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「データ品質」関連の最新 ニュース・レビュー・解説 記事 まとめ

「データ品質」に関する情報が集まったページです。

機械学習の参考事例:
Deep LearningがECサイトの商品分類でどう活用されたのか
ECサイト運営の業務効率化のために、商品説明を読んで掲載カテゴリーを提案してくれる人工知能を作成した。ディープラーニング実践の参考事例として、筆者の会社がどう取り組んでいったのかを紹介する。(2019/6/17)

これからのAIの話をしよう(自動翻訳編):
Google翻訳より高性能? 「日本の自動翻訳がすごい理由」をNICT隅田氏が解説
国産翻訳エンジンを使った「みらい翻訳」が高精度だとネットで話題に。なぜGoogle翻訳より高精度といわれているのか。開発者のNICT隅田氏に聞いた。(2019/6/17)

DataOpsの誕生【前編】
分析と機械学習を加速するDataOps
データ活用の文脈から、DataOpsが浮上してきた。DataOpsを実践することにより、全てのベースとなるデータの運用体制が確立される。複数の識者が語るDataOpsの考え方とは?(2019/6/13)

AI活用は検証から実用へ NECが語る“筋のいい企画”の条件
AI活用を実用フェーズに進ませ、成果を得るにはどうすればいいのか。NECで企業のAI活用をサポートする本橋洋介氏が「脱PoC」をテーマに解説した。(2019/5/31)

Weekly Memo:
「デジタル革新がビジネスの“信頼”のハードルを上げる」――富士通次期社長が提起する新たな問題とは
「デジタル革新がビジネスにおける“信頼”のハードルを上げる」――富士通の次期社長が自社の年次フォーラムの基調講演でこんな問題を提起した。果たして、どういうことか。(2019/5/20)

Gartner Insights Pickup(108):
アナリティクスの成熟度を次のレベルに引き上げるには
BIの成熟度が低い企業は、成熟度が高い企業の成功から学ぶことで、データとアナリティクスの能力を引き上げられる。具体的には、戦略、人材、ガバナンス、技術について適切な措置を講じることを考えるべきだ。(2019/5/17)

製造マネジメントニュース:
アジア太平洋地域の製造業、AI採用で競争力が1.8倍に
MicrosoftとIDCは、アジア太平洋地域の製造業における、AIについての調査結果を発表した。AIを採用し始めた企業は、今後3年間で競争力が1.8倍になると予測し、ビジネスリーダーの76%は、AIが今後数年での競争力の手段になると考えていた。(2019/5/1)

コスト削減、アプリ改修迅速化のためにDWH専用機から移行:
PR:三越伊勢丹グループで約8000人の社員が使う顧客/商品分析のDWH基盤にOracle Exadataを採用。その狙いと効果は?
三越伊勢丹グループは、現場社員がデータに基づいて販売施策などの意思決定を行う“全員分析経営”の実践で知られる。それを支えているのが、約8000人の社員が利用するDWH基盤だ。同グループは先頃、この基盤をOracle Exadataで刷新し、コストを削減するとともに、ビジネスの要求に迅速に対応可能なデータ活用基盤を整えた。(2019/4/15)

これからのAIの話をしよう(スケート編):
元フィギュアスケート選手とディープラーニングの華麗な出会い 「選手の役に立ちたい」社会人大学院生の挑戦
プロでが見ても判断が分かれるフィギュアスケートの採点方法にAIを活用できないか? 元フィギュアスケート選手の廣澤聖士さんは、ジャンプの回転不足に着目して映像分析を進めている。(2019/4/12)

これからのAIの話をしよう(AIベンチャー対談編):
「AI人材がいません」「とりあえず事例ください」 困った依頼主は“本気度”が足りない AIベンチャーの本音
AIベンチャーの立場で、日本企業のAI開発に物申す! 人工知能の対話エンジンなどを開発する田中潤さんと、AI開発の現場に詳しいマスクド・アナライズさんが本音トーク。(2019/3/6)

RPAのその先へ
GEのAI活用、botを部下として扱うために必要なこと
GEはAI戦略の強化を図るため、AIを人間的にしようとしている。開発したAI botは管理職の下に配属した。課題は山積している。(2019/2/28)

CAEニュース:
最適化形状設計システム「SCULPTOR V3.8」、設計者に配慮した機能改善
ヴァイナスは2019年2月27日、「SCULPTOR V3.8(スカルプターV3.8)」を販売すると発表した。(2019/2/27)

