ITmedia総合  >  キーワード一覧  > 

「データサイエンティスト」最新記事一覧

API公開からAI活用まで:
ビッグデータで株式投資はどう変わる? カブドットコムの先進事例
社長が自らデータに触れて、データの分析や活用を進めるカブドットコム証券。同社代表執行役社長の齋藤正勝氏が日本データマネジメント・コンソーシアムが主催するユーザー会で、データ活用の取り組みについて講演を行った。(2017/1/20)

乱立するIoTプラットフォームの今後は
2017年、IoTはきっとこうなる――5つの大胆予測
2016年は大企業、中小企業共にモノのインターネット(IoT)に対して多くの投資を行った。IoTは今後どうなっていくのだろうか。2017年で起きるであろう5つの事象を予測する。(2017/1/15)

週刊「調査のチカラ」:
ツイート全量データ分析で判明した受験の縁起物、「キットカット」を超えたのは?
2017年1月14、15日は大学入試センター試験が行われます。今回はこれに便乗……ではなく、受験生の皆さんの健闘を祈って、「学び」をテーマにした調査データを紹介します。(2017/1/14)

IDEARがPythonにも対応:
マイクロソフト、データサイエンスツール群「Data Science Utilities」の新バージョンを公開
マイクロソフトがデータサイエンスツール群の新バージョン「Data Science Utilities version 0.11」をリリース。Python対応の「IDEAR」が追加された。(2017/1/13)

アプリケーション開発に変化も
GPUがけん引する“ハード黄金時代”、ディープラーニングやAI処理で需要高まる
GPU技術はかつて主にゲーマーが関心を持つ分野だったが、今では新型GPUがシステムに搭載され、ディープラーニングやAIアプリケーションの実行に使用されるようになっている。(2017/1/13)

オープンソースのイノベーションをデータ分析にいち早く取り込む――Think Bigがテラデータにもたらす変化とは
日本テラデータが、オープンソースソフトウェアの扱いにたけたThink Bigと協力して新たなビッグデータアナリティクスサービスを提供する。それぞれに強みを持つ両社の融合で生まれてくるものとは。(2017/1/12)

製造ITニュース:
タイヤ生産システムにAI技術搭載の分析プラットフォームを提供
SAS Institute Japanは、AI技術を搭載した分析プラットフォーム「SAS Analytics for IoT」をブリヂストンに提供した。取得したデータや熟練技能員のノウハウを機械学習でモデリングし、生産工程を適切に自動制御する。(2017/1/12)

MONOist IoT Forum 東京 講演レポート:
PR:IoT時代のアナリティクスはエンジニアリングデータが主役になる
製造業におけるIoTでは、ERPなどの従来のITシステムで扱うビジネスデータだけでなく、設計開発や製品運用時に得られるエンジニアリングデータをも含めたデータ活用が進むといわれる。このエンジニアリングデータはどのように活用すればよいのか。またそのためには何が必要なのだろうか。(2017/1/12)

FinTech時代、銀行系システムはどうあるべきか(4):
銀行がFinTech時代を勝ち抜くために行うデータ活用の事例とアーキテクチャ、テクノロジー
本連載では、銀行系システムについて、その要件や歴史を整理しつつ、スマートフォンを使う銀行取引やブロックチェーンなど、新しい技術が及ぼす影響を考察していきます。今回は、銀行を取り巻く環境の変化を整理し、顧客理解をより深める「データ分析」について詳細に見ていきます。(2017/1/17)

Gartner Insights Pickup(4):
アナリティクスにおける10のメガトレンド
デジタル世界が複雑さを増す中、企業の経営陣は、アナリティクスに基づいて行動や意思決定を行う傾向が強まっている。(2017/1/13)

ヘイズ 求人予測:
2017年、最も求人が増加する「5つの職業」とは?
ヘイズ・スペシャリスト・リクルートメント・ジャパンは、2017年の国内転職市場で求人が増加すると思われる5つの職業について発表した。(2017/1/6)

