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「データサイエンティスト」最新記事一覧

「The Next Platform」で読むグローバルITトレンド(6):
GOAIはデータベース、アナリティクス、機械学習を全てGPUに統合しようとしている
GPUベースのソフトウェアを開発する新興ベンダー数社が、データベース、アナリティクス、機械学習を同一のGPUメモリで動かすことで、データ移動をしなくて済むような基盤を生み出すための活動「GOAI」を始めた。この取り組みについて取材した。(2017/8/14)

インキュベーション施設探訪(1):
パリから技術革新を、世界の新興企業が集う場所
2017年7月、パリに世界最大級のインキュベーション施設「Station F」が誕生した。1000社に上る新興企業が入居できる施設で、既に500社が入居済みだという。今回から複数回にわたり、設立されたばかりのStation Fをレポートする。(2017/8/3)

製造や金融、サービス業など広がる事例を紹介
ディープラーニングの業務利用、あのAI技術はなぜ結果を出すのか
人工知能(AI)技術が急速に普及し始めている。特に注目されるのがディープラーニングの適用。どのような課題を解決し、ビジネスに役立っているのか。最新情報をお伝えする。(2017/8/2)

2017年度の比較表を大公開
徹底比較:Amazon、Azure、Google、IBMの機械学習機能 現時点の勝者はいるか
クラウドベンダーの機械学習機能を巡る戦いが激しさを増している。本稿では主要クラウドベンダー4社が提供する機械学習機能の比較表を掲載する。最適なプラットフォームを決める際の参考にしてほしい。(2017/8/1)

キャリアニュース:
2017年下半期の転職市場予測――上半期に続いて増加傾向
転職サービス「DODA(デューダ)」が「転職市場予測2017下半期」を発表。転職市場は上半期に続いて増加傾向にあり、転職希望者に有利な売り手市場が続く見込みだ。特に「電気・機械」「企画・マーケティング」、管理部門で求人が増えている。(2017/7/21)

一般企業も待ったなし。「データはあるが生かせない」に終止符を:
PR:デジタル時代、ビジネス差別化に欠かせない「データ資産化」の要件とは?
IoT/ビッグデータの取り組みが本格化し、「大量データからいかに価値を引き出すか」「有効なアクションにつなげるか」が、企業収益を左右する一大要件となっている。だが、データを蓄積していても有効活用できていないケースは非常に多い。その真因とは何か? データの蓄積基盤となるデータレイクにフォーカスしながら、「データを資産化できない」本当の理由を探る。(2017/7/18)

Salesforce Commerce Cloudの提供価値:
人工知能「Salesforce Einstein」はECをどう変えるのか?
「Salesforce Commerce Cloud」の概要と人工知能「Salesforce Einstein」がECにもたらす価値について紹介する。(2017/7/11)

Weekly Memo:
IBM WatsonとSalesforce Einsteinの“AI連携”で何が起こるのか
IBMとSalesforce.comが2017年3月に発表した戦略的提携に伴い、日本IBMがSalesforce製品を活用した事業を本格的に開始した。注目されるのは、両社提携の最大の眼目であるAI連携が奏効するかどうかだ。(2017/7/3)

応用できそうな分野は実に幅広い
フォルクスワーゲンが目指す、IT分野での量子コンピュータ利用
Volkswagenが量子コンピュータで交通流を最適化するテストプロジェクトを行った。だが、同社CIOが目指しているのは、さらにその先。量子コンピュータをITの主要分野全てに適用することだ。(2017/6/30)

データに潜むストーリーを導出:
BIからAI(拡張知能)への進化、QlikのCTOが語る
さまざまな洞察を得るため、最適化されたビジュアルを提供するツールへ進化するセルフサービスBI。Qlikが目指す将来像について、CTO(最高技術責任者)が語った(2017/6/22)