海外拠点のリスク管理・対策に有効
監査業務を効率化する「AI」「プロセスマイニング」「GRCツール」とは?
海外展開する日本企業に不足しているのが、テクノロジーを活用したリスク・コンプライアンス管理だ。グローバルガバナンスを構築するために、AI技術やデータ分析などのテクノロジーをどう役立てればよいだろうか。(2019/2/27)

最新トレンド技術のビジネスへの活用を推奨:
2019年にウォッチすべきデータ/アナリティクス技術の10大トレンドとは――Gartner
Gartnerのアナリストがオーストラリアで開催されたイベントで、拡張アナリティクスや継続的インテリジェンス、説明可能なAIなど、2019年のデータおよびアナリティクス技術の10大トレンドを解説した。(2019/2/20)

レガシーデータへの対処がポイント
ビジネス変革プロジェクトを成功させる 「短期的解決策」と「長期的解決策」
ビジネス変革には強固なデータ基盤が必要だ。本稿では、データ品質に関する問題の短期的解決策と、データ品質向上に向けた長期的アプローチの基礎を専門家が紹介する。(2019/2/14)

UC市場はどうなる?
働き方を大きく変えるチームコラボレーションの5大トレンド
2019年のUC市場に影響を与えるコミュニケーションとコラボレーションのトレンドを占う。(2019/1/28)

エンドユーザーはどんな基準で選んでいる?
セルフサービスBIのサブスクリプション料金モデルに変化が起きている
セルフサービスBIツールが広く利用されるに伴い、サブスクリプションの料金モデルにも変化が起きている。例えば、クラウドやグループのデータ使用状況、データの共有方法に応じた選択肢が登場している。(2019/1/25)

レガシーデータを自動で整理
低品質データのクレンジングにRPA型botを投入すべき理由
データのクリーニングに問題はないだろうか。本稿では現在データを取り巻く状況を明らかにする。ビジネスプロセス改善の専門家とそのチームによる、データクレンジングにRPA型botを使う実験も紹介する。(2019/1/23)

AWSやMicrosoftの戦略から見えるもの
AIフィーバーはまだ冷めない 次はどの分野でAIが活躍するか?
2019年は人工知能(AI)技術にとって大きな年になりそうだ。仮想アシスタントの普及や、活発なベンチャーキャピタル投資といったトレンドが続き、新たな流れも生まれるからだ。(2019/1/21)

企業のデジタル化の要はIT部門
頼りにされるが扱いは軽い 時代遅れのCIOからどう脱却する?
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。(2019/1/15)

事例の力で理解を促進
AIの本当のすごさ、3つのユースケースから学んだこと
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。(2019/1/10)

CIOへの道【フジテックCIO 友岡氏×クックパッド情シス部長 中野氏スペシャル対談】:
「ごみデータ」を入れれば「ごみ」が出てくるだけ――変化の時代に勝つためのデータ活用、IT部門はどう関わればいい?
変化の時代に勝ち残る企業になるためには、データを駆使したリアルタイム経営が欠かせない。生きたデータを経営に生かすために、情シスができることは何なのか――。フジテックCIOの友岡賢二氏とクックパッド情シス部長の中野仁氏が、対談で明らかにする。(2018/12/29)

FA 年間ランキング2018:
敗れた半導体露光機、予兆保全、そしてスマート工場、いろいろ捗った2018年
2018年に公開したMONOist FAフォーラムの記事をランキング形式で振り返る。公開記事の1年間分のデータを集計した上位記事とそこから見えるFA業界の状況について紹介する。特徴的なのはスマート工場の事例が大きく増えてきたことだ。(2018/12/28)

ものになるモノ、ならないモノ(80):
機械翻訳は、翻訳家の仕事を奪うのか――「人工知能」を作る上での良質な栄養素とは?
外国語を翻訳するときに使う「機械翻訳」。ニューラルネットワークによって精度が上がったものの、人間の助けはまだまだ必要だ。さらなる精度向上をするには、何が必要なのかGengoプロダクト部長のチャーリー・ワルター氏に話を聞いた。(2018/12/28)

実践的なAIが定着
2019年のAIを占う5つの予測、「課題は依然としてデータ品質」
2019年のエンタープライズAIの展開に大きく影響する要因は何か。Forrester ResearchはAI動向に関する5つの予測を提示している。(2018/12/25)

経営判断には正しいデータを
CIOならば「データの質は量でカバーできる」という考えを捨てよ
「質の悪いデータからでもよい分析結果が得られる」という考え方は、ビッグデータ分析には有効かもしれない。しかしCIO(最高情報責任者)であれば、このアプローチをビジネス変革に用いるのは我慢した方がよい。(2018/12/20)