会員が注目した2016年記事ランキング(データ分析編)
「脱Excel」「機械学習」「IoT」、データ分析関連で読者が注目したのはどんな話題?
2016年、データ分析関連の記事で最も読まれたのはどんなテーマだったのか。TechTargetジャパンの関連記事ランキングから探ります。(2017/1/4)

Database Watch(2016年総集編):
データベースから「データ」へ データベースウォッチャーが振り返る2016年、2017年に注目すべき技術
データベースの最新事情を追う連載「Database Watch」から、2016年の動向を振り返りながら、技術者に向けた「2017年にチェックしておくべきトレンド」を先読みします。(2016/12/28)

Weekly Memo:
ITの10大トピックで振り返る2016年
2016年も残すところあとわずか。今回は、この1年の本コラム「Weekly Memo」51本から注目すべき10本をピックアップし、この1年のエンタープライズ市場を振り返ってみたい。(2016/12/26)

採用責任者とガチ面接!:
PR:うつくし過ぎるプログラマー池澤あやかは、ヤフーに入社できるのか?
池澤あやかさん、転職するって……よ?(2016/12/20)

技術政策はいまだ不透明
「トランプ次期大統領」は結局、Appleの“敵”か“味方”か?
次期米大統領のドナルド・トランプ氏の技術政策の全体像は、いまだ不透明だ。「トランプ大統領」の誕生は、IT業界にどのような影響をもたらすのか。専門家の話から探る。(2016/12/21)

IoT/AI/自動運転/データサイエンティストの需要が拡大:
「2017年に求められる職業/職種」とは ヘイズ調査
ヘイズ・スペシャリスト・リクルートメント・ジャパンが2016年下半期の求人件数の動向を基にした、2017年の国内転職市場で求人が増えると思われる5つの職業を発表。IoTやAI、ロボット、データサイエンティストなどの職種の求人が増えるという。(2016/12/19)

アプリ分析プラットフォーム「App Ape」で:
フラー、最短1営業日でアプリ業界の市場競合調査を行う「特急分析代行」の提供開始
フラーは、同社のアプリ分析プラットフォーム「App Ape」において、アプリ業界に特化し、各企業に合わせた市場・競合の調査分析代行サービス「特急分析代行」を開始した。(2016/12/13)

CIOの役割も変わってきている
IT予算停滞は勘違い? 大きく変わったIT支出“5つの傾向”
ニュースでは、企業のIT予算の拡大が鈍化傾向と報じられている。しかし、ビジネスのデジタル化が進み、ITに関する予算は大きく動いている。どのように動いているか5つの傾向を紹介する。(2016/12/12)

予測分析をビジネスに生かすには
「データサイエンティストが足りない」の大問題をどう乗り越える?
あらゆる業務において経験や勘だけでなく、データに基づいた意思決定を実現したい。ただ、データサイエンティストは今でも手いっぱい。うまい解決手段はないだろうか。(2016/12/19)

選挙予測に新しい手法の必要性
トランプ氏当選で露呈、“電話による世論調査はオワコン”か?
2016年米大統領選挙の予想外の結果は、携帯電話しか持たない世帯が主流になった時代における世論調査の在り方に多くの疑問を投げ掛けた。(2016/12/8)

2030年のキャリアはどうなる:
人工知能に「仕事を奪われない」働き方はある?
リクルートワークス研究所が、日本の労働市場シミュレーションの結果を発表。ビジネスパーソンがキャリアを構築するための取り組み方を提案した。(2016/12/2)

AWS re:Invent 2016:
見えてきたAWSのAI戦略、Amazon.comのノウハウを開発者に解放
米Amazon Web Services(AWS)は2016年⒒月30日(米国時間)、コグニティブコンピューティング/ディープラーニングを活用した3つの新サービスを発表した。提供中のAmazon Machine Learningと合わせ、同社のAI関連サービスの姿が見えてきた、(2016/12/1)

