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「Analytics」記事一覧

Analytics

380件中21~40件を表示
  • 2019/02/14

    Watsonを活用してCognosへ―IBMが目指す、BIとAIの融合

     ここ最近、BIとAIを融合させる動きがある。これは、BIの次のステップとして高度な分析をAIで行うのではなく、BIをより使いやすくし、誰でもデータ分析を行えるようにするためにAIを利用するのだ。

  • 2019/02/13

    あらゆる人がデータを使いこなせる時代がもうそこまで迫っている――Tableau 田中香織氏

     データ活用が企業の既知の課題となって久しい。その精度や難易度が上がる反面、より多くのユーザーが高度な分析を行えるようなテクノロジーが注目されている。その代表格とも言えるのが「Tableau」だ。機械学習、統計、自然言語、スマートなデータ準備などについての具体例、そしてスマート分析時代における人とデータとの関わり方について、Tableau Japan株式会社でアソシエイト セールスコンサルタントとして活躍する田中香織氏が自身の経験を踏まえつつ、デモンストレーションを交えながら紹介した。

  • 2019/02/08

    河本薫教授が説く、普通の企業においてデータとAIの活用を推進するために必要な「人材」と「組織の力」

     大阪ガスでデータ分析の業務に長らく従事し、同社退社後の2018年4月からは滋賀大学のデータサイエンス学部教授に就任している河本薫氏。現在はアカデミズムの立場からデータを活用したビジネスのあり方についてさまざまな研究・提言を行っている。編集部が主催したdata tech 2018に登壇した河本氏は「普通の企業においてデータとAIの活用を推進するために必要な人材とは?」と題して企業における20年間の経験をもとに、企業が今後備えるべきデータ活用を推進していくための「組織力」について紹介した。

  • 2019/01/29

    Microsoft Azureのデータ分析サービスを使い倒すには? 実例を元にツール活用方法を徹底解説

     ビジネスにおけるデータ活用が着実に現実化してきている。SNSの普及やセンサーからのデータ取得が可能となり、これまでにない粒度や種類のデータが取得できるようになった。加えてクラウド基盤へのシフトも大きく進んでいる。こうしたなか、よりモダンな形で、より効率良くデータ活用を進めていくにはどうしたらいいか。編集部主催のdata tech2018に登壇した日本マイクロソフト クラウドソリューションアーキテクト 大内山浩氏が解説した。

  • 2019/01/25

    データ流通のボトルネックを見過ごすな――Delphixでデータ準備工程を大幅短縮

     2018年9月に経済産業省が「DX(デジタルトランスフォーメーション)レポート」を公表したように、これからはデータ活用は企業存続に欠かせない鍵となる。ところが、これまでのシステムの老朽化や保守の属人化などが足かせとなっている。旧来のシステムを刷新し、新技術との連携を果たすためのソリューションを実例も交えながらアシスト 小山雄貴氏が解説する。

  • 2019/01/24

    これまでIT化されてきた10倍以上の部分にAIが使われる――Laboro.AI CEO 椎橋徹夫氏

     「AIブーム」とも言われ、急速にAIの導入機運が高まる中で、「プロジェクトが上手く進まない」「PoC以降のロードマップが描けない」といった悩み事もまた具体的になってきているという。実際どのようなことが課題となるのか、またそれを回避するにはどうしたらいいのか。編集部主催のdata tech 2018に登壇した株式会社Laboro.AI代表取締役 CEO 椎橋徹夫氏が、AI/機械学習の導入に不可欠なソリューションデザインとおさえておくべき考え方について解説した。

  • 2019/01/22

    楽天技術研究所の森正弥氏が語る、個別化時代への挑戦とCreative AIの衝撃

     楽天の執行役員を務めるとともに、楽天技術研究所の代表と楽天生命技術ラボの所長も兼任し、AIなど同社の技術戦略の中核を担う森正弥氏。data tech 2018に登壇した森氏は、現在同社で進めているAIに関する研究開発とその成果、さらにはAIの最先端の研究分野として近年注目を集める「Creative AI」に対する取り組みについて紹介した。