自由放任ではうまくいかない
セルフサービスBI導入を成功に導く10の「べし・べからず」
セルフサービスBIは、自然に成功するわけではない。企業はデータの品質を確保し、アナリストの仕事の仕方に目を光らせる必要がある。セルフサービス文化を実現するために何をし、何を避けるべきなのか。(2018/12/10)

きょうから始めるAI活用:
ある日突然「AI担当」になったら何をすべきか プロジェクトを成功させる”データ準備”のコツ
ある日突然「AI担当」に任命されたが、何をしていいか分からない――そんなAI初心者のビジネスパーソン向け連載。今回はAI導入前のデータ準備について。(2018/12/4)

PR:「全てを保管しきれない」ことが前提――AI研究者の山田誠二教授が語るビッグデータ活用の課題
IoTなどから、多様で膨大なデータを収集し、AIでそれを処理するという時代が目前に迫ってきている。これは、企業が、今まで以上の勢いで増加するデータと格闘しなければならないことを意味する。長年にわたってAIに携わり続けてきた研究者は、これからの時代をどのように捉え、どんな課題を感じているのだろうか。(2018/11/16)

データ連携失敗の原因になる4つの不整合とは
BIデータの整合性を確保するのに役立つデータ連携のポイント
データ連携のプロセスを適切に管理していないと、BIや分析のアプリケーションで整合性に欠けるデータが生じる可能性がある。こうした問題を回避する手順を幾つか紹介しよう。(2018/10/31)

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)

アナログ回路設計講座(20):
PR:インダストリアルIoTにおける「センシング」と「計測」を考える ―― エッジノード編
インダストリアルIoTにおけるエッジノードのセンシング機能と計測機能の基本的な側面、すなわちセンシング、計測、解釈、接続について検討します。また、パワーマネージメントとセキュリティについても考察します。(2018/9/10)

スモールスタートから重要なビジネス基盤への成長
「モンスト」の裏側を支えるログ分析システムを、ミクシィはどのように構築したか
ゲーム「モンスターストライク」(モンスト)で躍進するミクシィのデータ分析基盤を支えたのは、新しいワークスタイルだった。たった数人から始まったチームが全社を支える一大プロジェクトまで育った背景とは。(2018/10/3)

今、世界中のハッカーが狙うのは日本企業
ハッカーの意図を読め セキュリティ防御にCDP活用という選択肢
今日の日本は、世界で暗躍するハッカー集団の格好の標的となっているといわれる。なぜ日本が狙われるのか。サイバーセキュリティの専門家が解説する。(2018/8/29)

医療技術ニュース:
AIによる早期胃がんの高精度な自動検出法を確立
理化学研究所は、AI(人工知能)を活用した、早期胃がんの高精度な自動検出法を確立した。早期胃がんの有無に加え、その領域まで自動で検出することに成功した。(2018/8/17)

“日本が知らない”海外のIT(番外編):
正しく知れば怖くない GDPRの基本と対策のポイントをIIJが解説
欧州連合(EU)が5月25日に施行したGDPR(一般データ保護規則)。実際、どんな影響を企業や個人に及ぼすのか。日本企業はどうすればいいのか。IIJに聞いた。(2018/8/1)

石井龍夫氏(前花王デジタルマーケティングセンター長)が語る:
「Facebookの個人情報不正利用問題」「GDPR」後のデジタルマーケティングで企業が意識すべきこと
企業のデータ活用が進んだが故の不安と不信。どう乗り越えていけばいいのだろうか。(2018/7/26)

海外医療技術トレンド(36):
エビデンスの質が問われる糖尿病領域のモバイルヘルス
日本でも注目されている糖尿病治療向けモバイルヘルスアプリケーションだが、米国ではリアルワールドエビデンスの質をどう上げるかが課題となっている。(2018/6/29)

高度な技術をどうサポートするか
CIOが機械学習から逃げられなくなる日
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。(2018/6/28)

本当に大切なのは、データの量ではなく「質」:
PR:富士フイルムに聞く、ビジネス価値を生み出すデータ活用基盤の作り方
ビジネスが「体験価値の競争」に変容している今、データ活用の在り方が企業の競争力に直結する状況となっている。だが多くの企業では、社内にデータが散在している、必要なデータがそろわずすぐに分析を行えないなど、課題が山積しているのが一般的だ。では一体どうすればデータを競合他社との差別化にスピーディにつなげることができるのだろうか? データを使った製品・サービスの差別化を実現している富士フイルムホールディングス 経営企画部 IT企画グループ長の柴田英樹氏と、企業のデータ活用を支援している日本IBM クラウド事業本部 技術統括部長 大塚知彦氏の対談に、その解を探る。(2018/7/25)

