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「データサイエンティスト」最新記事一覧

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)

CEATEC 2016 開催直前情報:
トンネル工事の監視などIoTの国内事例も、日本NI
日本ナショナルインスツルメンツ(日本NI)は、2016年10月4〜7日に開催される「CEATEC JAPAN 2016」で、「IoT(モノのインターネット)の実現に必須のセンサー計測とデータ管理ソリューション」を展示テーマとし、IoT事例や具体的なソリューションを紹介する。国内導入事例として、錢高組の「トンネル工事でのモニタリングシステム(Tunnel Eye)」を展示する。(2016/9/28)

動き始めた「ラーニングアナリティクス」【第2回】
教育ビッグデータ分析「ラーニングアナリティクス」に必須な“4つの機能”とは?
膨大な学習履歴を価値に変える「ラーニングアナリティクス」。そのシステムはどのような仕組みを持つのか。教育機関にどのようなメリットをもたらすのか。詳しく説明する。(2016/9/28)

Computer Weekly製品ガイド
グラフデータベース技術の進化
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。(2016/9/28)

広告ROI向上に独自システムを開発:
“代理店任せ”の限界とは? 「HOME'S」運営のネクストがWeb広告運用のインハウス化に挑む理由
大手不動産・住宅情報サイト「HOME'S」などを運営するネクストが広告運用のインハウス化に取り組んでいる。巨大Webサイトを軸にした事業会社が広告代理店依存からの脱却を目指す真意はどこにあるのか。(2016/11/10)

AIベースのアプリも構築可能:
セールスフォース・ドットコム、SalesforceにAI機能を組み込む「Salesforce Einstein」を発表
セールスフォース・ドットコムは、Salesforceのクラウドサービスに人工知能(AI)を組み込む「Salesforce Einstein(セールスフォース アインシュタイン)」を発表した。(2016/9/23)

【連載】行動経済学で理解する次世代マーケティングキーワード 第3回:
「ダミー選択肢」――なぜか高額商品を選ばせてしまう不思議な力
売り上げ向上のポイントは単純にいえば「より多く」そして「より高く」買ってもらうことに尽きる。良いものを作りその価値を適切な形で訴求するのはもちろん、他にできることといえば?(2016/10/10)

医療機器ニュース:
生命保険に医療ビッグデータを活用する共同研究を開始
第一生命保険と日立製作所は、医療ビッグデータを生命保険事業に生かすための共同研究を開始した。将来の疾病罹患や予後を予測するモデルを構築することで、保険の引き受けや支払い査定機能の高度化、新たな保険商品の開発などを目指すという。(2016/9/21)

特集:小学生の「プログラミング教育」その前に(4):
「プログラミング教育」はICTを活用した新たな“学び”のシンボル――小学校で成功させるためのポイントと実践事例
政府の新たな成長戦略の中で小学校の「プログラミング教育」を必修化し2020年度に開始することが発表され多くの議論を生んでいる。本特集では、さまざまな有識者にその要点について聞いていく。今回は小金井市立 前原小学校 校長の松田孝氏。(2016/9/15)

第一生命と日立、医療ビッグデータを生命保険事業に活用する共同研究を開始
第一生命と日立は、「保険アンダーライティング機能」(保険の引き受け・支払い査定機能)の高度化や、新たな保険商品の開発などを目指し、医療ビッグデータ活用の共同研究を開始した。(2016/9/7)

NEC、大規模データを蓄積・管理するクラウド型DWH基盤を提供
NECは、大クラウド型で大規模データの高速処理を実現する「ビッグデータ分析基盤Data Platform for Analyticsサービス」の販売を開始。データ量1TBからのスモールスタートにも対応するという。(2016/9/2)