現在も未来も注目
超売り手市場のIT人材、5年後も現役でいるために求められる「5つのスキル」
あらゆる企業がIT企業となった昨今、IT系の人材に対する需要がかつてなく高まっている。特に注目されるITスキルを紹介する。(2017/6/23)

Computer Weekly:
フォルクスワーゲンが目指す、IT分野での量子コンピュータ利用
Volkswagenが量子コンピュータで交通流を最適化するテストプロジェクトを行った。だが、同社CIOが目指しているのは、さらにその先。量子コンピュータをITの主要分野全てに適用することだ。(2017/6/21)

NYのタクシードライバーが“1回の輸送でチップをもらえる確率”とは:
Microsoft、SQL Server 2017の「Machine Learning Services」を使った「データサイエンス実践ガイド」を公開
Microsoftは、「SQL Server 2017 CTP 2.0」の主要機能の1つである「Microsoft Machine Learning Services」を使って、エンドツーエンドのデータサイエンスソリューションを構築する方法を学べる実践ガイドを紹介した。(2017/6/20)

「スカベンジャーハント」を教員研修に導入
忙し過ぎる学校の先生にIT製品の使い方を覚えてもらう簡単な方法とは?
多忙な教員にとって、学校が新しく導入したシステムの使い方を学ぼうという気持ちには、なかなかなれない。ある学校は、教員がシステムの使い方を楽しく学べる仕組み作りに取り組んでいる。(2017/6/20)

組み込み開発 インタビュー:
パナソニックが目指すAIの“使いこなし”とは
パナソニックがAI(人工知能)の活用に注力する姿勢を鮮明にしている。2017年4月に新設したビジネスイノベーション本部傘下のAIソリューションセンターは、AIの“使いこなし”を進めて、従来にない新たな事業の立ち上げも担当していく方針だ。同センター 戦略企画部 部長の井上昭彦氏に話を聞いた。(2017/6/19)

IBM Power Systemsベースの「Hortonworks DataFlow」も推進:
IBMとHortonworksが提携を拡大 「IBM Data Science Experience」と「HDP」の連携をより密に
IBMとHortonworksがビッグデータソリューション分野で提携を拡大。IBMのデータサイエンスや機械学習の技術を、Hadoopのエコシステム全体でより広く活用できるようにする取り組みを打ち出した。(2017/6/15)

産業社会におけるデジタル化の価値(4):
「ビッグデータ」「データアナリティクス」「AI」は製造業に何をもたらすのか?
「デジタル化」とは何か? デジタル化が産業社会にもたらす変化と価値について、全4回で解説する。第4回では、「ビッグデータ」「データアナリティクス」「人工知能(AI)」が製造業に与えるインパクトにフォーカスし、欧州の鉄道システムや自動運転車に代表される自律システムを例に掘り下げていく。(2017/6/14)

動き始めた「ラーニングアナリティクス」【第4回】
ラーニングアナリティクス実践校が挫折しかねない「7つの課題」、その解決策は?
ビッグデータを教育に生かす「ラーニングアナリティクス」に取り組む教育機関が直面しがちな課題とは何か。主要な7つの課題と、その解決策を示す。(2017/6/7)

IBM Watson Summit 2017:
AI/コグニティブでビジネスを変革する開発者となるためには何が必要なのか
日本IBMは2017年4月27、28日、「IBM Watson Summit 2017」を開催。27日のセッション「コグニティブ・ビジネスの先駆者たる次世代のデベロッパー」では、最新のIBM クラウドやWatsonを活用したビジネス開発、スキル開発、スキルエリアの変化などを、実例を交えて紹介した。(2017/6/5)

データ量やアプローチに注目
深層学習と機械学習の違いとは? 実例で分かるその活用
深層学習は従来の機械学習と似ているが、モデル構造と出力の点で大きく異なる。専門家が解説する。(2017/5/31)

