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「データサイエンティスト」関連の最新 ニュース・レビュー・解説 記事 まとめ

「データサイエンティスト」に関する情報が集まったページです。

Weekly Memo:
アイデアは現場にある、問題は“それをどう拾うか” KPMGの調査で分かった「デジタル変革の勘所」
デジタル変革への取り組みに対し、グローバルと日本の企業のCEOにはどのような違いがあるのか。KPMGコンサルティングが、自らの調査結果をもとに解説した内容が興味深かったのでお伝えしたい。(2018/10/15)

紙からWebへのシフト:
人工知能にカワイイ服を“作って”もらう? カタログ大手「ニッセン」のディープラーニング活用
かつて紙のカタログで人気を博した通販大手の「ニッセン」だが、今は売り上げが伸び悩み、Web通販へのシフトを迫られている。売り上げ回復のカギとして、同社は今ディープラーニング活用に本腰を入れているのだという。(2018/10/15)

CPU処理に対して機械学習を50倍に加速すると主張:
NVIDIA、大規模データ分析や機械学習向けGPUアクセラレーションプラットフォーム「RAPIDS」を公開
NVIDIAは、大規模データアナリティクスや機械学習のパフォーマンスを高めるオープンソースソフトウェア(OSS)のGPUアクセラレーションプラットフォーム「RAPIDS」を公開した。(2018/10/12)

「AI」エンジニアになるための「基礎数学」再入門(1):
AIは「単なる関数」、数学は「言語の一つ」、「文系出身」でも問題ない――Pythonで高校数学の範囲から学び始めよう
AIに欠かせない数学を、プログラミング言語Pythonを使って高校生の学習範囲から学び直す連載。初回は、「AIエンジニア」になるために数学を学び直す意義や心構え、連載で学ぶ範囲について。(2018/10/10)

「Amazon SageMaker」「Cloud AutoML」を解説
機械学習を使いやすくするAWSとGoogleのクラウドサービス、その利点は
機械学習はデータサイエンスのスキルを必要とする複雑なテクノロジーだ。Amazon、グーグルなどのクラウドプロバイダーはAIをもっと使いやすいものにすることを目指しているが、まだ改善の余地もある。(2018/10/10)

これからのAIの話をしよう(覆面AIベンダー編):
「開発の丸投げやめて」 疲弊するAIベンダーの静かな怒りと、依頼主に“最低限”望むこと
AI(人工知能)開発を丸投げするクライアントの「いきなり!AI」に苦悩するAIベンダー。データサイエンティストのマスクド・アナライズさんに、AI開発現場の実態と、依頼主に最低限望むことを聞いた。(2018/10/9)

自国での学びをキャリアに生かす:
メルカリに外国人社員44人が入社 故郷を離れ「フリマのグローバル化」に協力
メルカリに118人の新卒・中途社員が入社。そのうち44人は米国・カナダ・インドなど外国籍だ。外国人社員は「自国での学びをキャリアに生かしたい」などと意気込みを語った。(2018/10/1)

AI開発の裾野拡大と自由度向上:
Microsoft、「Azure Machine Learningサービス」に自動機械学習機能を統合し、Python SDKを追加
Microsoftは、現在プレビュー段階にある自動機械学習機能を「Azure Machine Learningサービス」に統合中だ。さらに同サービスへ、Pythonプログラミング言語用のSDKを追加した。(2018/9/28)

Power BIにも搭載へ:
機械学習プロセスを全体的に自動化、Microsoft Igniteで発表の「Automated Machine Learning」とは
Microsoftは2018年9月下旬に開催した「Microsoft Ignite 2018」で、機械学習パイプラインを大幅に自動化する「Automated Machine Learning(Automated ML)」を発表した。Microsoft Azureの機械学習サービスであるAzure Machine Learningの一機能として提供される。(2018/9/27)

60%の企業がAIの責任問題を危惧:
AIによる意思決定を透明化するIBM Cloudサービスが登場
IBMは、AIのバイアスを検出し、AIがどのように意思決定を行ったかを説明可能なサービスの提供を開始した。AIに新たな透明性をもたらし、AIをより活用できるようになるという。研究者向けにオープンソースのツールも用意した。(2018/9/21)