IoT/X Tech全盛時代、データ基盤の“新たな要件”とは?:
PR:データ基盤の高速性・拡張性が、ビジネス差別化のカギを握る理由
国内でもデジタルトランスフォーメーションが進展し、IoTやX Techの取り組みが活発化している。これを受けて、「膨大なデータからいかに素早く潜在・顕在ニーズをつかむか」「データをいかに迅速にアクションに変えるか」というテーマが多くの企業にとって課題となっている。こうした中、データ基盤として国内でもフラッシュストレージの導入が進んでいるが、年々データ量が増大し、よりスピーディな分析・処理が求められるようになりつつある中で、差別化を支えるデータ基盤にはどのような要件が求められるのだろうか? 米Dell EMCに話を聞いた(聞き手:@IT編集長 内野宏信)。(2016/12/1)

新しいトレンドの影響力とは
第3次“AI”ブームは本物か、新しく台頭する4つのデータ分析トレンドとは
第3次人工知能(AI)ブームが到来し、再びAIが注目を浴びている。そして、AIとビッグデータにより、新しいトレンドが生まれつつある。(2016/12/1)

原因分析で見えてきたこと
まさかの「トランプ氏当選」で面目丸つぶれのデータサイエンティスト、米大統領選の予想はなぜ外れた?
米大統領選挙では、ほぼ全ての予測モデリングアルゴリズムが勝者予想を外した。その原因にデータサイエンティストが注意を払わなければ、今後あらゆる予測分析プロジェクトを迷走させてしまう恐れがある。(2016/11/30)

Over the AI ――AIの向こう側に(5):
沈黙する人工知能 〜なぜAIは米大統領選の予測に使われなかったのか
世界中が固唾をのんで、その行方を見守った、2016年11月8日の米国大統領選挙。私は、大統領選の予測こそ、人工知能(AI)を使い倒し、その性能をアピールする絶好の機会だとみていたのですが、果たしてAIを手掛けるメーカーや研究所は沈黙を決め込んだままでした。なぜか――。クリントンvsトランプの大統領選の投票を1兆回、シミュレーションしてみた結果、その答えが見えてきました。(2016/11/29)

Weekly Memo:
日本でデータサイエンティストが育たない理由
IoTなどがもたらすビッグデータから新たな知見を引き出す「データサイエンティスト」。統計学の第一人者はその人材像として「逆Π(パイ)型」が求められるという。どういうことか。(2016/11/28)

世界を「数字」で回してみよう(36) 人身事故:
飛び込みにまつわる「6つのなぜ」に新たな仮説が続々?
今回は、「なぜ7月に飛び込みが多いのか」「なぜ火曜日に飛び込みが減るのか」など、私が仮説立案できなかった6つの疑問に対して、読者の皆さまが寄せてくださった仮説の中から、私のハートにヒットしたものを紹介したいと思います。後半では、小田急線の人身事故に巻き込まれた人々の実際のTwitterを分析してみました。(2016/11/24)

2016米大統領選を検証
「トランプ大統領誕生」をデータ分析の専門家はなぜ予測できなかったのか
米大統領選でのドナルド・トランプ氏の予想外の勝利を受け、メディアや世論調査会社はデータ分析に失敗した原因の検証を進めている。(2016/11/24)

Weekly Memo:
Salesforce.comがAIに本腰、競合とどこが違うのか
世界の有力なITベンダーがこぞってAI技術の研究開発と事業化に注力する中、独立系クラウドサービス専業最大手のSalesforce.comが満を持してAI戦略を打ち出した。果たして競合他社と比べてどこが違うのか。(2016/11/21)

