即席！3分で分かるITトレンド

SIビジネスに取りつく“3匹のお化け”は見えていますか？　その存在に気付かないでいると、ビジネスに重大な危険を招きかねません。有効な“お化け”退治の方法とは？

「人工知能（AI）」という言葉が初めて登場したとされる1956年からおよそ60年、いまや実用面での応用が拡大し、「第3次AIブーム」に突入したAI。新たな発展の可能性を模索するためにも、その進化の歴史をおさらいしておきましょう。

資産を持つことが経営リスクとして認識され、変化に俊敏に対応することが経営課題として意識されるようになったこともあり、今後ますます拡大が予測される「クラウド」の効用について、いま一度、整理しておきましょう。

人工知能（AI）とロボットの違いについておさらいしつつ、それらが実現する未来の可能性やメリットについて確認しておきましょう。

「共創ビジネス」を実践し、成功に導く鍵は、顧客（共創パートナー）との間に「技術の共有」「価値の共有」「体験の共有」という3つの関係性を築くことです。その理由とは？

SIerが得意としてきた「工数ビジネス」は、いまや限界になりつつあります。その流れを推し進めているビジネス環境の変化を踏まえつつ、理由を解説します。

ITエンジニアの約7割がユーザー企業に所属する米国と、SI事業者やITベンダー側に所属する日本では、クラウドのメリットは、意味合いが異なっていました。ITの内製化が進みはじめた今、この流れが変わり始めています。

顧客第一主義に基づき、さまざまなサービスを編み出し、ネットでもリアルでも顧客接点を拡充し続けるAmazon。その戦略をひもとき、これからの時代に必要なデジタルトランスフォーメーションの本質を押さえておきましょう。

使いたいときだけお金を払って利用する移動サービス「MaaS（Mobility as a Service）」は、自動車業界に大きな変化をもたらすものと注目を集めています。その構図を整理しておきましょう。

「デジタルトランスフォーメーション（DX）」と「デジタライゼーション」は全く別の概念です。デジタライゼーションの先にDXがあるわけでもありません。両者の違いをおさらいしつつ、DXの真の意味と実現のポイントを押さえておきましょう。

機械学習の学習方法には、「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」の3つがあります。それぞれの違いと活用分野について解説します。

「機械学習」には、「学習」と「推論」の2つのプロセスがあります。それぞれの役割を整理しつつ、ディープラーニングが機械学習にもたらした変化について併せて解説します。

「人工知能（AI）」「機械学習」「ディープラーニング」のそれぞれの違いと関係性は、AIの歴史をひもとくと、スムーズに理解できます。

「手間を省きたい」「効率を上げたい」といった人間の欲求を満たすために発展してきた道具。AIも歴史の延長線上に置いて考えると、人間に何をもたらしてくれる“道具”なのかを整理することができます。

AIが人間の思考手法を模倣する形で発展したきた「機械学習」の仕組みを考察しつつ、AIや機械学習の技術を使いこなすために必要な「データサイエンス」の意義について説明します。

「こうしたい！」という人間の思いをITを使って実現するには、「デジタル化されたビジネスプロセス」を作る必要がある。そこには4つのプロセスがあり、そのサイクルを高速で回すことで、ビジネス環境の変化に即応できるようになります。

自動車産業に押し寄せる「CASE」（Connected、Autonomous、Shared、Electric）の波は、自動車業界だけでなく、周辺の産業までも巻き込んで、破壊と変革を引き起こし、ビジネスの在り方を根本的に変革しようとしています。CASEがもたらすデジタルトランスフォーメーションの連鎖を解説します。

迅速かつ柔軟なアプリケーション開発を支援してくれる「超高速開発ツール」について、特徴と効果をまとめます。

各サービスが強みとする機能を利用し合い、自前だけでは容易に実現できない価値を生み出す「APIエコノミー」。どのようなシーンで役に立つのでしょうか。

IoTの定義をより厳密に理解するために、現実世界とサイバー世界（ネット）という2つの視点から仕組みを考えてみましょう。

人工知能（AI）やロボットの役割について、「道具と人間」という歴史的な関係の延長線上で考えてみしょう。

次世代のUI（ユーザーインタフェース）と期待される音声認識技術がいかにして登場したのでしょうか？　PCを操作するために生まれたキーボードと人との関係から振り返ってみましょう。

