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「データサイエンティスト」最新記事一覧

Excelをドラッグ&ドロップで分析
BIのオーバースペックが招く弊害、利用するのはIT部門に限られる?
データを活用して意思決定を行う企業が増えているが、オーバースペックなBIを導入すると業務部門が「かやのそと」になりかねない。全社活用できるBIとは?(2018/2/6)

SOLIDWORKS WORLD 2018:
ホットロッド、超音速旅客機、ジェットボード、そしてハリウッド映画――「SOLIDWORKS」活用事例
米国カリフォルニア州ロサンゼルスで開催された「SOLIDWORKS」ユーザーの祭典「SOLIDWORKS WORLD 2018」(会期:現地時間2018年2月4〜7日)では、カスタムカーや超音速旅客機、水上ジェットボード、ハリウッド映画のセットなど、SOLIDWORKSを活用したさまざまな設計開発事例が披露された。(2018/2/21)

技術者が知っておきたい失敗しない転職活動のコツ(7):
失敗談から学ぶ、最終面接に臨む際の「心構え」と「準備」
「最終面接に進んだのだから、もう受かったも同然だ!」――。厳しい選考を通過し、役員との最終面接の切符を手に入れた瞬間、油断が生まれる。だが、最終面接に臨めるからといって確実な内定の保証があるわけではない。今回は、最終面接をテーマに、面接に臨む際の「心構え」と「準備」について、リアルな失敗談を交えながら詳しく解説する。(2018/2/20)

高度なモニタリングと分析で業務プロセスやサプライチェーンの改善を支援:
Oracle、「Oracle IoT Cloud」の新しいインダストリー4.0機能を発表
Oracleは「Oracle IoT Cloud」に、拡張現実(AR)、マシンビジョン、デジタルツイン、自動データサイエンスというインダストリー4.0機能を新たに追加する。(2018/2/16)

機械学習には必須な有効性の検証機能など
群雄割拠の機械学習基盤 専門家が比較するポイントは?
機械学習市場にはここ数年で多くのベンダーが参入してきた。数あるベンダーの中から最適なベンダーを選ぶのは難しいが、専門家はどう見るのか。選定のポイントを聞いた。(2018/2/16)

製造ITニュース:
統合分析プラットフォームの導入を支援する5つの施策でAI実用化を加速
SAS Institute Japanは、AI実用化を加速する統合分析プラットフォーム「SAS Viya 3.3」の導入を促進するための、5つの支援施策「SAS Viya Innovation Program」を開始した。(2018/2/15)

AI(人工知能)やサーバレスのトレンドに対応
キャリアアップをしたいクラウドエンジニアなら当然知っておきたい5つのスキル
近年、クラウドコンピューティングの労働市場はクラウド技術と同じくらい急速に進化している。エンジニアのキャリアアップに役立つ5つの必須スキルを紹介する。(2018/2/12)

Gartner Insights Pickup(48):
企業のデータ責任者は、綱渡りのような仕事をどうすれば成功させられるか
データが価値を生み出す時代に入りつつある今、最高データ責任者(CDO)を任命する企業が増えている。だが、CDOの仕事は綱渡り師のように難しい。成功に近づくためにCDOが採用すべき、6つの戦術を紹介する。(2018/2/9)

期末の資料作成をサポート:
スマホアプリ分析のフラー、アプリの「特急分析レポートサービス」を提供
フラーは、2018年3月末までの限定でアプリ業界に特化した市場や競合の調査・分析を特急で代行する「特急分析レポート」を開始した。(2018/2/5)

AIは使うほど磨かれていく
人工知能(AI)が顧客満足度を高める Microsoft、IBM、GoogleのAPIが組み込まれた世界はどんな姿?
顧客満足度を高めるために人工知能(AI)を活用する企業は少なくない。主要なAIはAPIを用意しており、「Siri」「Alexa」「Google Assistant」などのパーソナルアシスタントなどと連携して活躍の場を広げている。(2018/2/1)

