く正確に回答するためにWatsonが使われるのが基本。もちろん定型的なルーチ...

  • 2017/03/02

    DataRobotは機械学習の自動化で人工知能の民主化を実現する

     AIは蓄積されたデータを価値に変えるもっとも効率的で有用な方法だが、企業がいざそれを実践しようとすると壁に当たると指摘するのは、DataRobotの副社長でビジネスデベロップメント バイスプレジデントのラジ・ラジウディン氏だ。具体的に直面するのは、ビジネスを予測するための「適切な予測モデルを作る」壁だ。この予測モデルを作る作業はデータサイエンティストが実施するが、企業においてはそれができるデータサイエンティストの数が足りないか、仮に数が足りていてもスキルが十分ではない場合も多いとラジウディン氏...

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