人工知能（AI）は人の仕事を奪うのものなのか、人を助ける道具なのか。AIを「自律化」「知的望遠鏡」「知的介助」という3つの役割から考えてみると、すっきり整理できます。

人間の“知能”をモデルに進化してきた「人工知能（AI）」と、「機械学習」「ディープラーニング（深層学習）」の関係性をおさらいしておきましょう。

人工知能（AI）が実現しようとしている「自律化」とは、他の機械や道具による作業の「自動化」と何が違うのでしょうか？

「自動化」から「自律化」へと移行しつつあるITのいまを整理してみると、われわれ人間が果たすべき新たな役割も見えてきます。

18世紀以降の産業発展の歴史の中に人工知能（AI）を位置付けてみると、その進化はごく自然な出来事のようにも見えます。

AIが「記号処理」から「パターン認識」へと進化する過程を振り返ります。

人工知能（AI）研究の発展史をひもといてみると、AIの発達と人間の知性の発達にあるアプローチの違いが見えてきます。

「やがては人工知能に支配される時代が来る。人間は仕事を奪われる」――。そんな言葉が世間を騒がせているが、果たしてそんなことが起こるのだろうか。

仮想化アーキテクチャに欠かせない「シンクライアント」について、ネットワーク資源の有効活用と、端末やデータの運用管理の効率化を実現する「デスクトップの仮想化」と「アプリケーションの仮想化」と合わせて解説します。

事業所の拠点間接続などに柔軟に対応する技術として注目を集めている「SD-WAN（Software-Defined WAN：ソフトウェア定義WAN）」について、その特徴とメリットを解説します。

ネットワークの仮想化技術の1つ「SDN」の特徴を、物理的な接続をベースにした従来のネットワークと比較しながら解説。SDNと併せて使われる「NFV」についても説明します。

開発（Development）と運用（Operation）が連携し、協力し合うソフトウェア開発手法「DevOps（デブオプス）」について、その原義を振り返りつつ、ビジネスにおける効果を解説します。

クライアント端末は、いまやWebブラウザでの利用が主流ですが、その始まりは、「テレタイプ端末」と呼ばれるハードウェアでした。コンピュータとともに進化したクライアント端末の歴史をひもときます。

企業のクラウド利用のし方に影響するビジネス文化について把握しつつ、これからの日本のクラウドビジネスの行方と成長のヒントを探ります。

「モバイルファート」の波は、企業の情報システムにも押し寄せています。なぜモバイルにシフトするのか、人間とコンピュータの関係の変化に焦点を当てつつ、整理しておきましょう。

クラウドと親和性の高いモバイルデバイスの歴史について、時代背景とともにおさらいしておきましょう。

クラウドとモバイルの親和性について、クラウドの歴史をひもときつつ再認識しておきましょう。

IoT向け無線通信技術として注目されている「LPWA」。その基本と、主要な規格「LoRaWAN」「NB-IoT」「SIGFOX」の特徴を解説します。

ブロックチェーンで使われる暗号化技術「ハッシュ関数」と「公開鍵暗号」を組み合わせることで実現される「電子署名」について、特徴と用途を解説します。

ブロックチェーンで使われる暗号化技術「ハッシュ関数」と「公開鍵暗号」について、その特徴と留意点をまとめます。

世界的に広がりを見せているブロックチェーンテクノロジーについて、その背景とともに、特徴や用途を4枚の図で解説します。

超高速・大容量な通信が可能な次世代の通信方式として、2020年の商用可が見込まれている次世代通信「5G（第5世代移動通信システム）」。そのどこがスゴイのか、押さえておきたいポイントをまとめます。

IoTでモノの価値はサービスにシフトしつつあります。その過程をおさらいしつつ、IoT時代のビジネスチャンスの見つけ方についてまとめます。

IoTをビジネスフレームワークとして捉えると、ビジネス課題の解決に必要なテクノロジーや方向性が見えてきます。具体例を交えて解説し、IoTのビジネスレイヤーに見る2つの可能性を考察します。