柴崎辰彦の「モノづくりコトづくりを考える」:
SXSW 2017観戦記 セキュリティや先端技術をIBMが料理すると(前編)
“IT界のパリコレ”ともいわれる「SXSW 2017」で見聞きした刺激的なあれこれをレポート。今回は、“IBM is making”を掲げたIBMの展示から、音声コントロールでリアルすぎるVR空間や、あらゆるデバイスがゾンビ化するIoT時代ならではの脅威などを紹介します。(2017/6/4)

Google Cloud Next 17で知るグーグルのクラウド(3):
Google Cloud Platformは、他と比べてどこが「オープン」なのか
米Googleが2017年3月初めのクラウドイベント「Google Cloud Next 17」で強く主張したのは、「オープン」であることだ。だが、他のメガクラウドベンダーもオープンさを強調してきた。では、Google Cloud Platformがオープンさで他社と根本的に異なることはあるのか。また、オープンさがビジネスとどうつながるのだろうか。(2017/5/29)

高度な分析への対応はどうなっている?
セルフサービスBIの“落とし穴”、使って分かるその限界と対応策
セルフサービス型のBIツールはビジネスインテリジェンスソフトウェアの主力定番になっている。一方でベンダーは、企業のニーズや高度な分析への対応方法を再考する必要に迫られている。(2017/5/23)

日本はまだ1.8%:
日本企業のAI活用、「上層部の知識不足」などが課題
日本企業のAI活用の現状と課題は?――MM総研調べ。(2017/5/17)

実は米国人の雇用保護には効果なし?
トランプ政権が意気込むH-1Bビザ審査見直し、IT企業の外国人採用はどうなる?
トランプ米大統領はH-1Bビザ審査見直しを指示する大統領令に署名した。H-1Bビザ利用企業は次のニュース対象にならないように対策が必要だと専門家は警告する。(2017/5/9)

データサイエンティストのサポートも:
富士通、AI技術を活用したビッグデータ分析基盤「マーケティングAIコンテナ」の機能を強化
富士通は2017年5月8日、AI技術を活用したビッグデータ分析基盤「マーケティングAIコンテナ」の機能を強化したと発表した。(2017/5/8)

POWERアーキテクチャに最適化:
IBM、「Anaconda」をIBM Cognitive Systemsで提供
IBMがオープンデータサイエンスプラットフォーム「Anaconda」をHPCプラットフォーム「IBM Cognitive Systems」で提供していく。(2017/4/19)

組み込みAI:
インテルとAIとFPGAの関係、「組み込みAI」普及の施策
人工知能(AI)は組み込みの世界にとっても、無関係な存在ではなくなりつつある。FPGA大手を傘下に収めたインテルの考える「AIとFPGAの関係」とは。(2017/4/14)

企業の多様なニーズにどう対応する
重要性高まる「脅威インテリジェンスサービス」を比較、主要8社のサービスは?
主要な脅威インテリジェンスサービスを比較し、その違いを確認する。脅威インテリジェンスサービスは企業の多様なセキュリティニーズにどう対処するのだろうか。(2017/4/13)

「Growth Hacker Awards 2017」レポート:
Webサイト改善で売り上げアップを請け負う「グロースハッカー」という仕事
Webサイトの改善提案で製品やサービスの売り上げ増に貢献する役割を担う「グロースハッカー」。2016年に最も貢献したグロースハッカーを表彰する「Growth Hacker Awards 2017」の模様をレポートする。(2017/4/12)

Weekly Memo:
企業向けクラウドへ本格攻勢、Googleの強みと課題とは
Googleが企業向けクラウド事業で本格攻勢をかけている。果たして、この分野で先行するAWSやMicrosoftを追撃することができるか。Googleの強みと課題とは――。(2017/4/3)

Gartner Insights Pickup(14):
ニューラルネットとモダンBIプラットフォームでデータとアナリティクスが進化する
ディープラーニングおよび自然言語生成は、データ分析における標準機能になろうとしている。企業の担当リーダーは、これらの技術の適切な活用を進める必要がある。(2017/3/31)