  • 2019/01/15

    「分析スキルのサイロ化」がアナリティクス・ライフサイクルを分断させている――SAS 畝見真氏

     AI/機械学習を活用したビジネス価値創出に不可欠とされる「アナリティクス・ライフサイクル」。利益を生み出すためには、データを準備し、予測モデルを開発し、業務に実装する、というサイクルをすばやく回し続けることが重要だ。そのために必要な組織内の分析者などの連携を実現するAIプラットフォーム「SAS Viya」について、SAS Institute Japanビジネス開発グループ エバンジェリストの畝見 真氏が解説した。

  • 2018/12/21

    企業はコンテナを真剣に検討すべき時がきている

     今年のIT業界のキーワードと言えば「AI」「機械学習」「ディープラーニング」だろう。他には「働き方改革」や「RPA」も盛んに使われた。そしてもう1つ、かなりの頻度で目にしたのが「Kubernetes」だ。IBMがRed Hatを買収したのも、「Red Hat OpenShift」で提供されるKubernetesのサポート部分を手に入れたかったからだとも言われている。

  • 2018/12/18

    「プリントゴッコ」の理想科学が挑む、“インテリジェント製造業”への転換

     「理想科学工業」といえば、「プリントゴッコ」を思い浮かべる人もいるだろう。残念ながら、同社では平成24年12月にプリントゴッコ事業を終了している。昭和21年に謄写印刷の会社として始まった理想科学工業は、昭和30年代には印刷装置の開発、販売を行う製造業へと変化した。現在の主流製品は高速カラープリンターの「オルフィス」、デジタル印刷機の「リソグラフ」だ。顧客先で稼動しているこれら製品には各種センサーが搭載されており、今ではIoT機器となっている。それらから得られる大量データを、いかに活用しビジネス...

  • 2018/11/29

    「AIの倫理」から「自然言語」まで―TableauがBIトレンド Top 10を発表

     AIがさまざまな分野に浸透し始めたこともあり、2018年は改めてデータに注目が集まっている。AIについては、仕事を奪うあるいは暴走して新たな脅威が生まれるとの話題が多い。一方ITの世界では、AIを実践するためにはいかにしてデータを整備するかが重要であり、その上で「AIの倫理」を考えながら新しい技術を活用することが鍵になると認識されてきたのが2018年だろう。

  • 2018/10/22

    「過度に期待しないこと」―テラデータCTOブロブスト氏が説くAI活用のコツ

     今やほとんどのITベンダーの製品やサービスに、何らかAIが取り込まれている。これはテラデータも例外ではない。Teradata Everywhereのプラットフォームとして発表されたTeradata Vantageにも機械学習やディープラーニングの分析エンジンが搭載されており、AIを活用するためのさまざまな関数がすぐに利用できるようになっている。

  • 2018/10/19

    アナリティクスを買うのは、もう、やめよう―テラデータがリブランディングで新たなメッセージ

     Teradata Analytics Universe 2018が米国ラスベガスで開幕した。このイベント、昨年まではTeradata Partnersという名称で、テラデータユーザーのステアリングコミッティが中心となって企画、運営し、ユーザー同士が集い情報交換することが主体のカンファレンスだった。今回も基本的な主旨は変わっていないものの、名称も変わり少しテラデータ自身がメッセージを発信する色合いも強まったようだ。

  • 2018/09/05

    IoT・ブロックチェーン・AI――次世代ソリューションの“3種の神器”はOracle Cloudで組み合わせることでパワーが倍加する

     オラクルのデータ利活用領域における最新テクノロジーを一堂に集めたイベント「Innovation Summit Tokyo 2018」。当日は「エンタープライズ領域での新たなデータ活用の実現のために何が必要か?」というテーマのもと、オラクルのデータ活用戦略やデータプラットフォーム、ツール群、先行導入事例などが紹介された。そこで今回は、当日のセッションの中から、それぞれ「IoT」「ブロックチェーン」「AI」をテーマにした3つを採り上げて、オラクルの提案するデータ活用の“本気度”を見ていこう。