黎明（れいめい）期からおよそ60年、コンピュータの性能の加速度的向上に支えられ、飛躍的な成長を遂げてきた人工知能がいま迎えつつある「第3次AIブーム」とは？

デジタルトランスフォーメーションが進みゆく未来、ITビジネスはどのような変化をしていくのか――ビジネス変革を推進するクラウドネイティブとアンビエントITの流れを軸に、キーとなる5つのITテクノロジートレンドについて解説します。

テクノロジーによる時代の再定義ともいえる「テクノロジードリブン」の波と、テクノロジードリブン時代の変化の行方を読み解く鍵となる「デジタルトランスフォーメーション」について解説します。

話しかけるだけで何でもやってくれるスマートなITと暮らす未来がすぐそこに？ その普及を支えるインタフェースの進化と、操作に対する人の意識の変化について考察します。

人間が行う定型的な作業を自動化する仕組みとして注目される「RPA」のメリットと、RPAがカバーする機能の範囲を3つのクラスで解説します。

人的スキルに頼らず高速なシステム開発ができるといわれる「超高速開発ツール」。そのスピードをフルに生かすためにも、メリットや留意点を理解しておきましょう。

HTML5によって、マルチデバイス時代のアプリケーションプラットフォームとして進化しつつあるWebブラウザ。その背景には、Ajaxの登場やHTMLの進化、Web標準化などの流れがあります。前回から2回に分けてその歴史を総ざらい。この「HTML5（2）」では、HTML標準化とHTML5の登場について解説します。

HTML5によって、マルチデバイス時代のアプリケーションプラットフォームとして進化しつつあるWebブラウザ。その背景には、Ajaxの登場やHTMLの進化、Web標準化などの流れがあります。今回から2回に分けてその歴史を総ざらい。この「HTML5（1）」では、Ajaxとブラウザの進化について解説します。

ソフトウェアによる制御で柔軟で効率的な運用・管理を実現する「SDI（Software-Defined Infrastructure）」。その特徴やIT資源としての運用手法などについて解説します。

仮想通貨の根幹として注目を集める分散型台帳技術「ブロックチェーン（block chain）」。その仕組みと検討が進む適用分野などについて解説します。

自動運転車は、自動化の度合いによって5つのレベルに分類できます。それぞれの特徴を整理し、自動運転車の普及によって期待される効果についても考察します。

ここ数年、脚光を浴びているウェアラブルデバイスについて、その歴史を振り返りつつ、期待される展開や留意点などをまとめます。

音声認識AI搭載スピーカー「Amazon Echo」と「Alexa」の投入で、ショッピング、クラウドに続き、スマートホーム市場を狙うAmazon。その狙いと動向について整理しておきましょう。

これからの運用技術者に求められるアプローチとして注目される「SRE（Site Reliability Engineer）」について解説します。

クラウドや仮想環境で利便性の高いシステム運用法といえる「イミュータブルインフラストラクチャ（Immutable Infrastructure）」と「インフラストラクチャアズコード（Infrastructure as Code）」の特徴を解説します。

エンタープライズIT業界で注目を集めているサーバレスアーキテクチャ（サーバレス）と、この仕組みをさらに進化させたものといえるFaaS（Function as a Service）について、特徴やメリットなどを解説します。

人工知能（Artificial Intelligence）とロボットの機能や実用例などを整理しながら、それらが実現する未来について考察します。人間の仕事を奪うのではないかといったAIやロボットに対する疑問への“現実解”を導くヒントにもなります。

IoT（Internet of Things）は、「現実世界の出来事をデジタルデータに変換する仕組み」という狭義のIoTと、「デジタルデータで現実世界を捉え、アナログな現実世界を動かす仕組み」という広義のIoTに定義できます。

開発担当者と運用担当者が連携する「DevOps」。これを可能にするコンテナ環境のメリットと、コンテナ管理ソフトウェアの代表格といえる「Docker」について解説します。

仮想化の世界で注目を集めている「コンテナ」はどのようなテクノロジーなのか、ハイパーバイザー型と比較しながら、解説します。

「イベントドリブン方式」の特徴やメリットについて、対照的な「リクエストリプライ方式」と比較しながら解説します。前者は“指揮者とオーケストラ”、後者は“演劇や踊りの演技者”をイメージすると分かりやすいようです。