サービス品質の見える化や高付加価値化:
経済産業省が「おもてなしスキルスタンダード」を策定
経済産業省は、サービス品質の見える化や高付加価値化に向けて、サービス産業に携わる現場人材のスキルを標準化、体系化した「おもてなしスキルスタンダード」を策定した。(2018/2/1)

製品選定、4つのチェックポイント
従量課金型BIにありがち? スモールスタートがスモールエンドに
「後から利用者を増やせばいい」とスモールスタートしたBI。だが営業部門などで「使いたい」と要望があっても「使えない」とスモールエンドに。なぜ全社に広がらない?(2018/1/19)

SAS Institute Japanが2018年の戦略を発表:
「SASは難しい」の声を払拭し、AIで価値を生み出す――「SAS Viya 3.3」が目指すもの
SAS Institute Japanが今後の同社のビジネスの核と位置付けるAI(人工知能)プラットフォーム「SAS Viya」とはどういうものか。2018年の戦略説明会から読み解く。(2018/1/30)

Data Veraci@absonne/DataRobot:
新日鐵住金、NSSOLの統合データ解析環境と機械学習プラットフォームを導入
新日鉄住金ソリューションズ(NSSOL)は、同社の統合データ解析環境「Data Veraci@absonne」および機械学習プラットフォーム「DataRobot」を新日鐵住金に導入し、本番環境での運用を開始したことを発表した。(2018/1/25)

分からないことは内部で議論するより「顧客」に聞け!:
PR:プロトタイピングとリーン開発で新たな価値作りに取り組む「じゃらんnet」
リクルートライフスタイルが運営する国内最大級の旅行サイト「じゃらんnet」では、現場のエンジニアとデータサイエンティスト、UXディレクターの連携による迅速な開発を通じて、次々に新しい「価値」作りに取り組んでいる。(2018/1/25)

AI製品開発の現場:
PR:AI活用製品を開発するのに超えるべき4つの阻害要因と、必要な基盤技術
製造業にもIoT化による「モノ」から「コト」へのサービス化の動きが広がりを見せる中、AI技術を活用した新製品、新サービスの開発に関心が集まる。しかし「AI機能を搭載する」といっても簡単なことではない。AIを有効活用し効果的な付加価値を創出するには、超えるべき4つの阻害要因があるからだ。(2018/1/24)

NTTデータ AICYCLE:
分析業務の自動化を実現するAIフレームワーク、航空機部品製造で効果を実証
NTTデータは、企業におけるAIを活用した分析業務の自動化を実現する、分析オペレーション自動化フレームワーク「AICYCLE」を開発した。2018年1月から正式提供を行う。(2018/1/24)

技術者が知っておきたい失敗しない転職活動のコツ(6):
「面接の準備は万全に」――自己アピールのチャンスを生かすための傾向と対策
「今までで一番の失敗は何ですか?」「将来どのような技術者になりたいですか?」など、自身の経験や考えに基づき自由に回答できる“オープンクエスチョン”。今回は、「エピソードトーク」「キャリアビジョン」「チームワーク、コミュニケーション」の3つを例に、その傾向と対策を紹介する。また、面接の事前準備と同じくらい重要な“身だしなみ”についても取り上げる。(2018/1/22)

「投資すべきか否か」から「どの分野で活用すべきか」へ
「AIは超人を生み出す」、2018年にCIOが注目するAIプロジェクトは
第一線のIT幹部へのインタビューによると、2018年もAI(人工知能)プロジェクトへの大掛かりな投資は継続し、企業全体のAI戦略を構築する上でCIOは重要な役割を果たすことになりそうだ。(2018/1/18)

欧州アウトレット責任者が自ら語った:
adidasは、ファクトリーアウトレットでの価格戦略に統計予測をどう生かしているか
国際的スポーツ用品・衣料メーカーのadidasは、統計予測ツールを活用してファクトリーアウトレットにおける価格最適化を行っている。これにより、マージンを確保しながら、在庫を最小化することに成功しているという。(2018/1/16)