Product 360、IICSはどのような効果があったのか
三越伊勢丹、クックパッド 効率的なデータ管理のための基盤づくりを語る
インフォマティカのデータ管理システムを使ったデータの連携や統合について、三越伊勢丹グループ、クックパッドの事例を紹介する。(2018/9/21)

HR Techは人事にとって魔法か、それとも脅威か:
リクルート、AIにエントリーシートを採点させる真の狙い
リクルートがエントリーシートを熟練面接官並みの精度で自動採点するAIを開発、自社の新卒採用で成果を上げている。将来は他社にサービスとして売り込む方針。(2018/9/20)

開発現場に“データ文化”を浸透させる「データ基盤」大解剖(終):
いかにデータ基盤を活用するか? 組織全体でデータドリブン文化を作り上げるためのスモールステップ
「ゼクシィ縁結び・恋結び」の開発現場において、筆者が実際に行ったことを題材として、「データ基盤」の構築事例を紹介する連載。最終回は、「データ活用文化を、どのように組織に装着するか」についてお伝えします。(2018/9/20)

デジタルトランスフォーメーション(DX)に不可欠
いまさら聞けない「機械学習」とは何か? 「AI」との関係は?
機械学習をはじめとする人工知能(AI)技術が勢いを増している。こうした技術はIT投資の次の波になり、競走上の強みをもたらす可能性がある。(2018/9/19)

博士号を持つメンバーは後でいい
データサイエンスチームに必要な“9つのプロフェッショナル”
データサイエンス分野は、企業がデジタル経済で成功を収めるのに不可欠な要素になっている。本稿では、掛けた費用に見合う価値を得るためのデータサイエンスチーム編成方法を考える。(2018/9/19)

これからのAIの話をしよう(日本編):
なぜ日本は人工知能研究で世界に勝てないか 東大・松尾豊さんが語る“根本的な原因”
なぜ日本はAI(人工知能)の研究開発で米国や中国に勝てないのか。ディープラーニング研究の第一人者、東京大学の松尾豊特任准教授が日本の問題点を解説する。(2018/9/18)

PR:「脱Excel」はもう古い!? リクルートのTableau活用はここまで進化している
BIプラットフォーム「Tableau」を早くから導入し、分析業務のスピードアップを図ってきたリクルートライフスタイル。最近では、用途やユーザーも広がっており、機械学習などを手掛けるデータサイエンティストもTableauを活用しているのだという。(2018/9/19)

「運がよかった」 “AIが考えた”日清の新商品 甘くない開発の舞台裏
日清食品が9月3日に発売した「カレーメシ」の新商品は、AI(人工知能)を駆使して生まれた一品だ。約2400万通りの食材の組み合わせから、AIがレシピを選定した。(2018/9/14)

明治安田生命、保険商品の収支分析などにAIを活用――NSSOL提供の機械学習プラットフォーム「DataRobot」を導入
明治安田生命は、AIを活用したデータ分析基盤として、新日鉄住金ソリューションズ(NSSOL)が提供する機械学習プラットフォーム「DataRobot」を導入。保険商品の収支分析や資産運用のマーケット分析などに活用する。(2018/9/13)

今問われるCDOの役割(1):
デザイン思考とアジャイル経営が、企業活動の根幹になる――SOMPOホールディングス グループCDO 楢崎浩一氏
デジタルトランスフォーメーションのトレンドが進む中、デジタルビジネスに特化した部署を作るケースが増えてはいる。だが、その多くが局所的な取り組みに終始し、デジタル戦略を推進するCDO(Chief Digital Officer)という役割も、言葉だけが独り歩きしている傾向も見受けられる。ではデジタル戦略とはどのように推進すべきものなのか? CDOの役割とは何か?――第一線で活躍しているCDOに、その職務の意義と具体像を聞く。(2018/9/21)

PR:AIビジネス活用の鍵は「チャットbot」にあり──リコージャパンが開発するAIツール、完成度を高めるコツは
(2018/9/10)