Eコマース企業やオンラインサービス企業などに採用され、注目を集めているソフトウェアアーキテクチャ「マイクロサービス（Microservices）」について、特徴とメリットを解説します。

ガソリン自動車から電気自動車（EV）へと変わろうとしている自動車業界の動向を、キーとなるEVの特徴と自動車の“ソフトウェア化”について整理しながら、読み解いていきましょう。

IoTやクラウド、シェアリングエコノミーなどの活用により“ソフトウェア化”が進むと、どんなメリットをもたらしてくれるのでしょうか？

IoT時代に向け、クラウドコンピューティングと並んで注目されているエッジコンピューティングについて、そのルーツをたどりながら、特徴を解説します。

ビジネスにおけるITの役割とは何か？　「道具としてのIT」「仕組みとしてのIT」「思想としてのIT」「商品としてのIT」という4つの側面からITの役割を整理し、“4つのIT”を総力戦として活用するコツも紹介します。

人工知能が適用されうる領域を、「人間の関与を前提とした」領域と「人間の関与を前提としない」領域に大別して、それぞれの特徴を整理しておきましょう。

IoTでどのような便利な世界が実現するのか、IoTの3つのメリットを整理しながら考えてみましょう。

人工知能の進化などでITは「自動化」から「自律化」へ向かっているといわれています。今後の変化を見据えるこの2つのキーワードについて、違いと進化のプロセスを整理しておきましょう。

人工知能研究における「推論」のアプローチには2つの方法、「ルールベース」と「機械学習」があります。それぞれの特徴と実用性を整理しておきましょう。

「機械学習」をそのプロセスから見ると「学習」と「推論」に分けられます。それぞれの特徴やディープラーニングとの位置付けを確認しておきましょう。

一部では人間を超える実力を見せ始めた人工知能ですが、その進化の方向性を整理してみると、「特化型人工知能」と「汎用型人工知能」に分けられます。

IoTを実現する仕組みは、モノ、クラウドコンピューティングに加え、Cisco Systemsなどが提唱しているフォグコンピューティングから構成されているといえます。それぞれの特徴とともに、この三層構造について解説します。

サーバ仮想化のメリットである「物理マシンの集約」「ソフトウェア定義」「ライブマイグレーション」について解説します。

IoTによってモノがどう変わるのか、「進化する」「賢くなる」「タイムマシン化する」という3つの視点から具体的に見ていきましょう。

ビジネスの拡大を目指してAPIを公開する企業やサービスが増えつつある今、「APIエコノミー」の特徴や新たなサービス創生の仕組みなどについて整理しておきましょう。

人工知能を“知性の発達”という側面から捉え、人間の知性の発達と比べてみると、その特徴と課題が見えてきます。

2025年までにおよそ800億ドル（約9兆円）に達すると予測されるVR（仮想現実）とAR（拡張現実）の世界市場。さまざまな分野で活用が期待されるVRとARについて、その違いと特徴を整理しておきましょう。

人工知能の目的や研究分野と、人工知能研究の1分野である機械学習の技術について整理し、その関係性を把握しましょう。

トレンドを読み、ITを活用して未来を味方に付け、これからのビジネスを創出していく――。そのための3つのステップを解説します。

昨今の人工知能の急速な発展を可能にした3つのブレークスルー「アルゴリズムの革新」「計算能力の飛躍的向上」「ビッグデータの利用」について、歴史的背景を追いつつ、詳しく見ていきましょう。

人工知能の開発について研究の歴史を整理していくと、「論理的思考の機械化」から「感覚的思考の機械化」へと変化してきたことが分かります。

人工知能と機械学習、ディープラーニングついて解説するとともに、その関係性を整理します。

情報セキュリティ対策とは何かを整理しながら、パブリッククラウドのセキュリティについて検証します。

機器同士がIPネットワーク経由で相互通信する「M2M」と、モノのインターネットと呼ばれる「IoT」の違いを整理し、インターネットの特性であるオープン性を生かしたIoTならではの特長について解説します。

人間の“知能”を機械で人工的に再現するという初期の試みから約60年、今や画像認識や音声認識の分野で高い精度を実現するまでになった人工知能。その歴史を整理し、飛躍的な進化を支える「ディープラーニング」について解説します。

