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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。

AWS re:Invent 2019リポート(2):
AWS、「今の機械学習に必要なのは、開発者が急速な進化を取り込み、安定的に生産性を発揮できる基盤」
Amazon Web Services(AWS)が2019年12月第1週に開催した「AWS re:Invent 2019」における、機械学習/AI関連の発表に共通するテーマをまとめると、「開発者/データサイエンティストが、まだ初期段階にある機械学習/AIの活用で、高い生産性を発揮し続けるのを支援する」ということだという。(2019/12/12)

意思決定者としてのAI【後編】
「AI」による意思決定、課題は働き手からの信頼
ビジネスプロセスの意思決定にAI技術を活用することについて、働き手は警戒している。どうすれば信頼を得ることができるか。専門家が解説する。(2019/12/10)

AWSと容易に連携できる:
データサイエンティストに優しいフレームワーク「Metaflow」、Netflixがオープンソース化
Netflixは、データサイエンスプロジェクトの構築や管理のフレームワークとして開発、利用してきた「Metaflow」をオープンソース化した。データサイエンティストに余分な負担を掛けずに利用できるよう設計されており、AWSを通じて大規模に展開しやすい。(2019/12/9)

データ対応力の磨き方:
セブン&アイが自社にデータドリブンカルチャーを醸成するために使う「Tableau Blueprint」とは?
データドリブン組織を実現するための標準的な計画手順、推奨事項、ガイドラインをまとめた「Tableau Blueprint」について。(2019/12/5)

マスクド・アナライズのAIベンチャー場外乱闘!:
データサイエンティストの素養は「獣神サンダー・ライガー選手」に学べ
将来のキャリアに悩むデータサイエンティストは少なくありません。今後の方向性に悩めるデータサイエンティストは、あの業界の“レジェンド”に学んでみてはいかがでしょうか?(2019/12/5)

リアルタイムの自動音声認識サービスも:
Microsoft製品のサポート終了対応や機械学習など、多様な製品サービスをAWSが発表
Amazon Web Services(AWS)は米ラスベガス市で開催中の「AWS re:Invent 2019」で、多数の新しい製品やサービス、機能の提供を開始することを発表した。新製品のプレビュー版の紹介もある。(2019/12/4)

もう失敗しない!製造業向け機械学習Tips(3):
教師データが足りないと「異常予測」は難しい、ならば「異常検知」から始めよう
製造業が機械学習で間違いやすいポイントと、その回避の仕方、データ解釈の方法のコツなどについて、広く知見を共有することを目指す本連載。第3回は、「異常予測」と「異常検知」について取り上げる。教師データ量の不足が課題になる「異常予測」に対して、「異常検知」は教師データなしでも始められることが特徴だ。(2019/12/4)

PR:文系でも1年間で“AI人材”に 「NECアカデミー for AI」で即戦力が育つ理由
(2019/12/3)

意思決定者としてのAI【前編】
小売大手の事例に学ぶ、ビジネスの意思決定を「AI」に委ねるメリット
小売大手のWalmartが、ビジネスプロセスの意思決定にAI(人工知能)技術を利用しようとしている。同社の取り組みを見てみよう。(2019/12/3)

長谷川秀樹の「IT酒場放浪記」:
小売にはびこる「悪しき先入観や現場主義」をぶっ壊せ! データドリブンなグッデイ三代目社長は、何と戦ってきたのか
社長が自らが先頭に立って統計学を学び、データドリブンな経営を目指す――。そんな取り組みをしているのが、九州北部を中心にホームセンター66店舗を運営する「グッデイ」の三代目社長 柳瀬隆志さんです。10年間の成果はどんなものなのか?(2019/12/2)