Database Watch(2016年11月版):
データサイエンティストが提供する「データ分析ツール」の意図をあらためて考える
今後のビジネスに直結するとされる「データ分析」の重要性が叫ばれ、技術も手法も急速に進化してきています。今回は、あらためてデータ分析とデータベースの関連性を整理し、データサイエンティストと呼ばれるスペシャリストがデータ分析で何を重視してるのか、実際の製品を通じて考えます。(2016/11/9)

「町自体を実験フィールドに」 IoTで市民の健康データを取得 会津若松市
福島県会津若松市がヘルスケア分野でIoTを活用する実証実験を開始。「IoTを活用したスマートシティを推進し、地方創生のモデル都市となることを目指す」という。(2016/11/8)

「SAS Viya」で利用者と用途を拡大:
SASが開発者フレンドリーな新アーキテクチャに基づく分析製品の第1弾を国内発表
SAS Institute Japanは、新アーキテクチャ「SAS Viya」と、これに基づく第1弾製品「SAS Visual Data Mining and Machine Learning」の国内提供開始を発表した。SAS Viyaは、SASが提供してきた機能の利用者および用途を広げるために、これらをより「オープン」に提供する取り組みだ。(2016/11/2)

Over the AI ――AIの向こう側に:
困惑する人工知能 〜1秒間の演算の説明に100年かかる!?
コンピュータは、入力値から出力値に至る演算のプロセスを、順番通りに説明できます。ところが、「なぜ、その結果になったのか」と尋ねると、途端に説明できなくなってしまいます。困惑し、黙りこくったり、自分が行った演算を“言い訳”のごとく延々と説明したりと、迷走を始めるのです。(2016/10/28)

高速データ取り込みエンジン+機械学習機能を搭載:
IBM、Watson技術を使うデータ分析プラットフォーム「Watson Data Platform」を発表
IBMが、高速なデータ取り込みエンジンや機械学習機能を提供する「IBM Cloud」ベースのデータプラットフォーム「IBM Watson Data Platform」を発表した。(2016/10/27)

組み込み開発ニュース:
MATLABがIoTとITシステムの“共通言語”に、無償のオープンデータ基盤も用意
MathWorksは、モデルベース開発環境「MATLAB/Simulink」の最新バージョン「R2016b」などで強化したビッグデータ処理機能について説明。「MATLABという共通言語によって、IoTとなる組み込み機器と、バックエンドインフラのITシステムのワークフローを統合できる」(同社)という。(2016/10/21)

「データ分析信者」が見誤ること
スポーツへのデータ分析の活用が拡大、「行き過ぎ」批判も
スポーツにデータ分析を活用する動きが広がり、行き過ぎではないかとの議論も出ている。データに基づく判断は利益をもたらすが、どんな場合でも正しいとは限らない。(2016/10/20)

マイクロソフトとCrowdFlowerが「人間参加型の機械学習製品」をリリース:
「Human-in-the-loop(HITL)機械学習」とは何か
マイクロソフトとCrowdFlowerが、「Human-in-the-loop(人間参加)」型の機械学習サービス「CrowdFlower AI Powered by Microsoft Azure Machine Learning」をリリースした。「Human-in-the-loop」とは何か。(2016/10/19)

日立ハイテクソリューションズ:
欧米で採用される製造業向け課題解決支援業務アプリケーションを国内展開
日立ハイテクソリューションズは、米Flutura Business Solutionsが提供する製造業向け課題解決支援業務アプリケーション(IoTインテリジェンス)について代理店契約を締結した。(2016/10/17)

むささびの視線:
AIでSalesforceのクラウドはどう変わるのか
米Salesforce.comが、10月4日から7日にかけて開催した「Dreamforce 2016」でAI「Einstein」を披露した。EinsteinでSalesforceのクラウドサービスはどう変わるのか。その最新所見をお伝えする。(2016/10/14)

Computer Weekly製品ガイド
成長するグラフデータベース技術
3世紀前から知られていた数学に基づくグラフデータベースは、FacebookやTwitterなどの企業を越えてビジネスバリューをもたらしつつある。(2016/10/14)