「人の運転は道路交通法で禁止」――。自動運転の車が進化すれば、そんな時代が来るかもしれません。今回はIoT（Internet of Things）によってインテリジェント化していくモノについて解説します。

プライベートクラウドを、配置モデルのタイプに着目して、「オンプレミスプライベートクラウド」「デディケイテッドプライベートクラウドサービス」「コミュニティークラウドサービス」の3つに分類し、それぞれの定義を整理します。

仮想化とクラウド（IaaS）について、調達、運用・管理における違いを踏まえて整理するとともに、PaaS、SaaSとの比較も併せて解説します。

「デジタルトランスフォーメーション（DX）」による社会の変化を「サービス化」「オープン化」「ソーシャル化」「スマート化」の4つの側面から分析し、新たなビジネスの可能性を探ります。

情シス部門の課題として、TCOの増大やITコストの削減があります。これらの課題を解決するためのクラウドの役割について解説します。

クラウドのビジネスモデルを「クラウドプロバイダー」「クラウドアダプター」「クライドインテグレーター」の3タイプに分け、それぞれの得意とする競争力や、導入に必要な投資などを併せて一覧表で整理してみます。

クラウドの導入は、情報システム部門、経営層、ユーザーのそれぞれに価値をもたらします。今回はクラウドによってもたらされる3つの価値を解説するとともに、価値を引き出すためのコツを紹介します。

「クラウドはガバナンスが効かないから使えない」というのは事実なのでしょうか？　特にパブリッククラウドで問われるこの課題について、「ガバナンス」の本来の意味に立ち返りながら検証します。

ハイブリッドクラウドを、パブリッククラウドやプライベートクラウドの特長を踏まえた活用面から定義。さらにNIST（アメリカ国立標準技術研究所）の定義を基にした別の側面も紹介します。

クラウドコンピューティングに備わっているべき5つの特徴と、それを支える仮想化、運用や調達の自動化といった技術について解説します。

ビジネス利用の機運が高まっているドローン。空飛ぶIoTデバイスとしての可能性を踏まえつつ、活躍の場面を整理します。

クラウドコンピューティングは、NIST（アメリカ国立標準技術研究所）の定義を基に、サービスモデルの違い、またはシステムの配置モデルの違いによって整理することができます。

クラウドはどのような時代の要請の下に生まれてきたのか――。1950年代以降のコンピュータの歴史をひもときながら解説します。

今や社会インフラの一部になったともいえるクラウドコンピューティング。その仕組みを、電気の発展の歴史に例えて解説します。

さまざまなモノやサービスを“個別に最適化”されたものとして利用できる仕組みをもたらした“ソフトウェア化”とは？　クラウド、3PL、シェアリングエコノミーを例に解説します。

今回は、「ハイブリッドクラウド」と「マルチクラウド」の活用イメージを図解して解説。あわせて「ハイブリッドクラウド」におけるPaaS/IaaS環境構築の戦略についても解説します。

第4次産業革命のカギを握るといわれる人工知能（AI）。その位置付けについて、産業の発展史を振り返りながら整理してみましょう。

人工知能が著しい変化を遂げる中、私たち人間は人工知能とどうつきあっていけばいいのでしょうか。

今、ユーザーと自動対話する技術「bot（ボット）」が注目を集めています。その仕組みと、botを活用したサービス展開を解説します。

IoTによって私たちの生活やビジネスがどのように姿を変えていくのか、社会基盤と「モノの価値」の2面から見ていきましょう。

現実社会の行動や出来事をデータ化する仕組みとして注目が集まっているIoT（Internet of Things）。さまざまな機器から得られたデータは、どのような価値を生み出そうとしているのでしょうか。

IoT（Internet of Things）でモノとモノがつながると、どんな未来が実現するのだろう？ そしてそこには、どんなビジネスチャンスがあるのだろう？ 身近な自動車を例に考えてみましょう。

IoTと並んでIT業界で大きな注目を集めている人工知能。この技術は今後、情報システム部門の業務にどのように関わってくるのか、情シスはその日に備えて何を学んでおけばいいのか。