データ活用の常識を“破壊”せよ:
PR:クラウド、オンプレ、ハイブリッド――環境の移行に「一切左右されない」大規模データ活用基盤を実現した方法とは
クラウド化の波が、企業のデータ活用基盤にも迫ってきた。しかし、移行に際した細かい変更作業などに大量の手間とコストがかかるのではと危惧する企業は多い。「クラウドファースト」を唱えるテラデータのデータ活用基盤「Teradata Vantage」は、発表から1年で顧客の抱える大規模なデータのスムーズな移行や活用を実現してきたという。一体なぜなのか。(2019/12/2)

全てオープンソースで提供
「TensorFlow Enterprise」の実力とは? Googleが企業のAI活用を支援
Googleの新しい「TensorFlow Enterprise」(β版)は、「Google Cloud Platform」に最適化された「TensorFlow」ディストリビューションを長期サポートと共に企業に提供する。(2019/11/28)

“最高”のデータベース環境を提供するために:
PR:最高レベルの性能、可用性、セキュリティ、管理性、操作性を提供し続ける「Oracle Exadata」と「Oracle Database」――それぞれの進化のポイント
日本オラクルは2019年9月に発表されたばかりの最新のOracle Exadata「Exadata X8M」と、Oracle Databaseの次期バージョン「Oracle Database 20c」における“進化のポイント”を詳しく紹介した。(2019/11/26)

年間1000万円で、中小企業がデータサイエンティストを「自社で養成」可能に? DataRobotが支援プログラム発表
DataRobotは、年商1000億円以下の中堅企業を対象に、AI活用支援プログラム「DataRobot Starter Program」を販売する。AIプロジェクトの成功ノウハウや教育プログラムを、中堅企業向けに最適化してプログラム化した。(2019/11/20)

ヤフーとLINE、統合の裏に「GAFAに負けっぱなし」への危機感 世界で勝つ戦略とは?
ヤフー親会社のZホールディングスとLINEが経営統合について基本合意した。両社は11月18日に記者会見を開き、川邊・出澤両社長が詳細を説明した。経営統合には、「GAFA」「BAT」と呼ばれる米中のIT大手が発展し続け、日本企業が後塵を拝している状況を変える狙いがあるという。(2019/11/19)

データ分析の実務スキル測る検定が登場 受講者は「プロマネ」想定
データミックスが、「データ分析スキル検定」を2020年に始めると発表。受講者は、データ分析に携わるプロジェクトマネジャーを想定する。(2019/11/18)

製造現場のAI活用:
PR:記者も体験! 専門知識不要のAI生成ツールが製造現場を革新する
多くの製造業がAI活用に興味・関心を持っているが、社内にデータサイエンティストがいないという理由で足踏みしているケースも少なくない。そうした中で、「専門知識がなくても、誰でもAIが作れるソフトウェア」として注目されているのが、クロスコンパスが提供するMANUFACIA(マニュファシア)である。MONOist編集部員が、AI生成の1日トライアルサービス「AI Factory」に参加し、実際にMANUFACIAの操作を体験してみた。(2019/11/25)

PR:「誰でも使えるAI」で社会が変わる マイクロソフトが「AIの民主化」で実現する世界
(2019/11/25)

「マネジャーよりもロボットを信頼する」人は76%――日本の職場におけるAI、日本オラクルが調査
日本オラクルの調査によると、日本の職場におけるAI利用率は世界最下位の29%だった。一方、「マネジャーよりもロボットを信頼する」との回答は76%で、世界平均の64%を上回った。AI時代に求められるマネジャーの存在価値とは?(2019/11/15)

「意思決定」の視点がないデータ分析が失敗する理由 元大阪ガスの河本薫氏が解説
ビジネスの現場で活躍できるデータサイエンティストに求められる能力とは。そして実際に問題を見つけ、それを分析し、業務に役立てるためのポイントは何なのか。滋賀大学の河本薫教授が説明した。(2019/11/12)

富士通、19年度の中途採用を倍増 150人から300人に AIエンジニアなどDX人材を強化
富士通が「DXビジネス」の強化に向け、中途採用の目標人数を引き上げる。2019年度の目標人数は150人だったが、300人に増やす。AIエンジニア、サイバーセキュリティエンジニア、データサイエンティストなどが対象。第二新卒の採用も積極化する。(2019/11/11)

