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「非構造化データ」関連の最新 ニュース・レビュー・解説 記事 まとめ

「非構造化データ」に関する情報が集まったページです。

製造マネジメントニュース:
コニカミノルタ、コマツ、東芝が取り組むそれぞれのデジタル変革
日本マイクロソフトは、製造業向けのデジタルトランスフォーメーションの取り組み事例を発表。新たにコニカミノルタとグローバルでの包括的提携を発表した他、工場向けでは小松製作所、エコシステムでは東芝との取り組みを紹介した。(2019/5/22)

クラウドで復活する「DWH」【前編】
AWS、Microsoft、IBMも注力する「クラウドDWH」 ライバルHadoopに勝る勢い
Hadoopの登場で守勢に立ったDWHが、クラウドに新たな活路を見いだしている。活性化の兆しを見せるDWH市場で、クラウドDWHが特に存在感を増している理由を探る。(2019/5/10)

PR:月間約725億ページビューを誇る日本最大級のインターネットサービスを支え、高度なビジネス要件を満たすプライベート・クラウド基盤構築に向けた挑戦
1996年にサービス提供を開始し、2018年2月の時点で、月間約725億ページビューのインターネットサービスへと成長した「Yahoo! JAPAN」を運営するヤフー株式会社(以下、ヤフー)。同社は、プライベート・クラウド基盤のストレージにIBM Cloud Object Storageを導入しました。日本アイ・ビー・エム株式会社(以下、日本IBM)の検証用データセンターを活用し、本番環境と同様、複数拠点間での冗長化構成でIBM Cloud Object Storageを活用したストレージを構築する検証を実施。それを経て、まずは、最も機密性を求められるデータ保存領域である「高セキュリティエリア」に導入。インフラの運用管理性が大幅に向上し、今後「社内システム用エリア」など適用領域を拡張していくことを計画しています。(2019/5/14)

モノづくり最前線レポート:
AIが生み出す電力不足をAIで解決する、AIが生み出す変化とは
国内製造業の設計・開発、製造・生産技術担当役員、部門長らが参加した「Manufacturing Japan Summit(主催:マーカスエバンズ)」が2019年2月20〜21日、東京都内で開催された。プロセス製造のプレゼンテーションの1つとして、長瀬産業 NVC室 室長の折井靖光氏が「デジタルトランスフォーメーション時代のマニュファクチャリングの新潮流」をテーマに、AIが製造業に与える影響などを説明した。(2019/4/17)

苦戦を強いられるレガシーEHRベンダー
メモや処方箋などの非構造化データも処理 IBMとAWSの医療データ活用技術
IBMやAmazon Web Servicesが医療業界をターゲットに新たなサービスを提供している。注目すべきは、これらの企業が人工知能(AI)といった、今までのEHR製品にはなかったテクノロジーを取り入れている点だ。(2019/4/11)

AI自然言語処理で暗黙知に切り込む(4):
自然言語AIでベテランの暗黙知を活用せよ、その具体策
デジタル技術による変革が進む中、製造業はどのようなことを考え、どのような取り組みを進めていくべきだろうか。本連載では「AIによる自然言語処理」をメインテーマと位置付けながら、製造業が先進デジタル技術とどう向き合うかを取り上げる。最終回となる第4回では自然言語活用の具体的なポイントを解説する。(2019/4/8)

特集・RPAで仕事が変わる:
「幻滅期」は来るのか? RPAの未来を予言してみる
RPAが大きな注目を集めているが、ロボットが当たり前にいる時代の私たちの働き方は将来どうなっていくのか? 「新しい働き方」について具体的に考えてみたい。(2019/4/3)

開発者が注目するAIテクノロジー
AWS、Google、Azureの自然言語処理APIを比較 長所短所は?
クラウドによってAIテクノロジーが利用しやすくなり、アプリケーションに自然言語処理を組み込もうと考える開発者が増えている。(2019/4/2)

AIの新用途やコンポーザブルインフラなど
ストレージ業界、押さえておかないと疎外感を抱く6つの技術トレンド
2019年のストレージ技術トレンドは、安価で密度の高いフラッシュや、優れたパフォーマンスとデータ保護を実現するマルチクラウドデータ管理などが話題になるだろう。(2019/3/28)

デバイスからFaaSまでを提供:
Xilinx、データセンター事業でエコシステム拡大に注力
ザイリンクスは2019年3月19日、同社のデータセンター事業戦略について講演やセッションを行うイベント「Xilinx Data Center Acceleration Seminar」を開催した。(2019/3/26)