マイクロソフトが実践指南とツールを公開:
データサイエンスを加速させる「TDSP」とは何か?
マイクロソフトが、データサイエンスの方法論などをまとめた「Team Data Science Process(TDSP)」を発表。データサイエンスのためのガイドラインやツールをGitHubで公開した。(2016/10/13)

Dreamforce 16:
AIは営業の仕事をどう変えるのか?
「AIに奪われる仕事」についてはなんとなくイメージできても、「AIが自分たちの仕事にどう影響を与えるか?」についてはうまく想像できない人も多いのでは。営業職や店舗販売員の仕事は、AIによってどう変わるのだろう。AIに営業の仕事は奪われてしまうのか……?(2016/10/13)

とみえ&なつきが挑む「初めてのデータビジュアライゼーション」前編:
PR:私たちもできた! Oracle Data Visualizationによる“セルフサービスBI”で、初めてのキャンペーン分析&フォーキャスト分析
昨今、多くの企業が関心を寄せる“セルフサービスBI”。オラクルは、それを実現する環境として「Oracle Data Visualizationシリーズ」を提供しています。これにより、現場のデータ活用はどのように変わるのか? 上司から突然のメチャ振り指令を受けた「とみえ&なつき」の奮闘を通して、その一例を紹介します。[ビッグデータ][Big Data](2016/10/12)

製造ITニュース:
業務の課題解決支援アプリケーションを国内初導入、最短約90日間で開発
日立ハイテクソリューションズは、米Flutura Business Solutionsと同社の課題解決支援業務アプリケーションに関する代理店契約を締結した。同アプリケーションを活用することで、最短約90日間で業務アプリケーションを開発できる。(2016/10/6)

顧客一人一人に合わせたタイムリーな施策を実現:
富士通がタグマネジメントのTealiumとデジタルマーケティング事業で協業
富士通はタグマネジメント事業大手のTealiumとデジタルマーケティング事業で協業することに合意したと発表した。(2016/9/30)

セルフサービスで予測可能に:
AIで「退職確率」を予測、SUSQUE「サブロク」にAIエンジン搭載の新機能
クラウド型人事・労務分析プラットフォーム「サブロク」を展開するSASUQUEが、「従業員の退職確率」を予測するAIエンジンを開発。サブロクの一機能として搭載して提供する。2016年10月3日に提供開始。(2016/9/30)

金融業界とHadoop(2):
欧米の金融機関における、FinTechをめぐるデータ課題とHadoopの関係
欧米金融機関のデジタルバンキングおよびFinTechへの取り組みは、Hadoop利用とどう関係しているか。米Hortonworksの金融担当ゼネラルマネージャーに聞いた。英国のOpen Banking Standard、欧州のPayment System Directive 2(PSD2)についても語ってもらった。(2016/9/30)

あらゆるデータの統合とAIベースの意思決定を可能に:
IBM、「Watson」ベースのデータ統合/分析プラットフォーム「Project DataWorks」を発表
IBMが、「Watson」のAI技術を活用して迅速な意思決定を支援するクラウド型データ統合/分析プラットフォーム「Project DataWorks」を発表した。(2016/9/29)



多くの予想を裏切り、第45代アメリカ合衆国大統領選挙に勝利。貿易に関しては明らかに保護主義的になり、海外人材の活用も難しくなる見込みであり、特にグローバル企業にとっては逆風となるかもしれない。

携帯機としても据え置き機としても使える、任天堂の最新ゲーム機。本体+ディスプレイ、分解可能なコントローラ、テレビに接続するためのドックといった構成で、特に携帯機としての複数人プレイの幅が広くなる印象だ。

アベノミクスの中でも大きなテーマとされている働き方改革と労働生産性の向上。その実現のためには人工知能等も含むITの活用も重要であり、IT業界では自ら率先して新たな取り組みを行う企業も増えてきている。