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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

最新記事一覧

製造業でも経営や業務のデータドリブンシフトの重要性が叫ばれるようになって久しい。だが変革の推進は容易ではない。本稿では独自の「概念データモデル」をベースに、「データを中心に据えた改革」に必要な要素を検討していく。

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財務省のX公式アカウントの投稿に対し、10月27日の衆院選以降、批判的なリプライ(返信)が殺到している。選挙前に比べて返信の数は15倍以上に増え、そのほとんどが「財務省解体」「ザイム真理教」など同省を批判・中傷する内容だ。背景には、国民民主党が打ち出した「103万円の壁」撤廃論に財務省が抵抗を示したことへの批判があると指摘されている。

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製造業の生産性や稼働率を高めるために大きな期待がかけられているのがデータとAIの活用だが、多くの企業でうまくいっていない現状がある。本稿は、前編でデータ/AI活用を阻む“デジタル怪獣”を紹介し、後編ではその退治法となるアプローチや成功事例などを解説する。

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用語「AIエージェント」について解説。特定の目標を達成するために、必要なタスクを自律的に作成し、計画的に各タスクを実行するAIシステムのこと。これにより、人間の作業を大幅に自動化できる可能性がある。また、複数のAIエージェントを組み合わせることで、より高度な自動化が期待されるAIマルチエージェントも登場している。

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「過度な期待」をされていた生成AIも、徐々に現実的な利用方法を検討する段階に移行してきている。そこで気になるのは、生成AIで「食っていく」には何のスキルが必要なのかということだ。2024年7月に開催された「Developer eXperience Day 2024」のセッションからそのヒントを探る。

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業務の効率化や自動化を目的に生成AIの活用の模索が進んでいる。一方で、企業で生成AIを活用する場合はそのリスクとも向き合う必要がある。竹中工務店の鈴木真徳氏が、現在の生成AIリスクをコントロールしながらAI活用を推進する同社の取り組みを紹介した。

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人財不足などの社会課題を背景に一層の業務効率化などが求められる中、自社業務に特化した生成AI活用が期待されている。これを受けて検索拡張生成「RAG」に取り組む企業も増えたが、「期待する回答精度には届かない、業務に使えない」という声は多い。どうすれば「想定した成果」が得られるのか。

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IT人材の不足が叫ばれるようになって久しく、特にデータサイエンティストに対する企業の期待とニーズは高い。データサイエンティストになり、成長し続けるためには、どのような意識やスキルが求められるのか。データサイエンティスト集団のARISE analyticsに聞く。

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日立製作所が労働人口の減少を見込み、企業向けに生成人工知能(AI)を使い、人手不足などの社会課題を解決する支援サービスを強化している。生成AIをデジタル事業の中核に据え、今年度に3000億円を投資し、9年度までに5万人の専門人材を育成する。米IT大手と相次いで提携しており、サービスの充実化を図り、成長機会を取り込む。

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楽天グループが提供するポイ活サービス「スーパーポイントスクリーン」の部署に初めて兼村さんが新卒としてが配属された。売り上げも営業とのコネクションも少ない中で、新しい広告ソリューションを考案し、新卒2年目でMVPを獲得する。楽天エース社員の奮闘記。

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GitHubは、米国、ブラジル、インド、ドイツの企業におけるソフトウェア開発者など2000人を対象に、ソフトウェア開発におけるAIコーディングツールの導入状況や導入のメリット、課題などを調査した結果を発表した。

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Beckhoff Automationは、同社のPCベース制御ソフトウェア「TwinCAT」について、オープンソースOSである「Linux」対応版を追加する予定だ。従来のWindows版では採用に課題のあった半導体業界や、Linuxユーザーが中心のロボット業界、アカデミアなどでの利用拡大を狙う。

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