データが変えるミュージアムのユーザー体験【後編】
稼げるミュージアムは芸術や科学だけでなく「データ」を理解する
博物館や美術館(ミュージアム)の運営にデータ分析は重要な鍵になる。大規模ミュージアムではデータに関心を示すが、そうでないミュージアムも多く、情報格差が広がっている。(2019/11/11)

スマートファクトリー:
マクニカとアルベルトがスマート工場向けで資本業務提携、100億円規模目指す
マクニカとALBERT(以下、アルベルト)は2019年11月6日、製造業向けにAI(人工知能)やIoT(モノのインターネット)を活用したスマートファクトリー化提案を進めるため、資本業務提携の契約を締結したことを発表した。(2019/11/7)

東京モーターショー2019 インタビュー:
トヨタの未来の愛車づくりは、「愛車」が伝わらないところから始まった
AIエージェントはどのように人を理解し、クルマを愛する気持ちを喚起するのか。AIエージェント「YUI」を搭載したコンセプトカー「LQ」の開発責任者であるトヨタ自動車 トヨタZEVファクトリー ZEV B&D Lab グループ長の井戸大介氏に話を聞いた。(2019/11/7)

気になるニュース&ネット記事:
機械学習/深層学習〜統計学/データサイエンス、毎日10分×1カ月で学べる無償動画
はじめてのAIから、機械学習、深層学習、自然言語処理、統計学、社会人のためのデータサイエンス(実用知識)、大学生のためのデータサイエンス(理論知識)まで、全10個の講義内容を紹介。本稿独自に考察した、学習者対象やお勧めの学習方法についても示す。(2019/11/7)

就労移行支援事業所「Neuro Dive」:
パーソルチャレンジが障害者の先端ITの学習を支援する施設を秋葉原に開設
パーソルチャレンジは、先端ITの学習を支援する障害者向けの就労移行支援事業所「Neuro Dive」を東京都の秋葉原に開設する。データ処理やサイバーセキュリティなどに関するスキルを、オンラインコンテンツを使って学べる。(2019/11/6)

ビッグデータ分析で顧客ごとに最適な保険商品を――三井住友海上、AI活用の代理店システム「MS1 Brain」を開発
三井住友海上は、AIを活用した代理店業務の支援システム「MS1 Brain」を開発した。顧客の契約内容をはじめとしたビッグデータ分析から、ニーズやリスクの変化を把握して、顧客一人一人に最適化した保険商品やサービスの提供を目指す。(2019/11/5)

ヤフーのデータを企業や自治体で活用可能に「データソリューションサービス」が登場
ヤフーは、同社のビッグデータを活用して、企業や自治体の事業創造や成長、課題解決を支援する「データソリューションサービス」を開始。Webブラウザ上でユーザー自身が調査・分析できるツール「DS.INSIGHT」と、企業や自治体の要望に応じてビッグデータの分析結果提供や活用支援のコンサルティングを行う「DS.ANALYSIS」を提供する。(2019/11/5)

海を越えて活動が拡大:
“船のデータ活用”が熱い 「海事データサイエンティスト」育成が盛り上がるワケ
エンジンの保全、燃料費やCO2排出量コントロールなど、船舶向けのデータ活用が勢いを増しているという。文字通り海を越えたデータの標準化から、現場のニーズに特化した「海事データサイエンティスト」育成まで、熱い活動はどこへ向かっているのか。(2019/10/31)

気になるニュース&ネット記事:
PyTorch vs. TensorFlow、ディープラーニングフレームワークはどっちを使うべきか問題
2大フレームワークであるTensorFlow/PyTorch(一部でKeras/Chainerも)に対して検索トレンドや研究論文数などでの比較を行い、「現状はどういう状況で、今後はどうなりそうか」について、筆者独自の考察を加え、他の記事における考察を引用する。(2019/10/31)

