最新記事一覧
AI技術は今後、ネットワークにもより強い影響を与えるようになると考えられる。ただしAI技術を導入しさえすれば、運用がうまくいくわけではない。無線LANでAI技術を使うには何が必要なのか。
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SASは2024年の金融サービス業界のテクノロジーとトレンド予測を発表した。銀行破綻の増加、生成AIによる詐欺の洗練、気候変動による保険業界の危機、AIを利用したリスク管理の強化などが予測されている。
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TechFactory会員の皆さまに、注目のセミナー情報をお届けします。
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日本企業でデジタルレジリエンシーを備えていると言い切れる企業はわずか3割しかない。経営幹部がレジリエンシーを重視している一方、現場が追い付かない状況が明らかになった。
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AI技術を活用することで、農業が直面しているさまざまな問題が解決する可能性があると専門家は指摘する。農業にAI技術はどのように生きるのか。具体的な効果を探る。
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ビジネスを加速させるために、組織でのAI（人工知能）活用が進む。一方で理想と現実には乖離（かいり）があるのも事実だ。AIプロジェクトのあるべき姿を実現するという「SAS Answers Cloud」の性能は果たして。
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MLBが所属球団向けに運用するデータ分析ツールが「Statcast」だ。GCPをベースにしているというStatcastは、球団にどのようなデータを提供するのか。
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VMwareの買収に向けて、半導体メーカーの米Broadcomが米VMwareとの交渉に入ったとの報道が海外で相次いでいる。Broadcomは近年、ファイバーチャネルスイッチベンダ大手の米Brocadeや米CA Technologiesなど、買収による拡大路線を積極的に取り組んでいる。
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金融業は増加するマネーロンダリング活動との戦いを余儀なくされている。対抗手段として一層力を入れているのが、AI技術の利用だ。
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新型コロナウイルス感染症の防止策として英国でロックダウンが実施されたとき、銀行は支店の休業を余儀なくされた。調査データによれば、この経験がインターネットバンキングの普及につながった可能性がある。
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データ分析ソフトの老舗であるSASが新たな挑戦を表明した。IPOの意向発表、日本法人社長就任会見を通じて、その理由と思惑を探ってみたい。
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浜銀総研とSASは、金融機関に向けたデータ利活用人材育成トレーニングを共同開発し、2021年10月25日から1回目のトレーニングを開講する。MCIFデータを駆使するデータ活用人材の育成を支援する。
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マネーロンダリング対策技術に関する調査の結果から、金融機関の間で機械学習を含むAIの導入が拡大していることが明らかになった。これらの採用が進む要因とは。
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トーマツとSAS Institute Japanは、金融機関が貸出先の信用を評価するためのツールの開発とその導入に向けたサービスを開始する。金融機関向けにそれぞれリスク評価ツールを提供してきた両社のノウハウを組み合わせた。
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新型コロナウイルス感染症のためリモートで練習するしかなかった英国ボート競技チームは、2021年の東京五輪に向けた選手のトレーニングプログラム策定と選手選定に、データを積極的に活用した。その中身とは。
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SASは、調査レポート「From Crisis to Opportunity : Redefining Risk Management」を発表した。銀行のシニアエグゼクティブを対象に、リスクマネジメントの実態を調査した。コロナ禍によって銀行の危機管理はどのように変化したのか。
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SASは、Azureに加えて新たにAWSやGCP、Red Hat OpenShiftで同社のAIプラットフォームを展開すると明らかにした。高度なデータ分析を売りにするベンダーとして、機能を優先する分クラウド展開には慎重な姿勢を保ってきた同社の変化と、今後のクラウド戦略を聞いた。
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SASは、AI／アナリティクスプラットフォーム「SAS Viya」に、セルフサービス型データ分析を支援する「SAS Studio Analyst」と、アナリティクスにおけるデータガバナンスを支援する「SAS Information Governance」を追加した。
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これからデータ分析を使った意思決定環境の構築を目指す場合企業には「アナリティクストランスレーター」としてのスキルを持つ人材の育成が必要だという。
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SASは、探索的データ分析ソフトウェア「JMP」の最新版「JMP 16」と「JMP Pro 16」の提供を開始した。ドラッグ＆ドロップでグラフを作成できる「グラフビルダー」の機能などを追加した。
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SASは、Microsoft Azureで「SAS Viya」の提供を開始する。顧客は、クラウド環境でSASの分析機能を確実に実行でき、最新機能を簡単に利用できるようになるという。SASとMicrosoftは、共同ソリューションとして「Azure Marketplace」でSAS Viyaの「Predict ＆ Plan Consumer Demand」を提供する。
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製造業を取り巻く環境が厳しさを増す中、DXへの期待が高まっている。しかし、日本の製造業で、DXで成功している企業はまだまだ少ない。その要因と解決策としてはどういうことがあるのだろうか。
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日本の物流DXをリードするTech企業がコロナ禍の物流窮迫を目の当たりにして考えたのは、とても人間的な技術展望だった。物流ラストワンマイルの技術動向と併せてこれからの物流の在り方を考える。
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DX推進を目指す際、避けては通れないのが今までにないデータの収集や最新技術の活用だ。約5000社の顧客を持つニチレイロジグループはコールドチェーンのDXを進めるに当たり、680万枚にも上る紙のプロセスをデジタル化し、さらに自動走行ロボットやAIを活用した業務そのものの改革を推進する。本稿はその詳細をレポートする。
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データアナリティクスの専門企業であるSAS Institute Japanは2020年11月25日にオンラインイベント「SAS FORUM JAPAN 2020」を開催した。本稿では、その中でタイヤから得られるデータを価値として転換することを目指した「TOYO TIRE タイヤセンシング技術コンセプト」について説明したTOYO TIRE 技術開発本部 先行技術開発部 榊原一泰の講演内容をお伝えする。