近い将来、自分の仕事は人工知能やロボットに奪われるのでは……。そんな懸念を覚える人が出始めている今、“代替される仕事、されない仕事は何か”を解説します。

アジャイル型開発は、リスクの最小化と、迅速で柔軟な開発を目指すのに有効な手法とされていますが、具体的にはどんなメリットがあるのでしょうか？ ウォーターフォール型開発と比較しながら解説します。

人工知能に人間と同様の知能を実現させようとする試みには、大きく2つの方向性があります。人工知能が抱える課題や限界を踏まえながら整理していきましょう。

人工知能という学術研究分野を確立した会議、通称「ダートマス会議」が1956年に開催されてから約60年、人工知能はさまざまなアプローチの研究が行われてきました。今回は、その中から代表的な3つのアプローチを紹介します。

ビジネスシーンでの実用化が進み始めた人工知能。その活用分野の拡大やビジネス展開を探るキーとなるのは、人工知能の進化を支えるテクノロジーです。4つの分野に整理して見ていきましょう。

クラウドでシステム資源を調達する際は、その費用対効果の高さを最大化したいところ。そのために押さえておきたいポイントについて解説します。

システム資源をクラウドで利用するメリットについて、所有型のシステム資源の場合と比較しながら解説します。

国内におけるクラウドの普及は、米国と差があるといわれていますが、その背景にあるものを、ビジネス文化の違いから考察してみましょう。

クラウドによって、これからのビジネスや生活がどのように変わっていくのか、その“本質的な”変化を見極めるポイントをまとめて紹介します。

クラウドの普及は、私たちのビジネスや生活にどのような変化をもたらすのか？　その本質を探ってみよう。

多額の初期投資が必要なく、素早く導入でき、運用の手間を軽減できる――。そんなクラウドは、私たちのビジネスにどのような価値をもたらすのか。あらためて考えてみよう。

学習機能を備え、自律的に行動するスマートマシンは、社会の利便性や生産性を向上させるものと注目されています。人間の活動をどう支援してくれるのかという視点から、スマートマシンの役割を整理してみましょう。

サイバー攻撃をはじめとする情報セキュリティのインシデント対策として「CSIRT」の導入が注目されています。歴史的背景もひもときながら、CSIRTについて解説します。

機械学習の学習パターンは、人間が自然と行っている学習活動に例えると3つに大別できます。それぞれの特徴を具体的に解説します。

金融ITの分野で、お金にまつわるさまざまなサービスを生み出し、注目を集めている「FinTech」。その概要を4つのビジネス分野に整理しながら解説します。

ERPの他にも、経営や業務の全体最適を目指す手法があります。その代表的なものを、製造から物流・販売、人事、財務といった一連の企業活動に沿って整理しながら解説します。

企業活動のグローバル化に伴って、経営資源もグローバルに統合管理することが求められるようになったいます。その方策として有効なのが「2層ERP」。今回は、「2層ERP」のニーズと導入効果について解説します。

ERPシステムによって業務運営や経営にもたらされる3つのメリットと、そしてそれをパッケージとして導入するメリットについてまとめます。

今回は、ERPの3つのワード「ERP」「ERPシステム」「ERPパッケージ」について、それぞれの歴史的な背景を踏まえながら違いを説明します。

ERPシステムは、企業内のあらゆる経営資源を統合的に管理し、経営活動をより効率化する手法としてとして注目されてきました。具体的にどんなメリットがあるのか、従来型システムと比較しながら見ていこう。

ERPは1990年代に登場し、企業の基幹系システムとして普及してきました。この背景には、IT技術の進化と業務管理の需要の変化がありました。今回は、その歴史をひも解きながら、ERPのポイントを解説します。

大規模データの効率的な分散処理を実現するソフトウェア基盤である「Hadoop（Apache Hadoop）」は、ビッグデータの活用を支えるテクノロジーとして注目を集めてきました。今回はHadoopの役割について整理してみましょう。

いわゆる人々の活動やモノの動きに関するデータは、以前からビジネスで活用されてきましたが、なぜいま「ビッグデータ」と呼ばれ、これほどまでに注目が集まっているのでしょう。それを理解するヒントとして、ここでその背景を整理してみましょう。