クラウド版に先行して3種の新機能を搭載:
PR:データ分析と視覚化をデスクトップで手軽に!「Oracle Data Visualization Desktop」が現場のデータ活用を加速する
「現場の業務ユーザーが使いやすいBIツールを導入し、社内のデータ活用を推進したい」──そんな悩みを持つ企業に適するツールが「Oracle Data Visualization Desktop」だ。Excelファイルやデータベース内のデータを手軽に可視化/分析できる同ツールにより、企業は全社レベルのデータ活用をさらに加速することができる。[ビッグデータ][Big Data](2016/8/29)

「ビッグデータプロジェクト」の進め方(1):
もし、あなたが「“ビッグデータプロジェクト”を任せる。何とかするように」と言われたら
「ビッグデータプロジェクトを始めることになった」ら、具体的に何をするのか。本連載は、「ビッグデータプロジェクトの“進め方”」を業務視点/ビジネス視点の両面から体系的に理解し、具体的に実践していく方のためのナレッジアーカイブです。第1回目は、「ビッグデータとは何か」の基礎と、「ビッグデータ基盤の概要とメリット」を解説します。(2016/8/25)

セキュリティとコストパフォーマンスの視点で考える
クラウドSparkの導入、思い込みとは正反対の「本当のメリット」とは?
「Apache Spark」の商用ディストリビューションの多くには、クラウドのオプションが用意されており、顧客から人気を博している。だからといって、それがあらゆる状況で役に立つわけではない。(2016/8/15)

フェイルオーバー計画が必要な理由
機械学習に起こり得る3つの障害、外部からの攻撃にどう対処すべきか?
機械学習モデルには脆弱性と障害がつきものだ。本稿では障害の発生原因と、障害発生時にもユーザーの作業を中断させないためのフェイルオーバー計画について説明する。(2016/8/15)

アクセルスペースと協業:
電通宇宙ラボ、「宇宙ビッグデータ」を活用したビジネスを始動
電通の社内横断組織「電通宇宙ラボ」はアクセルスペースとの協働により、宇宙ビッグデータを活用した事業開発やマーケティング活動への応用を提案していくと発表した。(2016/8/8)

日立製作所、最大100倍高速化のセルフBI向けデータ処理技術を開発
データ分析速度を最大100倍に高速化する技術を開発し、この技術を利用したリアルタイムデータ分析システムのプロトタイプも構築している。(2016/8/4)

FPGA内でデータを高速に並列処理:
データ分析速度を100倍高速に──FPGAを利用、日立が新技術
日立製作所は、FPGAを利用してカラム型データベースのデータ分析速度を最大100倍に高速化する技術を開発した。(2016/8/4)

情シス“ニュータイプ“の時代:
どうしたら“頼りになる専門家チーム”が育つのか 大阪ガスの河本氏に聞いてみた
AIやIoTといった言葉がメディアを賑わし、こうしたトレンド技術をビジネスに生かそうと考える企業が増えている。大阪ガスのデータサイエンティスト、河本氏は、こんな時こそ技術畑で育ってビジネスも分かる人間が必要だと話す。(2016/8/3)

非構造化データの分析に
ビッグデータ分析の隠れた本命、「深層学習」の底力とは?
複雑な解析問題を扱うために設計されている深層学習ソフトウェアは非構造化データを扱うときに最も効力を発揮する。(2016/8/1)

動き始めた「ラーニングアナリティクス」【第1回】
AIブームが後押し? 「ラーニングアナリティクス」が教育界の“熱い話題”になった理由
教育関係者の関心が高まりつつある「ラーニングアナリティクス」。そもそもラーニングアナリティクスとは何か。注目の背景には何があるのか。詳しく解説する。(2016/8/1)

高給なデータサイエンティストはいらない
「専門家はいません」でもサクサク進む簡単データ分析術
業務実績や経済動向の指標データをリアルタイムで解析し将来動向を予測する動きが多くの企業で進んでいる。高精度の予測には高度なスキルを持ったデータサイエンティストの存在が不可欠というわけでもない。(2016/8/1)



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。