Nicole Laskowski

医療業界のセキュリティ専門家は医療機関に対して、ランサムウェア攻撃を受けた場合に備えたセキュリティ対策の重要性を説く。医療機関は具体的に何をすべきか。

米国連邦政府は医療機関を狙うランサムウェア攻撃の激化に警鐘を鳴らす。米国の医療機関はどのような対策を講じればよいのか。具体例を交えて専門家の見解を紹介する。

米国連邦政府の各機関は、今後ランサムウェア攻撃が急増する懸念があると、医療機関のCIOに警鐘を鳴らしている。サイバーセキュリティ専門家が予想する脅威とは。

SAPの人材管理クラウドサービス群「SAP SuccessFactors」を活用しているAmerican Airlines（アメリカン航空）。同社の「人間中心、人間第一」という風土は、従業員を重視する文化に基づく。

ERPシステムは数十年前から存在しているが、技術開発の動向は停滞していない。デジタルトランスフォーメーションに取り組もうとしているなら無視はできないERPシステムのトレンドについて、専門家の予想を紹介する。

AI技術の活用を一任されたCIOは、まずはAI分野で起きている最新の情報を知るよう努めるべきだ。そして、IT部門のスタッフにも情報収集に関して同様の習慣を身に付けさせる必要がある。

最高情報責任者（CIO）の過半数は、社内のITの事務管理を中心にする「頼りになるオペレーター」状態から抜け出せていない。企業のデジタル化を進めるには、CIOが自身の役割を変えなければならない。

Gartnerのエリック・ブレゼノー氏によると、ユースケースに関して話をするのは物語を語ることに似ており、企業にとってAIがいかに大切なものであるかを証明する上で鍵になり得るという。

企業の機械学習の利用は発展途上だ。O'Reilly Mediaの調査から判明した、企業での人工知能（AI）モデルの利用状況と、AIモデルの性能を評価する際に使われ始めた新しい指標とは。

クレディ・スイス（Credit Suisse）の幹部が、同行初の仮想エージェント「アメリア」の導入過程で学んだ教訓を語る。

変革的なビジネスをしたいなら、いずれ縦割りの組織構造を見直さなければならない日が来るだろう。その時、重要な役割を担うのはCIO（最高情報責任者）だ。デロイトが提唱する次世代の経営体制「symphonic C-suite」とは？

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。

Amazon、IBM、Microsoftなどの企業が競い合う人工知能技術。Googleの「Edge TPU」が次世代アプリケーション開発者の注目を集めている。

デジタルトランスフォーメーションに苦労する企業が注目するRPA。そのRPAを成功させるには数字の5に注目すると良いという。5の意味とは？

企業が自社にとって合理的なAI戦略を把握する一つの方法は、AI技術に関する「センターオブエクセレンス」（CoE）を組織することだ。

コールセンターの離職に歯止めをかけるために始めた機械学習で、離職率が大幅に改善したという。ITサービスベンダーTELUS InternationalのCIOが解説する。

機械学習を企業に導入する流れをCIOはどのようにサポートできるだろうか。恐らくはデータレイクの構築から始めることになるだろう。

最先端のUI（ユーザーインタフェース）を築き上げるには、ラピッドプロトタイピングプロセスが欠かせないという。その理由について話を聞いた。

Gartnerのバーン・エリオット氏がAIへのアプローチとしてCIOに推奨するやり方は、AIプロジェクトを投資ポートフォリオのように扱い、ハイリスクとローリスクの複数のプロジェクトを同時に進めるというものだ。

データサイエンスと機械学習の市場は急速に拡大している。調査会社Gartnerの最新レポートによると、急増する市場の需要に素早く対応できる小規模ベンダーが大手を抑えてリードしているという。

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。

AI時代において企業に先発者優位性を与えるのは、アルゴリズムではなくデータだ。深層学習の第一人者であるアンドリュー・ウン氏がその理由を説明し、AIを活用する企業に共通する4つの“習慣”を紹介する。

MIT Technology Reviewが毎年発表する「35歳未満のイノベーター」の中から、注目の2人を紹介する。

人工知能（AI）が人々の生活をどのように変えていくかという議論が盛んだ。人の代わりに車を運転したり、仕事をしたりするかもしれない。一方で、企業向けAIはどのように企業活動を変えていくのだろうか。

KPIを設定したものの、従業員が思うように動いてくれない。問題は従業員ではなくKPIの名前かもしれない。感覚的な観点とドラッカーの思想を取り入れた新しいKPI手法「WHW」で解決する。