AIとIoTでの活用が進む
データレイクを「沼地」にしないために 2019年ストレージ技術予測
専門家によると2019年は、ビッグデータ分析、AI(人工知能)、機械学習、IoT(モノのインターネット)のための「ストレージアーキテクチャの見直し」が重要になるという。(2019/3/5)

なぜデータを「成果」に変えられないのか?:
AI活用を阻む「データマネジメントの問題」をどう解消するか
AI活用を進めるためにデータを日々蓄積しているが、必要なデータが足りない、データのありかが分からない、すぐに使えるデータを集められないなど、AI以前の段階でつまずきAIプロジェクトが頓挫してしまうケースは多い。そうしたありがちな問題に陥らないためには具体的に何が必要なのか――データを価値に変える「データパイプライン」というコンセプトを打ち出しているNetAppに話を聞いた。(2019/3/6)

運用環境では予期しないことが起こる
機械学習導入のカギは「運用者と開発者のスキル差をどう埋めるか」
機械学習モデルの導入時には、その開発時とは全く異なるスキルセットが必要だ。データサイエンティストとエンジニアリングチームはこのギャップを埋める準備をしなければならない。(2019/2/22)

両者に求められる性能の違いとは
いまさら聞けない、セカンダリーストレージとプライマリーストレージのすみ分け
ワークロードを階層化して、堅牢なデータ保護を確立するなら、プライマリーストレージとセカンダリーストレージを用意するのがベストだろう。だが、この2つにはどのような役割を割り振ればよいだろうか。(2019/2/21)

2018年から2019年へ
自動運転、音声アシスタント他 あらためて知りたいAIの5大トレンド
2018年は人工知能(AI)の世界では大きな1年だった。本稿では、AI利用における5つの主要トレンドに目を向け、2019年のさらなる進化に向けた下地がどのように整えられたかを確認する。(2019/1/30)

MONOist 2019年展望:
工場自動化のホワイトスペースを狙え、主戦場は「搬送」と「検査」か
労働力不足が加速する中、人手がかかる作業を低減し省力化を目的とした「自動化」への関心が高まっている。製造現場では以前から「自動化」が進んでいるが、2019年は従来の空白地域の自動化が大きく加速する見込みだ。具体的には「搬送」と「検査」の自動化が広がる。(2019/1/10)

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)

ファイル、ブロック、オブジェクト
いまさら聞けない「SAN」と「NAS」 アーキテクチャで読み解く、その違いとは
なじみ深いSANとNASだがその違いを明確に理解できているだろうか。本稿では扱うデータの種類やアーキテクチャの観点から違いを読み解いてみる。新たに台頭するさまざまなストレージたちについても紹介するので参考にしてほしい。(2018/12/14)

ホワイトペーパー:
カスタマーインサイト製品導入戦略ガイド
顧客についての理解を深めることは不可欠だ。本PDFでは新しい行動への順応、インサイトを深めるためのディープラーニング、インテリジェント分析アプリを使った交流の強化について解説する。(2018/12/7)

オープンソースの活用も有効
機械学習プラットフォームをどう選ぶ? 検討したい技術要素を説明
機械学習プラットフォームを比較する際は、利用できるデータソース、使いやすさ、自動化の機能など、複数の要素を検討する必要がある。(2018/12/4)

AWS re:Invent 2018発表まとめ(2):
AWS上にデータレイクを迅速に構築できる「AWS Lake Formation」は、どう設計されているか
AWS re:Invent 2018でAmazon Web Servicesが発表したデータレイク構築サービス「AWS Lake Formation」について、責任者に聞いた。(2018/12/3)

Dell EMC提供ホワイトペーパー
IOPSは最大1000万、次世代オールフラッシュの新たな可能性と注目の選択肢
オールフラッシュストレージアレイの普及は進んでいるが、エンタープライズ分野では、より高度なワークロードに対応可能な性能が求められている。この期待に応えるのは、フラッシュに最適化されたNVMeをベースとした次世代ストレージだ。(2018/11/26)

ビッグデータ活用法を考える
徹底比較:データウェアハウス、データレイク、データマート、ODSの違いは?
データウェアハウス、データレイク、データマートなど、ビッグデータを収容する方法は少なくない。とはいえ、どの方法を選ぶかはデータの使用目的や使用者によって変わる。本稿では、これらの違いを考える。(2018/11/22)