  • 2018/09/04

    惑星の影を探せ。Googleのエンジニアが機械学習で新たな惑星を発見

     最新の科学技術は光らない星、太陽系外惑星を次々と発見している。Googleのクリス・シャルー氏はケプラー宇宙望遠鏡の観測データ分析に機械学習を用いることで、新たな惑星を発見することができた。いま太陽系外惑星探索はここまで進んでいる。

  • 2018/08/13

    アナリティクスで得られるインサイトをビジネスプロセスにつなぐ―Salesforce Einstein Analytics

     アナリティクスの市場は、既に30年以上の歴史がある。長い歴史の中で、さまざまな変化があった。たとえば初期には、BIやデータウェアハウスに大きな注目が集まり、BIツールなどの専業ベンダーが次々に登場した。とはいえこの時代は、データウェアハウスなどアナリティクスを実践する環境の整備にはかなりの手間とコストがかかり、価値ある結果を得るのに時間もかかった。

  • 2018/07/31

    IBM+NVIDIAだからできた! ディープラーニングを飛躍的に効率化する最新AIプラットフォームとは

     最先端のIBMテクノロジーに触れる開発者向けイベント「Think Japan IBM Code Day」が6月11日、東京・品川のグランドプリンスホテル新高輪で開催された。イノベーションをテーマにした多彩な同イベントの中で、参加者の関心をひときわ惹いたのがAI関連のセッションである。とりわけAIを利用したサービス実装の効率化は、現場の開発者にとって大きな関心事だ。そこで本稿では日本IBMと、AI・機械学習の実装に不可欠なGPUの製造・開発でトップを走るNVIDIAの日本法人による、ディープラー...

  • 2018/07/18

    AIブームを支える「機械学習」~AIの現実的な始め方とは?

     AIブームは日本国内でも着実に広まってきています。あらゆる企業で人手不足が叫ばれている現状を考えると、AIに頼っていくという流れは加速していくでしょう。しかし現状はAIというキーワードと先進的な事例が先行し、その裏側の仕組みや、現実的な取り組み方についての理解が追い付いていないように見受けられます。今回はAIを支えるディープラーニングと機械学習技術の紹介を中心に、導入までに必要な具体的なステップを見ていきたいと思います。また、後半では機械学習など様々な分析を行えるデータベース「Vertica」...

  • 2018/07/06

    研究職ではないエンジニアでもここまでできる!若きデータサイエンティストが国際学会から学んだこと――リクルート 風間正弘さん

     学生時代にスタンフォード大学のオンライン講座を通じてAIに興味を持ち、機械学習を研究し、入社時からデータサイエンティストとして活躍しているリクルートホールディングス(現在、インディードに出向中)の風間正弘さん。業務で開発したアルゴリズムを国際学会で発表するほどオープンで研究熱心だ。まだ社会人4年目。この先、どんなデータサイエンティストになるだろう。

  • 2018/07/03

    SAPならでは、ビジネスプロセス中のAI活用でGDPR対応も

     各ベンダーが今、真剣にAIや機械学習技術の活用に取り組んでいる。先日のセールスフォース・ドットコムのように自社サービスにAIを取り込みそれを優位性にする取り組みもあれば、IBMのWatsonのようにAIや機械学習技術そのものを売りにするサービスもある。ERPパッケージ製品のトップベンダーSAPも、AIや機械学習の活用には力を入れている。SAPの場合は、自社のERPのアプリケーションにもAI、機械学習技術を積極的に取り入れると同時に、「SAP Leonardo」としてAI、機械学習、IoT技術を...

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