従来のデータサイエンティストの領域ではない
AI成功の鍵はアルゴリズムではなくエンジニアリング
AI技術や機械学習技術を使ったシステムは管理が難しい。堅固で安定した稼働を実現するためにはエンジニアの関与が必要だ。AIシステムの構築と従来のデータサイエンスの取り組みを同じように考えてはいけない。(2018/9/7)

真説・人工知能に関する12の誤解【特別編】:
コールセンターの退職予備軍をAIで予測し、半年で離職者を半分にできた理由
「3カ月後に辞めてしまうオペレーターを予測してほしい」。そんな依頼を通信サービス会社から受け、実際に半年で95%まで予測精度を高め、退職予備軍の離職を予防したという事例があります。しかし、そのプロジェクトも順風満帆というわけではなく、三度の失敗を経験していたのです。(2018/9/5)

真説・人工知能に関する12の誤解【特別編】:
AI開発プロジェクトは成功までに3回失敗する、でも決して折れてはならない
データサイエンティストとして、数々のAI開発プロジェクトを経験したトランスコスモスの北出さんは「AI開発プロジェクトが成功するまでには、大体3回は失敗する」と話す。一体どんな失敗をしてしまうのでしょうか。その理由と合わせて解説します。(2018/9/3)

GCPのエコシステムは育成途上?
Google Cloud PlatformとAWS、Azureのパートナー戦略を比較 成功者は?
Googleは、サードパーティーベンダーとの関係を改善し、同社のテクノロジーを企業に浸透させようと、Google Cloud Platformエコシステムの拡大を模索している。(2018/9/3)

NVIDIA GPUに最適化されたコンテナをAzureで実行:
「NVIDIA GPU Cloud(NGC)」が「Microsoft Azure」をサポート
「NVIDIA GPU Cloud(NGC)」のサポート対象プラットフォームに「Microsoft Azure」が加わった。NGCのコンテナレジストリで提供されるGPUアクセラレーテッドコンテナを、NVIDIA GPUを搭載するAzureの3つのインスタンスタイプで実行できるようになった。(2018/8/31)

各種クラウド機能の適用基準とは:
変わる「リフト&シフト」の意味――既存システムのクラウド移行、成功のポイント
AI、IoT、データ分析など、ITを活用して新しいビジネスに取り組む企業が増えている。その実践基盤として不可欠となるクラウドだが、デジタル変革に真に生かすためにはどのようなポイントを押さえておけばよいのだろうか。クラウド移行やサービス選定の考え方をアクセンチュアに聞いた。(2018/9/6)

真説・人工知能に関する12の誤解【特別編】:
あなたたちは、本当に「AI開発プロジェクト」をやる気があるのか?
データもない、分析技術もない、開発するエンジニアもいない――。AIを開発しようという企業には「3つのカベ」が立ちはだかるといわれていますが、それよりももっと根本的な「当事者意識」の問題があるのを知っていますか?(2018/8/30)

自己稼働、自己保護、自己修正を実現:
PR:Oracleが約20年かけて開発してきた自動化技術の集大成「自律化」とクラウドによってDB管理者の業務はどう変わるのか
2017年に発表されたばかりの「Oracle Autonomous Database」は、大規模システムを抱える企業の要望にどう応えるのか。DB管理者の業務をどう変えるのか。日本オラクルが2018年7月27日に開催した「Oracle Innovation Summit Tokyo 2018」の基調講演において、Database Server Technologiesのマスタープロダクトマネジャーを務めるマリア・コルガン氏が語った内容から解説する。(2018/8/29)

DWHの常識を覆す新サービスが登場:
PR:簡単に使えて高速、柔軟に拡張可能な自律型DWHサービス「Oracle Autonomous Data Warehouse Cloud」が企業にもたらすメリットとは?
これまでの常識を覆すDWHがクラウドに登場した。データをロードするだけで簡単に使えて、しかもチューニングなしでオンプレミスのOracle Exadataよりも高いパフォーマンスを発揮する自律型DWHサービス「Oracle Autonomous Data Warehouse Cloud」だ。同サービスを使うことで、企業はどのようなメリットを得られるのだろうか?(2018/8/28)