ものづくりデジタライゼーション:
PR:IoT時代のモノづくり、気付かぬエンジニアリングチェーン革新の落とし穴
全ての工程がデジタルのもとでシームレスにつながる「ものづくりデジタライゼーション」の世界が広がろうとしている。しかし、意外にもそのボトルネックになると問題視されている部門が、設計部門である。一貫性のあるエンジニアリングチェーンを構築するには何が必要か。同内容をテーマに取り上げた東洋ビジネスエンジニアリング主催の年次イベントにおけるスペシャルトークセッションの内容をお伝えする。(2018/11/19)

クラウドNASのススメ(前編)
何が便利なのか? クラウドNASの基礎とユースケース
データもアプリケーションもオンプレミスで完結しなくなった今、NASもそれに合わせて「クラウドNAS」に進化した。クラウドNASに最適なユースケースとは?(2018/11/20)

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)

市民開発者と熟練開発者の役割
「aPaaS」によるノーコード/ローコードのアプリ開発は企業文化に浸透するか
企業はアプリケーション開発の頓挫や、ビジネスに精通する熟練したアプリケーション開発者の不足に悩んでいる。こうした中、ドラッグアンドドロップのみでアプリケーション開発する手法への期待が高まる。(2018/11/15)

Facebook、Twitter、LinkedInでも活用
ソーシャルメディアに使われるAI技術 マーケティングから密猟防止まで
企業はソーシャルメディアマーケティングにAI技術を利用することで、マーケティングオートメーションを進めている。ソーシャルメディアとAI技術を組み合わせた、意外な分野のユースケースも登場し始めた。(2018/11/13)

Azure Cosmos DBもバージョンアップ
SQL Server 2019の新機能 Hadoop、Sparkを内包して企業の「データポータル」に?
SQL Server 2019プレビュー版にHadoopとSparkが組み込まれ、「多目的データポータル」に位置付けられることになった。同時にAzure Cosmos DBもアップデートされる。(2018/11/13)

Teradata Analytics Universe 2018:
「このホテル、あなたはいくらなら予約する?」も推測――楽天トラベルのAI活用、その裏側
あなたはいつ、どこへ旅行するのか、そこにいくら払うのか――そうしたユーザーの“意図”を、AIを使って見極めようとしている企業がある。オンライン旅行予約サービス「楽天トラベル」を展開する楽天だ。(2018/11/7)

Azure、AWS、Googleの三つどもえ
クラウド“三国志”、Microsoft AzureはAIとIoTに賭ける
あらゆる企業がデジタル企業に変わりつつある今、デジタル戦略の巧拙が、ビジネスの成否に直結する可能性がある。企業がデジタル戦略を進める際の注意点を、Microsoftのサトヤ・ナデラCEOが指摘する。(2018/10/18)

キーワードは「イレージャーコーディング」
ストレージのRAID離れ オブジェクトストレージの人気が高まる理由は?
RAIDは定評のあるストレージテクノロジーで、信頼性と安全性の高さで知られているが、データ量の増加に伴い、より柔軟性が高く、効率性に優れた手段が注目されている。(2018/9/20)

先駆者として伝えたいこと
リクルート流 深層学習でビジネス成果を得るための方法論
深層学習をどうやってビジネスの現場に適用させればいいのか。先駆者に学ぶ。(2018/9/12)

製造業IoT:
PR:「実践」に進むものづくりデジタル変革、製造データの一元化がもたらす意義
製造業のものづくりデジタル変革が加速しているが、製造業の現在地はどういう状況で、今後どういう取り組みが必要になるのだろうか。新たにスマートファクトリーコンセプト「NEC DX Factory」を打ち出したNEC 執行役員の松下裕氏に、IoTによる製造業のデジタル変革の現状と課題について聞いた。(2018/8/31)

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)

「Amazon Elastic File System」「Azure Files」との違いは
Google、クラウドファイルストレージサービス「Filestore」を公開
Googleの「Google Cloud Filestore」が利用可能になった。パブリッククラウドとオンプレミス環境を統合して利用できるのが強みだが、競合他社のファイルサービス同様、課題も残されている。(2018/8/27)

製造ITニュース:
サプライチェーンの計画業務を高度化するソリューション
JDAは、JDAの中核的な製品を拡張した、次世代デジタルサプライチェーンソリューション「JDA Luminate」を発表した。インテリジェントな手法で需要を予測し、迅速な補充、供給を可能にする。(2018/7/27)