機械学習活用プロジェクト大解剖(2):
「Deep Learningをサービスに導入したい!」人に周囲が泣かされないために
サイト内検索のランキングアルゴリズムに機械学習を活用した事例を通じて、Deep Learningをはじめとした機械学習の強みと限界を探る連載。今回は、機械学習を活用しやすくする開発・運用体制や、機械学習を実際に活用する人が意識することについて解説します。(2017/3/30)

書籍紹介:
『シンギュラリティは怖くない――ちょっと落ちついて人工知能について考えよう』
人工知能は、失業者を増やしたり、人類を滅ぼしたりするのか?――そんな懸念こそ“SFファンタジー”なのかも? と思うくらい目からウロコの人工知能論。さまざまな道具や機械を作り出してきた人間の生産活動に焦点を当てて歴史をひもときながら、本書のエッセンスを紹介します。(2017/3/30)

進化する医用画像テクノロジー
放射線科医は病院のデータサイエンティストになる
Philips Healthcareの幹部社員であるジェロエン・タス氏は、データサイエンスと進化した画像診断を組み合わせることは、個人に最適化した価値に基づく医療ケアへの移行において重要だと語る。(2017/3/27)

PR:「退職しそうな人を90%当てる」? 新CMでスティーブ・ウォズニアックさんを起用しているパーソルグループの“働き方の多様化”に向けた秘策とは
(2017/3/28)

次のブルーオーシャンはどこか
創造的破壊が起きつつある5つの市場 次の「Airbnb」「Uber」はどこで生まれる?
近年、民泊サービスの「Airbnb」、タクシー配車サービスの「Uber」、不動産取引の金融サービス「HomeAdvisor」などのサービスが勢いを増している。次はどの市場にシェアリングエコノミーが参入するだろうか。(2017/3/23)

課題は意思決定のスピードと精度
人工知能と機械学習はセキュリティも変えるのか?
機械学習と人工知能(AI)技術を推進する企業が増える中、企業の情報セキュリティ最高責任者(CISO)がこのブームに対処するには幾つかの問題点を明確にする必要がある。(2017/3/20)

製造マネジメントニュース:
大手IT企業がAIとIoTのノウハウを提供する専門組織を設立
NTTデータは、IoT技術の活用が広がる状況に対応するため、アナリティクスやAI、エッジコンピューティング技術を備えた専門組織として「AI&IoTビジネス部」を設置した。(2017/3/16)

サービス品質や新規事業創出速度のさらなる向上を図る:
KDDIとアクセンチュア、データアナリティクスの活用推進に向けた合弁会社を設立
KDDIとアクセンチュアが、データアナリティクスの活用推進に向けた合弁会社「ARISE analytics」を設立。通信やEコマース、IoTなどの領域で、AIを活用したアナリティクス技術を開発し、KDDIグループ向けサービス品質のさらなる向上を図る。(2017/3/15)

ライフサイエンス企業のCIOが描く成長戦略【第4回】
製薬企業のビッグデータ活用、匿名化された患者の臨床現場データがあると何が分かる?
製薬企業はどのような形でビッグデータを利活用しているのだろうか。リアルワールドデータ(RWD)の話題を中心に、さまざまな企業の事例を紹介する。(2017/3/22)

ビジネスの現場で加速するAI・アナリティクスの活用:
PR:ビジネスを成功に導くAI・アナリティクス活用のポイント
近年、さまざまなビジネスの現場でAI・アナリティクスを活用したデータ分析を取り入れたいというニーズが高まっている。しかし、分析に使えるデータの収集や蓄積が不十分だったり、データを分析できる人材が社内に存在しなかったりなどの課題を抱える企業も多い。こうした課題を解決するNECの提案とは……?(2017/3/13)

カラフル・ボードと共同で:
“提案方法”まで分析するレコメンドエンジン、トッパン・フォームズが開発スタート
トッパン・フォームズは、AIベンチャーのカラフル・ボードと共同で、生活者1人1人に対してパーソナライズされた提案ができる「コンテンツ・パーソナライゼーションエンジン」の開発に着手すると発表した。(2017/3/10)