経営層と現場部門では、BIツールに求める要件は異なります。求めるデータが異なると分析手法も変わってきます。今回は、それぞれの特徴について解説します。

さまざまな「情報」を分析し、ビジネスにおける意思決定に活用する「ビジネスインテリジェンス（BI）」をより深く理解するキーワードが、「Data」「Information」「Intelligence」です。どれも日本語では「情報」ですが、3つに分けて考えるとBIの仕組みが見えてきます。

業務改善や経営改革に役立つ知見を得るために業務データを活用するには、BI（Business Intelligence：ビジネスインテリジェンス）アプリケーションでの分析・活用するためにデータを最適化するプロセスが必要です。業務データはどのように最適化されるのか、そのプロセスについて解説します。

業務データを迅速に分析・活用する手法として注目されている「ビジネスインテリジェンス（BI）」は、何をどう知りたいときに使えるのだろうか。BIを活用する業務の場面を交えながら、分かりやすく解説します。

業務データを迅速に分析・活用する手法として注目されているビジネスインテリジェンス（BI：Business Intelligence）について、その歴史を踏まえつつ、活用法を整理してみよう。

ITトレンドは、個々のテクノロジーの意味を把握するだけではなく、互いの相関関係や背後にある社会的な要請を知ることで、より深く理解することができます。今回は、「IoTとソーシャルメディア」「クラウド」「ロボット」「サイバーフィジカルシステム」について学びましょう。

デスクトップの仮想化、アプリケーションの仮想化が進む中、こうした環境下での利用を前提に機能を最小限に絞ったクライアントPCが注目を集めている。

ネットワーク資源を有効活用し、クライアント端末の機能やデータの運用管理を効率化できる技術として注目されている「デスクトップの仮想化」と「アプリケーションの仮想化」。それぞれの基本を分かりやすく解説します。

人工知能の発達によって登場した“スマートマシン”とは？　そして、それは私たちの生活にどのように浸透してきているのでしょうか。

人工知能は「機械学習」という技術によって再び脚光を浴びるようになりました。今回は、その「機械学習」について解説します。

ストレージの運用管理を効率化する仮想化の基本と、さらに利便性を高める技術として押さえておきたいシンプロビジョニング、重複排除（デデュプリケーション）について解説します。

近年、何かと話題になっている人工知能。1940年代に始まった人工知能の研究は、どのような道のりを辿って現在に至るのか。今回は人工知能研究の歴史を紐解く。

システム資源を抽象化する「仮想化」には、技術的に3つのタイプがあり、それぞれ特長により利用法も異なります。今回はその3タイプをかんたんに解説します。

前回に続き、「サーバ仮想化」によって変化した運用の利点について解説します。

サーバ仮想化技術の進化は、これまで考えられなかったような運用管理の効率化を実現している。今回は、運用の常識を覆した3つのポイントを解説する。

1960年代から使われてきた仮想化技術は、ITの進展とともにどう進化してきたのか――。歴史をたどりつつ、あらためておさらいしておこう。

前回に続き、テクノロジーのトレンドとこれからのITビジネスの関係について解説します。今回は、技術トレンドを支えるキーワードを深掘りして見ていきます。

毎回、このシリーズで紹介している技術やトレンドは、未来の社会をどう変えるのか？ 今回から2回にわたって、そのポイントを解説する。

IoTの普及とともに、企業が扱うデータは種類も量も急拡大しており、新たな活用にむけた分析の仕方に注目が集まっている。今回は、アナリティクスの変遷をたどりながら、「アナリティクス3.0」と呼ばれるこれからの分析のあり方について解説する。

銀行で活躍するIBMのWatsonや、奇怪な絵を出力して楽しませてくれるGoogleのDeepDreamなど、人工知能（AI）は身近な存在になりつつある。ビジネス分野での活用が本格化する前に、人工知能の基本をおさらいしておこう。

クラウドコンピューティングをビジネスモデルとして捉えてみると、「システム資源の共同購買」の仕組みと、それを容易に利用できるようにするための「サービス化」の仕組みの組合せと考えられる。

IT資源についての悩みどころの代表格は、導入や運用・管理にかかるコストと、ビジネスの変化に即応する柔軟性や拡張性。それらが一気に解決できちゃうソリューションとして注目の「SDI」について、図解でじっくりおさらいしよう。