製造ITニュース:
データレイクで全てのデータを管理、ホートンワークスが製造業のIoT活用で提案
ホートンワークスジャパンはが製造業向けの事業展開について説明。従来のITシステムで扱ってきた構造化データに加えて、非構造化データや半構造化データもまとめて集積できる同社のデータプラットフォームを製造業のIoT活用に役立てられると提案した。(2018/7/25)

やみくもなデータ蓄積は逆効果
「データ活用は手間がかかる」 そんな常識を覆す最新のデータ管理術とは
データを有効活用することで新たなビジネスチャンスや不要なコストの削減が狙える。そのためには自社のデータを正しく管理する必要があるが、どうすればよいのだろうか。(2018/8/1)

IT部門は何ができるか
最大のリスクは「ユーザー」と「GDPR」 専門家が語るクラウドセキュリティの危機
「企業がクラウドのセキュリティ脅威に対策するよりも、クラウドの成長は早い」と専門家達は口をそろえる。だが、リスク管理は手の届くところにある。専門家が挙げた具体策は。(2018/7/10)

Computer Weekly製品ガイド
ディープラーニングによる非構造化データの徹底活用
ディープラーニングは、「顧客を理解する」というカスタマーインサイトチームの目標達成を支援できる。(2018/7/2)

Azureのリージョンおよびアベイラビリティーゾーンも追加:
Microsoft、「Azure Data Lake Storage Gen2」や「Azure IoT Edge」などのビッグデータやIoTを支援する最新ソリューションを発表
Microsoftは、「Azure Data Lake Storage Gen2」のプレビュー版、「Azure Data Factory」の新機能と「Azure IoT Edge」の正式リリース、中国リージョンの追加、オランダのアベイラビリティーゾーンの正式リリースを発表した。(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)

DXに取り組みながらGDPR対策もできる:
PR:ハイブリッド環境で複雑化するデータ管理、「攻め」と「守り」のデータガバナンスを実現する方法とは
データレイクサービス「Data Lake Store」やNoSQLデータベース「Cosmos DB」など、デジタルトランスフォーメーション(DX)向けの機能強化が進むMicrosoft Azure。そのような中、クラウドを含めた「攻め」と「守り」の両面で、データガバナンスの実現に向けて「データカタログ」の展開に力を入れているのがインフォマティカ・ジャパンだ。iPaaS(Integration Platform as a Service)市場のリーダーである同社の考えを聞いた。(2018/6/11)

Gartner Insights Pickup(62):
IoTは、データとアナリティクスにどのような影響を与えるか
既存のデータ管理・分析機能をIoTにそのまま適用しようとする企業は多い。だが、綿密な考慮を経た上で無理のない利用方法を考えないと、プロジェクトは失敗する恐れがある。(2018/6/1)

ハイブリッドクラウドオブジェクトストレージの基礎(前編)
「ハイブリッドクラウド」で「オブジェクトストレージ」ならできること
ハイブリッドクラウドに対応したオブジェクトストレージを使うと何が実現するのか。両者の特長を生かすことによって、データを柔軟に運用できるようになる。(2018/5/28)

EIM(エンタープライズ情報管理)で開かれる新たな地平:
PR:日本でデジタル化の取り組みがうまくいかない理由、欧米企業と国内企業における非構造化データの活用格差とは
「エンタープライズ情報管理(EIM:Enterprise Information Management)」は、ECMをもう一段大きく発展させたものだ。日本ではそれほど一般的ではないが、英語圏ではECMやBPM、CEM(顧客体験管理)、BIなどのアナリティクス、eDiscovery(電子証拠開示)などのコンプライアンス対応、そして企業間データ連携といった、企業の情報を管理したり、企業間で情報を連携させたりするさまざまな機能を包含した仕組みとして注目度が増している。(2018/5/23)

「分析ライフサイクル全体が対象」:
データサイエンティストにとっての機械学習自動化とは、SAS Viyaの場合
ディープラーニングを含む機械学習のプロセスを自動化する製品・サービスが増えている。SAS Instituteの「SAS Viya」も、こうしたソリューションと比較して検討するケースが多いと考えられる。では、SAS Viyaは、他の機械学習自動化ソリューションと比べてどのような特徴があるのだろうか。(2018/5/18)

LUN数、マルチパスを重視
数字で見る SANストレージの購入理由と製品導入の基準
容量とアプリケーションに関するニーズは企業に新しいSAN(Storage Area Network)ストレージ導入を促している。その際の購入判断の鍵となるのは、LUN(論理ユニット番号)の数やマルチパスといった基準だ。(2018/5/15)



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。