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新型コロナウイルス感染者との接触追跡を実現する手段はさまざまだ。ベンダー各社はプライバシーに配慮し、インストールの手間を省いた職場向け接触追跡製品を開発している。どのような手段があるのか。
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新型コロナウイルス感染症の感染者数を予測するデータモデルを開発した、米国の学術医療センターCleveland Clinic。同施設がデータモデルに基づいて構築した医療体制とはどのようなものなのか。その成果は。
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新型コロナウイルス感染症患者数を予測するデータモデルを開発した米国の学術医療センターCleveland Clinicは、「最悪のシナリオ」を基に病院の運営計画を立てたという。その内容とは。
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Cleveland Clinicは、新型コロナウイルス感染症の問題に対処すべくデータモデルの開発に着手したが、感染者数のデータが足りないという問題に直面した。どのように解決したのか。
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新型コロナウイルス感染症の終息を目指すさまざまな活動に、ビジネスインテリジェンス（BI）などのデータ分析ツールが役立つ可能性がある。SAS Instituteの取り組みを紹介する。
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米国の学術医療センターCleveland Clinicは新型コロナウイルス感染症（COVID-19）患者の急増に備え、SAS Instituteとデータモデルを共同開発した。その経緯とデータ活用の効果を探る。
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新型コロナウイルス感染症の危機に伴うサプライチェーンの崩壊によって、医療業界は物資不足に苦しんでいる。データ分析によって問題を解決できる可能性があるが、ハードルは小さくない。
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SASとMicrosoftはパートナーシップを締結した。SAS製品のMicrosoftクラウドソリューションへの組み込みや、SASの分析プラットフォーム「Viya」の最新版をAzure向けに最適化する。
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世界的な被害をもたらしている新型コロナウイルス感染症に対抗するため、さまざまなデータ分析ツールベンダーが分析に役立つツールやデータを提供している。こうした取り組みに懐疑的な専門家もいる。それはなぜか。
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TOYO TIREは、SAS Institute Japanのデータマイニングおよび機械学習ソリューション「SAS Visual Data Mining and Machine Learning」「SAS Optimization」を採用した。
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データ分析ツールの提供を通じ、新型コロナウイルス感染症の大規模流行に対抗する企業を支援するベンダーが複数存在する。Tableau Software、SAS Institute、Qlik Technologiesの取り組みを紹介しよう。
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年金積立金管理運用独立行政法人（GPIF）は、投資運用の高度化に向けて開始する「インデックス・ポスティング」のデータ分析基盤として、SASのアナリティクスプラットフォームを導入した。蓄積したインデックス情報を分析し、GPIFの運用に資するかどうかを判定する。
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TOYO TIREは深層学習などのAIなどのデジタル技術を活用して、走行中の路面状態やタイヤの状態に関するデータから、「タイヤ力」をリアルタイムで可視化する技術を開発した。
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データ分析やAIを手掛けるSASが、中堅・中小企業向け市場の開拓を進めるという。高度な分析ソリューションを手掛け、今までどちらかというと大企業向けの製品、販売展開だったという同社はどう変化しようとしているのか。
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欧州で第3位の金融機関であるSberbankでは、個人顧客のデジタルチャネル利用率は71％で、世界第3位だという。同社が個人向けのデジタルバンキングで特に力を入れているのはリアルタイムのパーソナライズされたキャンペーンおよびサービスだ。具体的には何をやっているのだろうか。
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SAS Instituteは、同社のAIプラットフォーム「SAS Viya」の最新版を発表した。機械学習の自動化機能を追加し、AI主導の意思決定を迅速化する。
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東北大が、乳房のエコー画像から乳がんを判別する新システムを開発したと発表。複数の画像を分析して腫瘤（しゅりゅう）を発見し、良性・悪性を識別する。乳がん診断の精度を高め、医師の負担軽減と患者の適切な治療につなげる狙い。
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インフラ技術の進展もあり、通信事業者やEコマース、Webサービスといったインターネットでビジネスを展開する企業間の競争が年々激化している。この時代を生き残るために求められるものとは。
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製造や物流の分野を中心に展開。最適化や制御のためのシミュレーション機能と人工知能による予測を組み合わせて、生産の最適化を図る。
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人工知能（AI）活用の取り組みが失敗に終わるケースが後を絶たない。デジタルトランスフォーメーション（DX）を進める上で、AI活用は大きな鍵になる。成功させる秘策は。
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近年、AIやIoTをはじめとした次世代技術の進化により、精度の高い「需要予測」が可能になってきた。これまでは「品切れ防止」や「過剰な在庫防止」を目的とした発注業務での活用が主流だったが、予測精度の向上によって「物流費高騰」「労働力不足」「フードロス削減」といった、流通業界を取り巻くさまざまな課題解決に向けて「需要予測」を幅広く活用しようとする企業が増えてきている。
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データ活用に本腰を入れる動きが広がっている。しかし機械学習を導入しようとしてもPoC（概念実証）で終わり、実装まで進めないケースが少なくない。機械学習の導入を成功させる5つのポイントとは。
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「AIへの取り組みがPoC（Proof of Concept：概念検証）で終わってしまう」という嘆きが聞かれるのは日本だけではない。海外でもこの点はよく話題に上る。そこでSAS Instituteが2019年10月に欧州で開催した「SAS Analytics Experience 2019」で、「AIプロジェクトが失敗する理由」を追ってみた。
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日本マイクロソフトが新体制発表会見を開催。吉田仁志新社長が登壇し、今後の戦略を語った。基本的には、平野拓也前社長の路線を踏襲し、顧客企業のDX支援と、クラウドサービスのシェア向上に努めるという。
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