IoTシステムやデバイスの普及には、標準化やセキュリティなど数々の課題がある。IT業界の大手5社が設立したIoT推進団体の理事が、こうした課題への取り組みについて語った。

自動運転車は既に素晴らしい成果を挙げているが、他のドライバーへの動作による合図はまだ実現できていない。この問題は解決する必要があると、MIT Disruption Timeline Conferenceで専門家が指摘した。

いま家庭で最も普及しているロボットの1つといえば「ルンバ」だろう。そのベンダーであるiRobotがスマートホームへの進出を図るために最先端の技術を利用している。

ドローンは限られた業界で活用されてきた。しかし、この新たなテクノロジーは全ての最高情報責任者（CIO）からの注目を集めるべきものなのかもしれない。

デジタルディスラプションの鍵となるAPIとクラウドサービスおよびオープンソースについて、Goldman Sachsの最高情報責任者（CIO）であるマーティン・チャベス氏に話を聞いた。

ゴールドマン・サックスは、顧客に高度なサービスを提供するため多くのIT企業と連携をしている。その1社であるKensho Technologiesと連携することでどのようなサービスを提供しているのだろうか。

多くの企業のCFOは、ソフトウェアシステムを更新すべきか、置き換えるべきかをどのように決定しているのだろうか。また決めるときにどのような情報を集めればいいのだろうか。

最高データ責任者（CDO）の企業における影響力が増している。Gartnerは、CDOが人員配置、予算、固有の権限を備えた存在になりつつあることを明らかにした。

IT人材が不足している中、最高情報責任者（CIO）は人事部門と強固な関係を築く必要がある。「どのように関係を築けばいいのか」「なぜ協力が必要なのか」を紹介する。

Facebookが公開している最高情報責任者（CIO）の求人票について、管理職スカウトの専門家がレビューしたところ、重要なポイントが浮かび上がってきた。

CBS、IBM、SAPのデジタルリーダーは、デジタルビジネスの推進で大きなハードルに直面し、それを乗り越えてきた。彼らはそのハードルをどのように乗り越えたのか。

Appleでチーフエバンジェリストを務めたガイ・カワサキ氏は、“次の新しいもの”を売り込む経験を豊富に積んでいる。イノベーションを起こす方法に関する同氏の考え方を紹介する。

企業の最高情報責任者（CIO）たちは、自社をデジタルエンタープライズに変革する取り組みの真っ最中だが、ITの専門家たちは新たな分野に目を向け始めた。次の変革の波が既に始まったという。

拡張現実（AR）と仮想現実（VR）は消費者市場から企業市場に進出しようとしている。実際に導入する際、最高情報責任者（CIO）は何に気を付けるべきなのかを紹介する。

企業でビッグデータ活用を成功させるには、エンドユーザーがデータ活用できる環境を整える必要がある。複数の事例からビッグデータ活用の可能性を探る。

現代IT技術で注目のビッグデータで要となるデータサイエンスチームは最も花形のセクションだ。優柔な人材が集まってくるが、それだけに、自らの誤りに気付かないままビジネスを窮地に追い込むこともある。

企業でビッグデータ活用を成功させるには、データ志向の文化を育む必要がある。その1つの鍵となるのが企業文化である。実際に、どのようにすれば良いのだろうか。

デジタル環境の急激な成長によって、ビジネスでテクノロジーが重視されつつある。それに伴い、CIOに求められる役割が大きく変わってきている。

2016年に分析プログラムを洗練させるための注意事項は何だろうか。本稿で紹介するリストに従えば、2016年に分析で成功を収められること請け合いだ。

「Watson」の応用進展やビッグデータ活用の普及など、動きが激しいデータ分析市場。2016年の分析市場はどのように動くのだろうか。

米TechTargetのデータ活用に関する連載コラムから2015年にみられたトレンドを紹介する。それらのテーマはバイモーダルIT、自動化、「Apache Spark」などだ。

米TechTargetが実施した年次調査の結果から、CIOと上級IT幹部がシャドーITとどのように折り合いを付けているのかが明らかになった。

ディープラーニング（深層学習）がAIコミュニティーを席巻している。Microsoftのエリック・ホービッツ氏とFacebookのヤン・ルカン氏が、この種の機械学習がなぜ極めてエキサイティングなのかを解説。

直感とデータドリブン型の意思決定のどちらが優れていのだろうか。ジェフリー・マー氏は、同氏がどのようにデータを活用してブラックジャックと起業家で成功したのか紹介する。

全社のIT予算のうち、IT部門が管理しているのは32％にすぎない。IT部門以外の部門によるIT予算の執行は何を意味するのか？　「コグニティブコンピューティング」などの話題とともにお届けする。