TechFactory通信 編集後記:
製造現場へのAI導入、解決が見えない「ある問題」
製造業がAI(機械学習)に熱い視線を送っています。AIの活用で故障予知や技術伝承などといった問題を解決しようと各社が取り組んでいるものの、「ある問題」についてはまだ解決の糸口がつかめていません。(2018/6/23)

必要なことをリストアップ
人工知能(AI)インフラの基本要素、求められる戦略は?
人工知能(AI)インフラを構築するには、ストレージ、ネットワーク、AIデータのニーズを真剣に検討し、その結果を熟慮した戦略的な計画と組み合わせる必要がある。(2018/6/15)

NVIDIA、Oracle、Quboleなど紹介
人工知能(AI)インフラ製品、主要ベンダー18社の特徴をつかむ(後編)
人工知能(AI)インフラ市場はまだ歴史が浅く、各社さまざまなツールを市場投入している。クラウドサービスも、パワフルで高価なハードウェアもある。後編ではNVIDIA、Oracle、Quboleなど、主要な7社を紹介する。(2018/6/11)

開発現場に“データ文化”を浸透させる「データ基盤」大解剖(2):
どのようなデータ基盤を作ったのか? データ収集/蓄積/加工/活用、パイプライン管理の設計
「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。今回は、データ基盤システムの構成要素や採用技術の選定理由などをお伝えします。(2018/6/5)

データ品質に関するチェックリスト
ビジネスプロセス変革の大敵「不良データ」をどう対処するか
不良データはビジネスプロセス変革を阻害する。CIO(最高情報責任者)はこの問題を解決するために何をすべきか。まずはデータ品質に関わるチェックリストに回答してみよう。(2018/6/1)

新薬開発を加速するテクノロジー
ビッグデータから生まれた「合成対照群」のインパクト 新薬開発の歴史を変え得る理由
新薬開発で多くの製薬企業が直面している課題の1つが治験参加者の確保だ。過去に実施された治験のデータ再利用がその解決策となり得る。過去の治験データ活用が臨床開発現場にもたらすインパクトとは。(2018/6/21)

製造業IoT:
PR:まだExcel職人に任せるの? 製造業IoTのハードルを下げるデータ準備の在り方とは
IoTやAIなどにより製造業でも現場でのデータ活用が本格化しています。しかし、「価値を生み出すデータ活用」にはいくつか超えないといけないステップがあり、活用に行き着く前につまずくケースも多く存在します。こうしたデータ活用のハードルを低減するにはどうしたらよいのでしょうか。データ活用の専門家に話を伺いました。(2018/5/29)

アクセンチュア調査:
産業機器業界でも進むAI導入、ただし「大規模な実行」の実現は1%
多くの企業において「AI導入」は検討されているが、ビジョンの構築や経営資源の投入といった段階には達しておらず、AIを前提とした大規模な実行には程遠いとの調査結果をアクセンチュアが発表した。(2018/5/30)

データの信頼性を追求することが重要
Gartnerがデータ活用と分析のリーダーに向けて発行した「4つの処方箋」
データ分析の価値を引き出すために、CIO(最高情報責任者)とデータ専門家は、虚偽の事実、多様性への対応、複雑さ、リテラシーという4つの課題を克服しなければならない。さらに、バイモーダルITは忘れることだ。(2018/5/30)

Amazon、Baidu、Clouderaなど紹介
人工知能(AI)インフラ製品、主要ベンダー18社の特徴をつかむ(前編)
人工知能(AI)インフラ市場はまだ歴史が浅く、各社さまざまなツールを市場投入している。クラウドサービスも、パワフルで高価なハードウェアもある。Amazon、Baidu、Clouderaなど、主要な18社を紹介する。(2018/5/29)



2013年のα7発売から5年経ち、キヤノン、ニコン、パナソニック、シグマがフルサイズミラーレスを相次いで発表した。デジタルだからこそのミラーレス方式は、技術改良を積み重ねて一眼レフ方式に劣っていた点を克服してきており、高級カメラとしても勢いは明らかだ。

言葉としてもはや真新しいものではないが、半導体、デバイス、ネットワーク等のインフラが成熟し、過去の夢想であったクラウドのコンセプトが真に現実化する段階に来ている。
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これからの世の中を大きく変えるであろうテクノロジーのひとつが自動運転だろう。現状のトップランナーにはIT企業が目立ち、自動車市場/交通・輸送サービス市場を中心に激変は避けられない。日本の産業構造にも大きな影響を持つ、まさに破壊的イノベーションとなりそうだ。