NoSQLデータベース市場が高成長
63.2%の企業がアナリティクスにクラウドDWHを積極利用 IDC Japanが発表
IDC Japanが国内ビッグデータ/アナリティクス(BDA)ソフトウェア市場の概況と、2022年までの市場予測を発表した。市場は非構造データの活用がさらに進む見通し。ユーザー企業調査から見た市場拡大における課題とは。(2018/8/27)

AIはパターンマッチングを超えられるか?(前編)
パターンを学習する「機械学習」でできること、できないこと
機械学習、深層学習は与えられたデータセットからパターンを学習し、パターンマッチングを行う。実務分野に応用されて成果を出す一方で、機械学習がうまく適用できない分野も見えてきた。(2018/8/24)

Google Cloud Next ‘18発表まとめ(4):
Cloud ML Engineに「scikit-learn」と「XGBoost」が追加、AutoMLは自然言語と翻訳に対応
Google Cloud Next ’18における発表を技術的に解説する本連載。今回は機械学習/AIに関連して、Cloud ML Engineへの「scikit-learn」と「XGBoost」の追加、およびCloud AutoMLのNatural Language Translation対応について解説する。(2018/8/21)

日本でも60日以内に提供開始予定:
企業でAIをより簡単に活用――Dell EMC、「Dell EMC Ready Solutions for AI」をリリース
Dell EMCは、企業のAI活用を支援する新ソリューション「Dell EMC Ready Solutions for AI」を提供開始した。「Machine Learning with Hadoop」と「Deep Learning with NVIDIA」という2つのパッケージを用意している。(2018/8/10)

「ガートナー データ & アナリティクス サミット 2018」レポート
アサヒビール×JAL×SOMPOホールディングス、データ活用のための組織と人材を語る
データ分析を担う人と組織はどうあるべきか、企業においてデータサイエンスに取り組む3人の担当者が語り合った。(2018/8/9)

求人数ではRuby、C、Python:
年収が高いプログラミング言語は「Go」――「Scala」と「Python」が続く
ビズリーチは「プログラミング言語別年収ランキング2018」を発表した。1位は年収の中央値が600万円の「Go」、2位は「Scala」、3位は「Python」。スクリプト言語が多く、求人数ではRuby、Python、Cが際立っている。(2018/8/8)

今日のリサーチ:
デジタルマーケターの転職、約7割が「ミドル層」の採用ニーズを実感――ウィンスリー調べ
デジタルマーケティング専門人材会社のウィンスリーは、デジタルマーケターの転職におけるインサイト調査を実施しました。(2018/8/8)

機械学習のニーズ高まる:
プログラマーの言語別年収ランキング、2位は「Scala」 1位は……?
使えると高い年収が得られるプログラミング言語は?――ビズリーチ調べ。(2018/8/7)

チャットbotや仮想アシスタント、拡張アナリティクスなど:
数年以内に職場への導入が始まる6つの技術――Gartnerが解説
Gartnerは、2〜5年以内に広く導入されるようになると予想した6つの「デジタルワークプレース技術」について解説を公開した。いずれも職場での働き方を大きく変える可能性を秘めている。(2018/9/3)

データサイエンティスト不足に悩んだ「LIFULL」 突破のカギは、機械学習の自動化
データは増え続けているのに、それを分析する人手が足りない――。そんな企業は少なくないだろう。住宅情報サイトを運営するLIFULLも、データ分析チームに依頼が殺到し、困っていた。彼らはどのようにしてこの苦境を乗り越えたのだろうか。(2018/8/2)

宇宙開発:
宇宙データ無償提供基盤の開発を加速へ、21社参加のアライアンスが発足
さくらインターネットは、政府の衛星データをはじめとする宇宙データの利活用を促進する民間組織「xData Alliance」の発足会見を開いた。同社が経済産業省から受託して構築中の宇宙データ無償提供基盤「Tellus」を基に、21の事業者と研究機関、団体が参画して活動を進める。(2018/8/1)