日本発のビジネス促進へ:
SOMPOがデジタル人材育成講座 深刻化する人材不足に対応
SOMPOホールディングスとデジタルハリウッドが、デジタルデータを活用できる人材を育成する社会人向け講座を4月に開講。ビッグデータや人工知能(AI)を活用した新規ビジネスを生み出す人材を育てることが狙いだ。(2017/3/9)

Google、データサイエンティストコミュニティKaggle買収で「AIの民主化」を加速
Googleが、データ分析コンペ開催で知られるKaggleを買収する。Kaggleと協力し、機械学習トレーニングをサポートしてAIの民主化を促進するとしている。(2017/3/9)

Google Cloud Next ’17:
[速報]米グーグル、クラウドイベントでVideo Intelligence APIなど「AIの民主化」に向けた数々の発表
米Googleは2017年3月8日(米国時間)、同社のクラウドサービスに特化したカンファレンス、Google Cloud Next ’17を開幕した。初日には、AI関連で発表が集中した他、HSBCやeBayなどのユーザーが登場、Google Cloud Platformの活用について話した。(2017/3/9)

モノづくり総合版メルマガ 編集後記:
ヨッタスケール時代に求められるビッグデータの“質”
1ヨッタ(10の24乗)バイトのデータは、1テラ(10の12乗)バイトのHDDが1テラ個あれば入ります。(2017/3/9)

300社超の調査で判明
データサイエンティストのスキル不足は大問題、「技術についていけない」の声も
多くの企業は、今日のビッグデータとデータサイエンスがもたらすチャンスを認識しているが、一方でそのエコシステムの複雑さに手を焼いている。(2017/3/6)

人工知能ニュース:
「AIの民主化」掲げる米国ベンチャーが日本進出、機械学習の結果も説明可能に
米国のAIベンチャー・データロボットが、「AIの民主化」を掲げ、日本市場での事業展開を本格化する。既に東京オフィスを開設しており、2017年度末までにデータサイエンティストを中心に人員を10人以上に増員する計画だ。(2017/3/1)

プロエンジニアインタビュー(3):
教えて! キラキラお姉さん「仕事がワクワクしないときは、どうしたら良いですか?」
ブライダルにまつわるさまざまな情報を提供しているウエディングパークのシニアエンジニア/データサイエンティスト 菅沼幸子さんは、先輩女性エンジニアというロールモデルが身近にいない中で、幅広い経験を糧に現在の仕事に就いている。その歩みと原動力を尋ねた。(2017/2/27)



Twitter&TweetDeckライクなSNS。オープンソースで誰でもインスタンス(サーバ)を立てられる分散型プラットフォームを採用している。日本国内でも4月になって大きくユーザー数を増やしており、黎明期ならではの熱さが感じられる展開を見せている。+ こういったモノが大好きなITmedia NEWS編集部を中心に、当社でもインスタンス/アカウントを立ち上げました! →お知らせ記事

意欲的なメディアミックスプロジェクトとしてスタートしたものの、先行したスマホゲームはあえなくクローズ。しかしその後に放映されたTVアニメが大ヒットとなり、多くのフレンズ(ファン)が生まれた。動物園の賑わい、サーバルキャットの写真集完売、主題歌ユニットのミュージックステーション出演など、アニメ最終回後もその影響は続いている。

ITを活用したビジネスの革新、という意味ではこれまでも多くのバズワードが生まれているが、デジタルトランスフォーメーションについては競争の観点で語られることも多い。よくAmazonやUberが例として挙げられるが、自社の競合がこれまでとは異なるIT企業となり、ビジネスモデルレベルで革新的なサービスとの競争を余儀なくされる。つまり「IT活用の度合いが競争優位を左右する」という今や当たり前の事実を、より強調して表現した言葉と言えるだろう。