悩ましい3大課題を解決:
PR:AIとセンサーを組み合わせた予測サービスなどを備えるインフラ基盤は「ビジネスに寄与する」運用管理者の精神的な負担をどうやって減らすのか
近年、ビジネスとITの距離が急速に縮まり、ビジネスにおいてITが担う役割はさらに重要度を増しつつある。これに伴い、運用管理者に対しても、今までのように単にシステムを安定して運用するだけではなく、ビジネスに寄与することが求められてきている。そして今、運用管理者を悩ませている課題は大きく3つある。どうすれば解決できるのだろうか。(2018/1/16)

人工知能ニュース:
企業でのAIを活用した分析業務の自動化を実現するフレームワークを開発
NTTデータは、企業におけるAIを活用した分析業務の自動化を実現する、分析オペレーション自動化フレームワーク「AICYCLE」を開発した。2018年1月から正式提供を行う。(2018/1/12)

製造IT導入事例:
知見やノウハウを結集するデータ解析基盤の運用を開始
新日鉄住金ソリューションズは、同社の統合データ解析環境「Data Veraci@absonne」と機械学習プラットフォーム「DataRobot」を新日鐵住金に導入し、運用を開始した。(2018/1/12)

医療機関やDellの事例から学ぶ
「予測分析にはビッグデータが不可欠」という“常識”を疑え
データ量が多いからといって、必ずしも予測分析の精度が上げるわけではない。データを予測モデルに適用する前に、データを吟味して理解することが肝要だ。(2018/1/12)

北米放射線学会(RSNA 2017)トピックス
「価値に基づく画像診断」にはAIを使いこなす放射線科医が不可欠 AIへの熱狂と現実
第103回北米放射線学会(RSNA 2017)では、人工知能(AI)と深層学習(ディープラーニング)が注目を集めていた。PACS(医用画像管理システム)やVNA(Vendor Neutral Archive)も相変わらず関心の高い話題だった。(2018/1/10)

重要なのはユーザーとデータの「橋渡し」
Intelがこっそり教える「データサイエンティストに必要な素質」とは
ビジネスで扱うデータは増加し続けており、機械学習などデータ分析の機会も増えた。分析担当者には高いスキルが求められるが、本当に必要なスキル、素質とは何なのだろうか。Intel担当者に聞いた。(2017/12/27)

MONOist IoT Forum 東京 講演レポート:
PR:AI活用は既に製造現場改革の現実解、簡単お試しで成果が得られる時代に
ビジネスに変革をもたらすといわれるAIだが、使いこなすためには巨大なコンピューティング環境と専門知識が要求された。マイクロソフトはこのハードルを下げ、製造業の高付加価値化を支えるためのソリューションの拡充を進めている。IoTが生み出す膨大なデータをいかにして分析し、製造現場で活用していくべきか――。「MONOist IoT Forum in 東京」に登壇した日本マイクロソフトの畠山大有氏がAIの実践的活用法を解説した。(2017/12/26)

既に始まっているコンピュータによる意思決定(前編)
コンピュータのスコアリングを使った裁判は適切だったのか?
AI(人工知能)の活用に対する懸念は根強いが、コンピュータによる意思決定は人々の生活に関与している。既に活用されている分野においてなされた決定は、本当に正しかったのだろうか。(2017/12/22)

予測モデルの更新を2カ月から2分に――AI分析の予測モデルを自動更新するNTTデータの新技術
NTTデータは、AI分析の精度維持に必要な予測モデルの更新を自動化する技術「AICYCLE」を開発。予測モデルをモニタリングし、精度低下を検知すると自動的に更新する。(2017/12/21)