SAS Analytics Experience 2019(1):
AIプロジェクトの多くがPoCにとどまり、あるいは失敗する原因とは
「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。(2019/10/30)

「拡張分析」の用途5選【後編】
「拡張分析」で全社員がデータサイエンティストになる?
拡張分析はユーザー企業にどのような恩恵をもたらすのか。今回は代表的な5例の中からシチズンデータサイエンティスト、組織内の知識活用、洞察の自動化について紹介する。(2019/10/30)

Globe and Mailのクラウド活用事例
大手新聞社は電子版で生き残るために「AWS」をどう生かしたのか
新聞社Globe and Mailは、電子版の配信インフラとして「AWS」を導入した。その狙いは、読者との関わりを深め、電子版の収益を高めることにある。(2019/10/30)

各種のマシンタイプを選択可能:
Google、「AI Platform」で機械学習の開発と運用を支援
Googleは、機械学習(ML)ワークロードをより高速かつ柔軟に実行できるように「AI Platform」の各種機能を強化した「AI Platform Prediction」の提供を開始した。さまざまなマシンタイプを選択できる。(2019/10/29)

「拡張分析」の用途5選【前編】
BIがAIで進化 「拡張分析」はデータ準備とクエリ能力をどう強化するか
BIベンダー各社は昨今、「拡張分析」に注力している。拡張分析がもたらす恩恵の中から今回はデータ準備とNLPベースのクエリについて紹介する。(2019/10/25)

RPAの後を継ぐのは:
Gartnerが2020年の戦略的テクノロジートレンド「トップ10」を発表
Gartnerは、「企業や組織が2020年に調査する必要がある」とした戦略的テクノロジートレンドのトップ10を発表した。RPAからさらに広がる「ハイパーオートメーション」やヒトの意思や感覚を介した「マルチエクスペリエンス」などを挙げた。ブロックチェーンに関する言及もある。(2019/10/24)

スマートシティー:
三菱地所と富士通、「データコンソーシアム」を設立
三菱地所と富士通、「丸の内データコンソーシアム」を設立。国立大学法人東京大学やソフトバンクなど参加企業とともに、データ活用を通じて街・社会に新たな価値や新たな事業の創出を目指す。(2019/10/24)

イベントから学ぶ最新技術情報:
Kaggle Grandmasterに聞く「トップデータサイエンティストの過去・現在・未来」 ― データサイエンティスト協会 6th シンポジウム
世界でたった162人しかいないKaggle Grandmastersのうち、貴重な日本人の2人をお招きして開かれたパネルディスカッションでの質疑応答を、余すことなく書き起こした。Grandmasterになるまでの経緯から、データサイエンティストとしての働き方までが分かる。(2019/10/24)

2020年にはAWS、Azure、GCPで利用可能に:
データ分析から“過剰コスト”を一掃したい Teradataがクラウド向けの従量課金制度を開始へ
データ分析に“実際に使った分だけ”リソースの料金を支払う――そんな制度を、データ関連サービスを手掛けるTeradataがクラウドユーザー向けに発表した。事前チャージも後払いも可能だという、その仕組みとは。(2019/10/23)

アクセラレーターの使い方もポイント
いまさら聞けない「CPU」と「GPU」の違い AIに最適なのはどっち?
機械学習をはじめとしたAI(人工知能)技術を取り入れる動きが広がっている。AI技術を活用しようとするならば、まずは最適なハードウェアを見つける必要がある。(2019/10/23)

データサイエンティストの仕事は奪われない 「Kaggle Grandmaster」が語るデータ分析の本質
データサイエンティスト協会のシンポジウムに、日本に10人ほどしかいないというKaggle「Grandmaster」が登壇。Kaggleで培った経験や、ビジネスでの機械学習の応用などについて語った。(2019/10/21)