ダイジョブ・グローバルリクルーティング:
グローバル転職求人倍率のトップは「製造業」【2018年5月末時点】
ダイジョブ・グローバルリクルーティングは、2018年5月末時点のグローバル転職求人倍率について発表した。(2018/7/30)

ヴァリューズとクレディセゾン共同開発の「eMark+」を使用:
オムニバス、インターネット行動ログを活用した「顧客インサイト分析サービス」を提供
オムニバスは、「顧客インサイト分析サービス」の提供を開始した。(2018/7/27)

MONOist IoT Forum 名古屋2018(後編):
「モノ売り強者」が「コト売り」に挑戦する理由、村田製作所の場合
MONOist、EE Times Japan、EDN Japan、スマートジャパン、TechFactoryの、アイティメディアにおける産業向け5メディアは2018年7月12日、名古屋市内でセミナー「MONOist IoT Forum in 名古屋」を開催した。名古屋での同セミナー開催は2度目となる。(2018/7/27)

Google Cloud、SQL文で機械学習ができる「BigQuery ML」を提供開始
Googleは2018年7月25日(米国時間)、Google Cloud Platform(GCP)で、ユーザーがSQL文を書くことにより機械学習が実行できる「BigQuery ML」を、ベータ版として提供開始したと発表した。(2018/7/26)

ITmedia エグゼクティブセミナーリポート:
消えゆく情シスと輝き始める情シス――ビジネス革新をけん引できるかどうかが分かれ目に
テクノロジーの爆発的な進化により、ビジネス環境や企業の働き方は、これまでとはまったく異なるものへと変化している。この変化に対し、情報システム部門のリーダーは、いかに向き合っていけばいいのだろうか。(2018/7/23)

「昔は泥臭い作業だった」 トンネル点検にAI、東京メトロが土木を“スマート化”
東京メトロが、トンネルの維持管理や補修計画にAI(人工知能)を活用する実験を始めている。現場の写真や作業員が入力した記録などから、ひび割れや剥離が起きそうな箇所を予測する。(2018/7/20)

「物理的に」データに触れさせる案も
Airbnbが実践するBIベストプラクティスは使いやすさファースト
AirbnbとUnivision Communicationsが「Real Business Intelligence」カンファレンスで、成長促進とコスト削減の一助とするために使っているBI戦略を紹介した。(2018/7/20)

セルフサービスBIで本当にいいの?
安易なセルフサービスBI導入には“落とし穴”が潜んでいる
データ分析の属人化を防ぎ全社規模で迅速な意思決定を促すマルチユースBI。エンタープライズBIとセルフサービスBIの長所を兼ね備え、企業のあらゆるシーンで活用できる。(2018/7/19)

表示の整合性を保つ
企業幹部の心を動かす優れたデータ可視化、7つの実践手法
データの可視化によって表示するデータが正しく解釈されるには、表示の整合性が必要だ。本稿で紹介する設計手順に従えば、表示の信頼性を高めることができる。(2018/7/17)



ビットコインの大暴騰、「億り人」と呼ばれる仮想通貨長者の誕生、マウントゴックス以来の大事件となったNEM流出など、派手な話題に事欠かない。世界各国政府も対応に手を焼いているようだが、中には政府が公式に仮想通貨を発行する動きも出てきており、国家と通貨の関係性にも大きな変化が起こりつつある。

Amazonが先鞭をつけたAIスピーカープラットフォーム。スマホのアプリが巨大な市場を成したように、スマートスピーカー向けのスキル/アプリ、関連機器についても、大きな市場が生まれる可能性がある。ガジェットフリークのものと思われがちだが、画面とにらめっこが必要なスマホよりも優しいUIであり、子どもやシニアにもなじみやすいようだ。

「若者のテレビ離れが進んでいる」と言われるが、子どもが将来なりたい職業としてYouTuberがランクインする時代になった。Twitter上でのトレンドトピックがテレビから大きな影響を受けていることからも、マスメディア代表としてのテレビの地位はまだまだ盤石に感じるが、テレビよりもYouTubeを好む今の子ども達が大きくなっていくにつけ、少なくとも誰もが同じ情報に触れることは少なくなっていくのだろう。