FAニュース:
産業用IoTアプリ向け分析基盤、作業時間の短縮に貢献
米ロックウェル・オートメーションは、産業用IoTアプリケーション向けの分析プラットフォーム「Project Scio」を発表した。自動検出プロセスでマッピング作業時間を短縮し、工程中にエラーが発生するリスクも低減できる。(2017/12/13)

ビジネスモデルを変えたい:
「1ドルのセンサーがあれば」 IoT化狙うWalmart
米大手スーパーのWalmart(ウォルマート)が、1米ドルを切るセンサーの実現を熱望している。スーパーマーケットの業界もIoT(モノのインターネット)やAI(人工知能)に強い関心を寄せているのだ。(2017/12/12)

ブリヂストン Toolbox:
トラックやバスの安全運行とトータルタイヤコストの最小化に貢献するツール
ブリヂストンは、トラックおよびバス用タイヤのデジタルソリューションツール「Toolbox」を刷新し、現在展開中のアジア、中近東/アフリカ、欧州、ロシア、南米に続き、2017年12月から日本の一部拠点でも順次運用を開始する。(2017/12/8)

最も人の心を動かす最適な動画広告の制作をサポート:
電通デジタルと電通、「BRAND LIFT CHECKER」を提供開始
電通デジタルと電通は、マスとデジタル媒体向けの動画広告の最適化を実現するサービス「BRAND LIFT CHECKER」の提供を開始した。(2017/12/6)

AWS re:Invent 2017、大量発表の文脈(1):
AWSの機械学習/ディープラーニングサービス、新たな展開とは
Amazon Web Services(AWS)は、2017年11月末から12月初めにかけて開催したAWS re:Invent 2017で、さまざまな分野にわたる大量の発表を行った。本連載では、各分野における発表の文脈を探る。第1回は、機械学習/AI関連の発表について紹介する。(2017/12/6)

Teradata PARTNERS Conference 2017」レポート:
データの少ない若い企業が「データドリブン」への変革を遂げるには?――住信SBIネット銀行の事例
ネット専業銀行としては比較的若い住信SBIネット銀行が、十分なデータの蓄積を持たない中でデータドリブンな企業に変革できたポイントとは何か。担当者が語った。(2017/12/4)

Computer Weekly製品導入ガイド
CRM成功の鍵を握るデータソースのコーディネート
次世代顧客関係管理のためには、データ第1の戦略が求められる。(2017/12/1)

PR:今SAPがAI、機械学習で成し遂げようとしていること
かつて大手を中心に多くの日本企業がグローバル標準のERPパッケージを競うように導入したが、本来の効果を十分に享受できていないといわれている。そのひとつが、基幹の業務を通じて得られる「人」「モノ」「金」のデータ活用だ。こうした企業が蓄積してきた、貴重なデータをよりスマートに生かせるようSAPでは、機械学習、いわゆるAIの機能をアプリケーションに組み込み始めており、人材管理や財務・会計はもちろん、購買・調達、資材管理、CRMなど、幅広い業務の効率化が期待できる。さらにデジタルイノベーションのためのシステムとしてERPと連携する「SAP Leonardo」を組み合わせていけば、新たな価値を創造する、スピーディーなデジタル変革も実現できるという。(ITmedia エグゼクティブ 浅井英二)(2017/11/27)

データ活用を「課題」から「チャンス」に:
PR:社内の誰もがデータを使えれば、ビジネスに何が起こる? 「データレイク」が企業を変える
「データ活用が重要なのは分かっているが、どこから手をつけていけばいいのか分からない」――そんな悩みを持っている企業は多い。データ活用を「課題」ではなく「ビジネスを変革する力」にするために必要な環境とはどのようなものだろうか?(2017/11/28)

製造ITニュース:
AIの検証、導入、活用を総合的に支援するAI活用基盤
NECは、AIの検証から導入、活用までのプロセスを総合的に支援するAI活用プラットフォーム「NEC Advanced Analytics Cloud with 異種混合学習」を発売した。AIを活用したソリューション開発の迅速化を支援する。(2017/11/27)