医療機器ニュース:
AIを活用して、医薬品の効果に影響を与えるバイオマーカーを探索
日立製作所は、未知のバイオマーカー候補を高精度に検出する新開発のAIを活用した「Hitachi Digital Solutions for Pharma/バイオマーカー探索サービス」の提供を開始した。より効果の高い医薬品開発や、開発期間の短縮に貢献する。(2019/10/21)

プレミアムコンテンツ:
Computer Weekly日本語版:本当に役に立つ人材の見つけ方
特集は、企業のデータ戦略に欠かせないデータサイエンティストの見つけ方。適切なスキルを持った適切な人材を確保するのは難しい。他に5Gの健康リスク連載第2回、Chromebookレビュー、AI+RPA開発ツール、SAP導入のベストプラクティスなどの記事をお届けする。(2019/10/18)

企業のAI活用を加速するサーバ選びのポイント:
PR:機械学習専用サーバは何が違う? “データ”を価値に変えるインフラの選び方
多くの企業が、AI導入やデータ活用に苦戦している。データを有効活用するには、優れた分析基盤が必要だ。そこで注目したいのが、AIの学習/推論スピードを加速させる「機械学習専用サーバ」の存在。AIで成功する“必勝のサーバ選び”のポイントは――。(2019/10/16)

「課題解決型AI人材」の育成を目指す:
“育成ラッシュなのにAI人材不足”の矛盾を解消へ――経産省、産官学連携の育成プログラムを発表
現場の課題に即したAI人材育成へ、経産省が産官学連携で練り上げた「PBLプログラム」が発足した。多様な分野の学生や社会人を集めて本格的なトレーニングを実施する。そのきっかけになった国外の動向と、国内の専門家が議論した「日本のAIの希望と課題」とは。(2019/10/16)

データサイエンスな日常:
「休日に会社の同僚と遭遇しないための動き方」を物理シミュレーションとゲーマーの英知で解き明かす
休日に会社の同僚と遭遇しないためにはどうすればいいのか――データサイエンティストが3D物理シミュレーションを駆使して、最適な動き方を導き出す。(2019/10/15)

データ活用に関するユーザーの疑問を解消:
PR:「大量データから簡単に“答え”を引き出せる」は本当か?――テラデータに聞く、「ベンダーメッセージ、本当の話」
DXトレンドが進展し、全ての企業にとって不可欠な取り組みとなっている「データ活用」。だが「収集・蓄積」はできても、その先の「活用」、さらには「具体的な成果の獲得」にまで至っている企業は少ないのが現実だ。にもかかわらず、メディアなどで見掛けるベンダーメッセージは夢物語のようなものばかり――。では「大量データから簡単に“答え”を引き出せる」とうたっている「Teradata Vantage」の場合は、どうなのか? メッセージの裏側を聞いた。(2019/10/17)

「エッジコンピューティング」事例集【後編】
ゲーム配信の遅延に悩んだ企業が「エッジコンピューティング」を採用した理由
ネットワーク事業者のNetwork Nextが目指したのは、インターネットを介したゲームの遅延をなくし、全プレイヤーがリアルタイムで同じ体験をできるようにすることだった。どのように実現したのか。(2019/10/8)

DataRobot概説:
データサイエンティストでない人に、データサイエンティストっぽく働いてもらおう
データサイエンティスト不足が社会問題になっている。昨今、データサイエンティストでない人でも機械学習モデルを自動生成できるツールやサービスが多数登場しているが、その一つであるDataRobotにどのような機能があり、どのようにデータサイエンティスト不足問題を改善しようとしているかを解説する。(2019/10/7)

これからのAIの話をしよう(データリテラシー編):
AIに従うことの危険性 「正しい意思決定」という幻想から抜け出すには?
ジェフ・ベゾス氏らと共に、米Amazon.comの基礎を作り上げたとされるデータサイエンティストのアンドレアス・ワイガンド氏。企業や個人がどのようにデータを向き合っていけばいいのか、話を聞いた。(2019/10/4)



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。
【こちらもご覧ください】
Cloud USER by ITmedia NEWS
クラウドサービスのレビューサイト:ITreview

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。