「The Next Platform」で読むグローバルITトレンド(16):
続・ハードウェアはこれからのデータベースの在り方をどう変えるか――ストーンブレーカー氏が語る機械学習への進化
これからのデータベースの在り方について、リレーショナルデータベース技術のパイオニアの1人であるマイケル・ストーンブレーカー氏に話を聞いた。今回は、同氏へ行ったインタビューの後編をお届けする。(2017/11/24)

“日本が知らない”海外のIT:
「定額制サービス」普及のカギは? 米国で広まるデータ・AI活用
米国では「サブスクリプションボックス」と呼ばれる定額制サービスが好調だ。定額制サービスを定着させるカギは「パーソナライズ」だという。(2017/11/23)

ディープラーニングモデルのオープンフォーマットのエコシステムが拡大:
AWS、MicrosoftやFacebookなどが推すAIフォーマット「ONNX」をサポート
ディープラーニングモデルのオープンフォーマット「ONNX」をサポートする、MicrosoftやFacebookなどの企業グループにAmazon Web Services(AWS)が加わった。(2017/11/20)

“いま”が分かるビジネス塾:
「経営」と「人事」に距離がある企業は成長が難しい理由
「HRテック」――近年このキーワードを耳にする機会が増えている。人材関連分野は、「人がやる仕事」という一般的なイメージとは異なり、AIなどの新しいテクノロジーとの親和性が高い。各企業が人事のデジタル化を急ぐ背景や、導入の課題などについて考察した。(2017/11/20)

開発生産性を高め、AI、IoT関連開発を簡素化:
Microsoft、Apache Sparkベースの「Azure Databricks」や新しいAI、IoT、機械学習ツールを発表
Microsoftは開発者向け年次イベント「Microsoft Connect();2017」において、同社の新しいデータプラットフォーム技術とクロスプラットフォーム開発ツールを発表した他、開発者がAIをアプリケーションに組み込み、継続的なイノベーションやデプロイを行うための主要なシナリオや方法も提示した。(2017/11/17)

「サーバ数を確保しないと分析が進まない」課題を解消へ:
日立、FPGA活用でビッグデータ分析を「最大100倍に高速化」する技術を開発
日立製作所は、FPGAを活用してHadoopによるビッグデータ分析を高速化する技術を開発した。同技術は、「FPGAに向けたデータ処理手順の最適化」や「データ形式を解析し、高速なデータ処理を行う回路の設計」によって実現した。(2017/11/16)

ひと目で分かる図版付き
人工知能(AI)はどのような技術で構成されているのか?
AIアプリケーションは、モノリシック(単一)なツールではなく、高度な機能を提供するために、さまざまなツールや技術の集合体として構築されている。ひと目で分かる図版で説明する。(2017/11/16)

PR:「4万6200時間分の仕事を150時間で」──AIはビジネス活用の検討段階ではなく“実用段階”に入っている
(2017/11/17)

Computer Weekly製品導入ガイド
データの価値を引き出す「システム・オブ・インサイト」
データ管理は技術管理の結果ではなく、ビジネスの結果を出すことを指向しなければならない。(2017/11/15)

CMSと関連製品群を刷新:
「Sitecore Experience Cloud」が実現するもの――データ統合、機械学習、マーケティングオートメーション
新たに発表された「Sitecore Experience Cloud」で何が変わるのか。「Sitecore Digital Marketing Summit 2017」の講演からポイントを探る。(2017/11/14)

「The Next Platform」で読むグローバルITトレンド(15):
ハードウェアはこれからのデータベースの在り方をどう変えるか――ストーンブレーカー氏に聞いた
データベースの世界において、次々に革新を生み出してきたマイケル・ストーンブレーカー氏には、最近のハードウェアの進化がどう見えているのだろうか。SSDや3D Xpointなどの新ハードウェアがデータベースに与える影響について、同氏へ行ったインタビューの前編をお届けする。(2017/11/14)



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。